本地AI大模型需要芯片支持的原因主要有以下几点：
1. 计算需求：AI大模型的训练和运行需要大量的计算资源，包括数据预处理、模型训练、模型推理等。这些计算任务通常需要使用高性能的处理器来完成，而CPU和GPU是最常见的处理器类型。因此，为了提高计算效率，降低延迟，提高性能，本地AI大模型需要芯片的支持。
2. 存储需求：AI大模型的训练和运行过程中会产生大量的数据和中间结果，需要足够的存储空间来保存这些数据。同时，为了提高数据的读写速度，减少内存访问的延迟，也需要使用高速的存储设备。因此，为了实现这些存储需求，本地AI大模型需要芯片的支持。
3. 网络带宽：AI大模型的训练和运行过程中，需要通过网络进行数据传输，包括数据交换、模型更新等。如果网络带宽不足，可能会导致数据传输速度慢，影响模型的训练和运行效率。因此，为了提高网络带宽，本地AI大模型需要芯片的支持。
4. 能源消耗：AI大模型的训练和运行过程中，需要消耗大量的电力。如果能源消耗过大，可能会导致成本过高，甚至影响到设备的正常运行。因此，为了降低能源消耗，本地AI大模型需要芯片的支持。
5. 安全性：AI大模型的训练和运行过程中，可能会涉及到敏感信息的处理，如用户数据、商业机密等。如果这些信息被泄露，可能会对用户和企业造成损失。因此，为了保护信息安全，本地AI大模型需要芯片的支持。
6. 可扩展性：随着AI技术的发展，AI大模型的规模和复杂度都在不断增加。为了适应这种变化，需要不断升级硬件设备，以满足不断增长的计算需求。因此，为了实现硬件设备的可扩展性，本地AI大模型需要芯片的支持。
综上所述，本地AI大模型需要芯片支持的原因主要有计算需求、存储需求、网络带宽、能源消耗、安全性和可扩展性等方面。只有通过芯片的支持，才能满足这些需求，保证AI大模型的高效、稳定运行。
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