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大模型通常需要大量的计算能力来处理复杂的数据和算法。芯片是实现这些计算的关键硬件，它们能够提供强大的计算性能，以满足AI大模型的需求。
2. 存储能力：AI大模型需要大量的数据进行训练和推理。芯片的存储能力决定了它可以存储多少数据，以及这些数据在内存中可以以多快的速度被访问。
3. 通信能力：AI大模型通常需要与其他设备或系统进行通信，以便接收输入、发送输出或执行任务。芯片的通信能力决定了它能否高效地与其他设备或系统进行数据传输。
4. 能源效率：AI大模型通常需要长时间运行，因此能源效率非常重要。芯片的能源效率决定了它能否在不消耗过多能量的情况下运行。
5. 安全性：AI大模型可能会涉及到敏感信息，因此安全性至关重要。芯片的安全性决定了它能否保护这些信息免受未经授权的访问和攻击。
6. 可扩展性：随着AI大模型规模的扩大，对芯片的要求也会越来越高。芯片的可扩展性决定了它能否适应未来更大的需求。
7. 成本效益：虽然高性能的芯片价格较高，但它们通常具有更高的性价比。通过使用高性能的芯片，企业可以降低整体成本，提高竞争力。
总之，AI大模型需要芯片支持，因为芯片提供了必要的计算、存储、通信、能源、安全、可扩展性和成本效益等方面的功能，以满足AI大模型的需求。
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