本地AI大模型需要芯片支持的原因主要有以下几点：
1. 计算能力：AI大模型的训练和运行需要大量的计算能力，而传统的CPU或GPU在处理大规模数据时可能会遇到性能瓶颈。芯片提供了更高的计算效率和更低的能耗，使得AI大模型可以在本地硬件上高效运行。
2. 存储能力：AI大模型通常需要存储大量的训练数据和模型参数，而传统的内存设备（如RAM）在容量和速度方面可能无法满足需求。芯片提供了更大容量和更快速度的存储解决方案，可以更好地支持AI大模型的训练和推理。
3. 并行处理：AI大模型的训练过程通常涉及到大量的矩阵运算和循环操作，这些操作在CPU或GPU上执行效率较低。芯片提供了高效的并行处理能力，可以加速AI大模型的训练过程。
4. 低功耗：AI大模型的训练和运行通常需要长时间运行，这会导致较高的能耗。芯片具有低功耗的特性，可以降低AI大模型的运行成本，同时减少对环境的影响。
5. 可扩展性：随着AI大模型规模的不断扩大，传统的硬件设备可能无法满足其需求。芯片具有高度的可扩展性，可以根据AI大模型的规模和性能要求进行升级和扩展。
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能力、存储能力、并行处理、低功耗和可扩展性等方面。虽然目前市场上已经出现了一些专门为AI大模型设计的芯片，但它们仍然面临着性能、能效和成本等方面的挑战。因此，未来还需要继续研究和开发更高性能、更低成本的AI芯片，以满足AI大模型的需求。
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