边缘AI模型通常比云端AI模型提供更快的响应时间，因为它们直接在设备本地处理数据，无需将数据发送到远程服务器。例如，使用边缘AI的安全摄像头可以在毫秒内分析视频帧以检测入侵者，而云端系统首先需要通过网络传输视频，这将增加网络往返时间和服务器排队带来的延迟。这种本地处理对于自动驾驶汽车等应用至关重要，因为这些应用需要瞬间做出决策。然而，边缘AI模型为了在有限的硬件上高效运行，通常采用简化的架构或量化权重，这可能会降低其在复杂任务上的准确性，不如大型云端模型。
另一方面，云端AI模型利用强大的服务器级GPU或TPU来执行更大、更复杂的模型。例如，训练像GPT-4这样的高精度语言模型或运行用于医学诊断的详细图像分割通常在云端进行，因为这些任务计算需求巨大。虽然这些模型数据到达服务器后可以更快处理，但总延迟包括网络传输——通常会增加数百毫秒甚至更多，具体取决于带宽和距离。这使得云端AI不太适合实时应用，但非常适合批量处理或对轻微延迟可接受的任务，例如生成产品推荐或离线数据分析。
速度上的权衡取决于具体的应用场景。边缘AI在低延迟场景（例如，工业机器人、智能音箱）中表现出色，但可能会牺牲模型复杂度。云端AI处理更繁重的计算任务，但会引入网络延迟。开发者必须权衡这些因素：一个智能工厂可能会使用边缘模型进行实时设备监控，同时将预测性维护分析任务卸载到云端。混合方法，如联邦学习或边缘预处理后再进行云端精炼，可以优化速度和准确性。例如，智能手机摄像头可能会使用边缘模型进行即时人脸检测（10-20毫秒延迟），同时将压缩图像发送到云端进行更高分辨率的背景分析（总延迟500毫秒+）。