人工智能（AI）需要GPU（图形处理单元）主要是因为深度学习模型的训练和推理过程需要大量的计算资源。GPU相比于传统的中央处理单元（CPU）在并行计算方面具有明显的优势，能够更有效地处理大规模的数据和复杂的计算任务。

以下是一些导致AI需要GPU的主要原因：

1. 并行计算能力： 深度学习模型的训练和推理通常涉及大量的矩阵运算和张量操作。GPU相比于CPU有更多的核心，可以同时执行多个计算任务，从而加速这些计算过程。

2. 高性能计算： GPU通常具有比CPU更高的内存带宽和计算性能，这使得它们能够更有效地处理大规模的数据集和复杂的神经网络结构。

3. 深度学习框架支持： 许多流行的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）已经优化了针对GPU的计算，使得在GPU上运行深度学习模型更加高效。

4. 训练速度： 在GPU上进行训练通常比在CPU上更快，这对于需要大量迭代和调整参数的深度学习任务来说尤为重要。

5. 大规模数据处理： 对于处理大规模数据集的任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理等，GPU可以显著提高处理速度，从而加快模型的训练和推理速度。