L'inferenza distribuita esegue un unico modello di IA su più dispositivi, suddividendo il lavoro in modo che i dispositivi elaborino le richieste collettivamente invece di affidarsi a una sola macchina. I componenti o le operazioni del modello devono essere coordinati tra quei dispositivi, che comunicano mentre generano i risultati. Questo può consentire di eseguire un modello su diversi sistemi meno potenti, che da soli non sarebbero in grado di gestirlo, anche se la velocità e l'affidabilità dipendono dall'hardware, dalle connessioni di rete e da come viene suddiviso il carico di lavoro.
Nella sicurezza informatica, l'inferenza distribuita è rilevante perché i dispositivi degli utenti potrebbero diventare un'infrastruttura di calcolo condivisa se gestiti male o esposti. In laboratorio, i ricercatori potrebbero configurare diversi dispositivi per ospitare parti di un modello; un aggressore potrebbe cercare di abusare di dispositivi compromessi per eseguire calcoli analoghi. L'inferenza distribuita, di per sé, non significa che un sistema sia infetto o si replichi autonomamente. Tra le difese figurano la protezione delle interfacce di gestione dei dispositivi, la limitazione degli accessi tra le zone di rete e il monitoraggio di software non autorizzato o traffico insolito.