執行本地模型時，記憶體和顯存為何是 OpenClaw 的主要瓶頸？

Question

## 本地模型運算時，記憶體與顯存成為瓶頸，主要源於模型參數與運算需求的龐大體積

Accepted Answer

執行本地 AI 模型運算時，記憶體（RAM）與顯存（VRAM）之所以成為主要瓶頸，關鍵在於大型語言模型（LLM）本身龐大的參數量與高強度的運算需求。相較於依賴雲端 API 進行運算的應用，例如 OpenClaw，本地模型需要將模型的權重參數載入記憶體中，並在 GPU 上進行大規模的矩陣運算，這對硬體資源提出了極高的要求。

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