يهدف الذكاء الاصطناعي الموزع والحوسبة الطرفية إلى نقل جزء كبير من عمليات الذكاء الاصطناعي من مراكز البيانات إلى الأجهزة المحلية مثل الهواتف، أجهزة إنترنت الأشياء، والمركبات الذكية. يساهم هذا النهج في تقليل زمن الاستجابة، وتحسين الخصوصية، وتقليل الاعتماد على الاتصال المستمر بالإنترنت. تعتمد هذه الأنظمة على نماذج خفيفة الوزن Optimized Models قادرة على العمل بكفاءة على موارد محدودة. كما يتيح هذا النموذج التعاون بين الأجهزة عبر شبكات ذكية (Federated Learning)، حيث يتم تدريب النماذج بشكل جماعي دون نقل البيانات الخام، مما يعزز الأمان والخصوصية. يمثل هذا الاتجاه مستقبل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في البيئات الواقعية مثل المدن الذكية، السيارات الذاتية القيادة، وأنظمة الرعاية الصحية المتقدمة.