分布式AI与集中式AI的区别主要体现在以下几个方面：

数据存储和处理：集中式AI有一个“中央大脑”，记录并分析每个用户的行为模式，需要大量用户的多维度数据来训练模型。而分布式AI系统中，数据、知识、控制逻辑等信息都是分布存在的，可以并行求解，子系统之间可以协作和互相联系。

运行方式：集中式AI将项目等部署到同一台机器上，对机器性能要求较高，通常使用多台机器备份来解决单点故障问题。而分布式AI是将一个项目分成几块，分别在不同的机器上运行，对机器的性能要求相对较低。

智能性：分布式AI通过多个智能体的协作和互相学习，可以表现出更高的智能性。而集中式AI的智能性主要依赖于中央大脑的计算能力和算法。

灵活性：分布式AI可以更加灵活地适应不同的环境和情况，因为每个子系统都可以根据环境变化自主调整行为和策略。而集中式AI的灵活性相对较低，因为它主要依赖于中央大脑的决策。

风险：集中式AI面临的主要风险是用户很难了解自己的需求是如何被算出来的，算法对普通用户来说是一个黑箱状态。此外，如果中央大脑出现故障，整个系统可能会瘫痪。而分布式AI由于数据和处理是分布的，某个节点的故障不会导致整个系统的瘫痪，从而降低了风险。

扩展性：分布式AI具有很好的扩展性，可以通过增加节点来扩展系统的处理能力。而集中式AI的扩展性较差，因为增加处理能力通常需要升级或替换中央大脑。

分布式AI和集中式AI在数据存储和处理、运行方式、智能性、灵活性、风险和扩展性等方面都存在明显的区别。选择哪种方式取决于具体的应用场景和需求。