AI本地部署是否能联网，取决于具体的AI模型和应用场景。一般来说，AI本地部署是指将AI模型部署在本地服务器或云平台上，而不是通过网络连接远程服务器进行计算和处理。
对于一些简单的AI模型，如图像识别、自然语言处理等，可以直接在本地服务器上运行，无需联网。这种情况下，AI本地部署的网络连接能力主要体现在本地服务器的性能和计算能力上。例如，使用GPU加速的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）可以充分利用GPU的并行计算能力，提高训练速度和效率。
对于一些复杂的AI模型，如机器学习、深度学习等，需要通过网络连接远程服务器进行计算和处理。这种情况下，AI本地部署的网络连接能力主要体现在网络带宽和延迟上。网络带宽决定了数据传输的速度，而延迟则影响了数据处理的效率。例如，使用分布式计算框架（如Apache Spark、Hadoop）可以将数据分布在多个节点上，通过优化网络传输路径和数据分区策略，降低网络带宽和延迟对AI模型性能的影响。
总的来说，AI本地部署能否联网取决于具体的AI模型和应用场景。对于简单的AI模型，可以通过优化本地服务器性能来提高网络连接能力；而对于复杂的AI模型，可以通过优化网络传输路径和数据分区策略来降低网络带宽和延迟对AI模型性能的影响。
