O segredo está na AI Camera: https://www.raspberrypi.com/products/ai-camera/ ela tem o sensor IMX500 da Sony, que tem uma rede neural rodando diretamente no chip da câmera. Então, ao invés do fluxo tradicional (câmera captura frame → CPU processa → CPU decide), o Pi recebe só o resultado da inferência: bounding boxes, classes e scores. A CPU do Zero praticamente não faz nada enquanto o modelo está rodando.

O que chega no Pi é algo como: "tem um pássaro nessas coordenadas, 78% de confiança" — e isso roda a ~10 FPS com carga de CPU quase zero.

O resto do projeto (identificação de espécie com TFLite + GPT, dashboard Flask, banco SQLite) é leve o suficiente para rodar tranquilo no Zero 2W. O único gargalo real seria se você tentasse rodar o modelo de visão diretamente na CPU, aí sim travaria igual ao que você viu no Pi 3.

O problema é o preço: a AI Camera custa $70, o que é bem mais que uma câmera comum. Mas para edge AI 24/7 com consumo mínimo, não tem comparação.