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大模型的计算需求非常高，需要大量的计算资源来处理和训练。传统的CPU或GPU无法满足这种高计算需求，因此需要专门的AI芯片来提供强大的计算能力。
2. 并行计算：AI大模型通常需要进行大量的并行计算，以提高计算效率。传统的CPU或GPU在并行计算方面的能力有限，而AI芯片具有更高的并行计算能力，可以更好地满足AI大模型的需求。
3. 低功耗：AI大模型通常需要在移动设备、嵌入式设备等低功耗环境中运行，而传统的CPU或GPU在低功耗环境下的性能可能会受到影响。AI芯片具有更低的功耗，可以在保证性能的同时降低设备的能耗。
4. 数据吞吐率：AI大模型通常需要处理大量的数据，而传统的CPU或GPU在数据处理方面的能力有限。AI芯片具有更高的数据吞吐率，可以更快地处理和分析数据，提高AI大模型的性能。
5. 灵活性和可扩展性：AI大模型可能需要根据不同的应用场景进行定制化的优化，而传统的CPU或GPU在灵活性和可扩展性方面存在一定的限制。AI芯片可以根据不同场景的需求进行灵活的配置和扩展，满足多样化的AI应用需求。
6. 专用硬件加速：AI大模型中的一些特定任务（如卷积神经网络、循环神经网络等）需要专用的硬件加速来提高效率。AI芯片专门针对这些任务进行了优化，可以提供更好的加速效果。
综上所述，本地AI大模型需要芯片支持的原因主要包括计算需求、并行计算、低功耗、数据吞吐率、灵活性和可扩展性以及专用硬件加速等方面。通过使用专门的AI芯片，可以更好地满足AI大模型的需求，提高其性能和效率。
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