هوش مصنوعی درون‌ دستگاهی در برابر هوش مصنوعی ابری

هوش مصنوعی درون دستگاهی می‌تواند پاسخ‌های بسیار سریع‌تری برای کارهایی که به مدل‌های عظیم نیاز ندارند ارائه دهد، زیرا از تأخیرهای شبکه جلوگیری می‌کند، اما هوش مصنوعی ابری می‌تواند برای کارهایی که به محاسبات سنگین نیاز دارند، سریع‌تر باشد زمانی که اتصال قوی باشد.

هوش مصنوعی ابری می‌تواند رمزگذاری قدرتمند و استانداردهای انطباق را پیاده‌سازی کند، اما انتقال داده‌ها به خارج همچنان خطر مواجهه بیشتری نسبت به نگه‌داشتن داده‌ها به‌صورت محلی روی دستگاه دارد.

دستگاه‌های مدرن شامل تراشه‌های تخصصی طراحی‌شده برای اجرای بارهای کاری هوش مصنوعی کاربردی هستند که هوش مصنوعی درون‌دستگاهی را برای بسیاری از کاربردهای دنیای واقعی بدون نیاز به پشتیبانی ابری مؤثر می‌سازد.

ابر هوش مصنوعی ابری نیازمند به‌روزرسانی‌های مداوم، نظارت و مدیریت زیرساخت است تا به صورت امن و قابل اعتماد مقیاس‌پذیر شود، حتی اگر به‌روزرسانی‌ها به صورت مرکزی و نه روی هر دستگاه انجام شوند.