Os apoiantes de edge computing e AI no dispositivo podem estar demasiado otimistas. A questão crucial atual é: a capacidade de memória e a largura de banda tornaram-se os verdadeiros obstáculos destas arquiteturas.

Do ponto de vista técnico, os modelos de AI offline, embora reduzam a latência de rede, enfrentam desafios severos na implementação de grandes modelos devido às limitações de memória dos dispositivos locais. Em comparação, a computação em nuvem, embora envolva transmissão de rede, pode aceder a recursos de memória abundantes, o que ainda oferece vantagens significativas na gestão de tarefas complexas.

O problema de memória não é apenas de capacidade, mas também de velocidade de acesso e largura de banda. Se esta deficiência na infraestrutura não for superada, as vantagens teóricas da AI de borda serão difíceis de serem plenamente aproveitadas na prática.