边缘 AI 通过在设备本地处理数据，而不是依赖基于云的系统，从而降低企业的成本。 这种方法最大限度地减少了将数据不断传输到远程服务器的需求，从而降低了带宽使用和云存储费用。 例如，一家使用支持边缘 AI 的传感器的制造工厂可以直接在设备上分析设备健康数据。 边缘系统不是将原始传感器数据流式传输到云端进行分析，而是本地处理数据，仅发送关键警报或摘要。 这减少了传输的数据量，降低了云成本，并避免了往返通信造成的延迟。 开发人员可以实施针对边缘硬件优化的轻量级机器学习模型，从而在准确性和资源效率之间取得平衡。
另一个节省成本的好处是减少停机时间并提高运营效率。 边缘 AI 支持实时决策，这在延迟会导致经济损失的情况下至关重要。 例如，在能源网格管理中，边缘设备可以立即检测到电压波动等异常情况，并触发纠正措施，而无需等待基于云的分析。 同样，在零售业中，边缘 AI 摄像头可以实时监控库存水平和客户行为，使商店能够高效地补货并减少浪费。 通过在本地自动化这些流程，企业可以避免维护始终在线的云连接的开销，并可以更快地解决问题。 开发人员应专注于构建容错的边缘系统，以处理间歇性连接，即使在不稳定的环境中也能确保可靠性。
边缘 AI 还通过增强数据隐私和合规性来降低成本。 在本地处理敏感数据可降低在云中传输和存储过程中发生泄露的风险。 例如，一家使用边缘 AI 分析可穿戴设备上患者生命体征的医疗保健提供商可以将个人健康信息保存在设备上，从而最大限度地减少暴露于外部威胁。 这降低了与 GDPR 或 HIPAA 等数据保护法规相关的合规成本。 此外，边缘系统通常需要比云服务器功能更弱的硬件，从而使企业可以使用经济实惠、节能的设备。 开发人员可以使用量化或修剪等技术优化模型，使其在低成本硬件上运行，从而进一步降低成本。 通过分散计算，企业可以在不按比例增加基础设施投资的情况下实现可扩展性。