また学習済みモデルは静的ファイルとして処理されるため、サーバーは機械学習モデルによる推論を行う必要がなく、ファイルをデバイス側に供給するだけで済みます。従来のサーバー側での推論を行うアプローチではサーバー側での高度で負荷を要する演算処理が必要で、スケールに伴うコストの増大が課題でした。しかしこうした設計では、推論の演算をデバイス側で処理をします。そのため、アクセスやリクエストの増減に応じて推論用のサーバーを拡張する必要がなく、コスト的な効果も期待ができます。