边缘AI通过将计算移动到更靠近数据源的位置，从而降低了需要实时处理的应用的延迟。边缘AI不是将数据发送到集中式云服务器，而是在传感器、摄像头或边缘服务器等设备上本地处理数据。这消除了网络往返延迟和带宽瓶颈，对于即使是毫秒级延迟也会影响性能的应用来说至关重要。例如，使用边缘AI的自动驾驶汽车可以在车载设备上分析传感器数据，以便立即做出决策，避免在关键操作中因基于云的处理延迟带来的风险。
特定用例受益于这种方法。工业自动化系统，例如生产线上的机械臂，依靠边缘AI实时检测缺陷。如果机器人必须等待基于云的图像分析，延迟可能会打乱流水线节奏或导致缺陷产品通过。同样，配备边缘AI的视频会议工具可以在本地应用降噪或背景模糊，从而在不依赖远程服务器的情况下保持流畅的音频和视频。这些例子说明了边缘AI如何通过将计算和数据保持在同一物理位置来优先考虑速度。
然而，实施边缘AI需要平衡资源限制。与云服务器相比，边缘设备通常处理能力、内存或能源有限。开发人员必须优化AI模型——使用量化或剪枝等技术——以在这些设备上高效运行，而不会牺牲准确性。例如，执行实时目标检测的无人机可能会使用针对其板载GPU量身定制的轻量级模型，而云服务器可以处理更大的模型用于后期分析。通过仅将对延迟最敏感的任务卸载到边缘，并将复杂处理保留给云，开发人员可以设计出在满足实时需求的同时管理计算权衡的系统。