边缘 AI 通过在本地处理数据，而不是依赖远程云服务器，从而提高设备的能源效率。这种方法最大限度地减少了通过网络传输数据所消耗的能源，这通常是主要的电力消耗。例如，使用边缘 AI 的智能安全摄像头可以在设备上分析视频流，以检测运动或识别人脸。它不是持续地将高分辨率视频流传输到云端（这会消耗大量的带宽和电池电量），而是仅发送相关的警报或元数据。这减少了设备对能源密集型无线通信模块（如 Wi-Fi 或蜂窝无线电）的依赖，从而延长了物联网传感器、可穿戴设备或无人机的电池寿命。
另一个关键因素是优化的计算。边缘 AI 框架和硬件加速器（如神经处理单元 (NPU) 或张量处理单元 (TPU)）旨在高效地执行 AI 工作负载。与通用 CPU 相比，这些芯片执行矩阵运算和推理任务的功耗要低得多。例如，与在 CPU 上运行相同的模型相比，使用 NPU 进行图像识别的智能手机可以在几毫秒内完成任务，同时消耗最少的能量。开发人员可以通过修剪不必要的神经网络层或量化模型以降低位精度（例如，8 位整数而不是 32 位浮点数）来进一步优化能源使用，从而减少计算开销和内存使用。
最后，边缘 AI 通过限制不必要的数据移动来减少能源浪费。传统的基于云的 AI 需要在设备、网络和服务器之间移动原始数据，这涉及多个耗费能源的步骤：传感器采样、数据缓冲、编码和传输。边缘设备在更靠近源头的位置处理数据，从而避免了这些步骤。例如，具有片上 AI 的工厂机器人可以实时分析传感器数据，以预测机械故障，而无需将 TB 级的原始数据发送到中央服务器。这种本地化处理还允许设备更频繁地进入低功耗状态，因为它们仅在需要时才激活完整的计算资源。结合节能调度（例如，在活动期间批量处理推理任务），边缘 AI 系统比依赖云的架构实现了显着的效率提升。