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、模型推理等环节。这些计算任务通常需要使用高性能的处理器才能完成，而传统的CPU或GPU在处理大规模并行计算时可能会面临性能瓶颈。因此，为了提高计算效率，需要使用专门的AI芯片来支持这些计算任务。
2. 低功耗：AI大模型的训练和运行通常需要长时间的运行，这会导致大量的电力消耗。为了降低能源消耗，需要使用低功耗的芯片来支持这些任务。
3. 高速通信：AI大模型的训练和运行过程中，需要频繁地读写数据，这需要高速的数据传输能力。传统的CPU或GPU在处理高速通信时可能会面临性能瓶颈。因此，为了提高数据传输速度，需要使用专门的AI芯片来支持这些通信任务。
4. 存储需求：AI大模型的训练和运行过程中，需要存储大量的数据和模型参数。为了提高存储效率，需要使用专门的AI芯片来支持这些存储任务。
5. 优化算法：AI大模型的训练和运行过程中，需要使用特定的优化算法来提高计算效率。这些优化算法通常需要特定的硬件支持才能实现。
6. 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。为了保护这些信息的安全，需要使用专门的安全芯片来支持这些任务。
综上所述，本地AI大模型需要芯片支持的原因主要是为了满足其计算需求、低功耗、高速通信、存储需求、优化算法以及安全性等方面的要求。
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