边缘 AI 通过直接在设备或本地服务器上进行数据处理和 AI 推理，减少了对云数据中心的依赖，最大限度地减少了将大量数据传输到集中式云基础设施的需求。边缘设备不是将原始传感器数据、视频流或其他输入发送到云进行分析，而是在本地执行计算。这种方法减少了带宽使用、降低了延迟，并降低了云服务器的计算负载。例如，一家使用边缘 AI 进行质量控制的工厂可能会部署带有板载 AI 处理器的摄像头，以实时检查产品，仅将有缺陷的商品的警报发送到云。这消除了将连续视频流传输到远程服务器的需要，从而降低了云存储成本和网络压力。
边缘 AI 的一个关键优势是它能够处理无需云依赖的时间敏感型任务。自动驾驶汽车、工业机器人或实时医疗诊断等应用程序需要立即做出决策，而基于云的处理由于网络延迟而无法可靠地提供。通过在本地运行 AI 模型，边缘设备绕过了将数据发送到远程云服务器的往返延迟。例如，执行管道检查的无人机可以使用边缘 AI 来检测现场的裂缝或腐蚀，从而避免基于云的分析的 500+ 毫秒的延迟。这不仅加快了响应速度，还确保了在连接不良或间歇性连接的情况下（例如偏远的石油钻井平台或农村医疗机构）的功能。
边缘 AI 还通过限制数据传输和存储来降低云成本。将原始数据（例如来自数千个安全摄像头的高分辨率视频）传输到云需要大量的带宽和服务器资源。借助边缘 AI，仅发送处理后的结果（例如，关于检测到的对象的元数据）或例外情况（例如，未经授权的访问警报）。例如，一个智能城市交通系统可能会使用边缘设备来分析车辆计数并在本地优化交通信号灯，而不是发送实时视频流，而是每小时将聚合统计数据发送到云。这减少了处理原始数据所需的大规模云基础设施的需求，从而降低了运营费用。随着越来越多的处理转移到边缘，组织可以随着时间的推移缩减其云投资，同时保持性能。