Google Chrome 接入 WebGPU：網頁直接跑 AI，現場演示 Stable Diffusion

開啟網頁畫一張圖，或者讓網頁裡的 AI 幫你分析一份體檢報告，以前你的電腦其實只是個顯示屏。真正的計算全在雲端幾千公里外的資料中心裡跑，算完了再把結果傳回來。

在 Google I/O 大會上，Google 宣佈為 Chrome 瀏覽器整合 WebGPU 技術。這意味著你的手機或筆記型電腦，現在能直接用自己的顯示卡在網頁裡跑 AI 模型了。

負責 Chrome 開發者和使用者體驗的 Matt Waddell 在大會前接受採訪時表示，WebGPU 正在讓網頁為 AI 做好準備。為了展示這項技術，Google 還在大會現場演示了一個基於 WebGPU 的 Stable Diffusion 網頁應用，直接在瀏覽器裡把文字變成圖片。

瀏覽器的顯示卡大門終於打開了

很多人以為跑大模型一定要靠亞馬遜、微軟或者 Google 自己的雲端伺服器。畢竟資料中心的專業晶片算力強勁，而普通手機和筆記本的硬體根本沒法比。

但把資料傳來傳去有兩個大毛病：網路卡頓，以及隱私沒保障。如果你的網路斷了，網頁上的 AI 功能就直接癱瘓；更關鍵的是，你的公司商業機密或私人健康記錄，不得不一股腦上傳到別人的伺服器上。

WebGPU 的邏輯則是把計算拉回本地。它最早是 Google 和蘋果等公司為了提升網頁 3D 遊戲效能搞出來的介面，想讓網頁能直接呼叫裝置底層的 GPU 算力。結果計算機行業很快發現，原本用來渲染遊戲畫面的圖形晶片，拿來跑 AI 計算同樣好使。

通過 WebGPU，網頁端不必再等雲端排隊返回結果。雖然裝置本身的算力不如雲端伺服器，但完全避開了網路傳輸帶來的延遲，而且資料完全留在你自己的裝置上。

原生軟體的護城河正在變薄

在 WebGPU 出現之前，要在本地跑大模型，通常只能老老實實下載安裝原生應用。比如 Adobe 的 Photoshop 和 Lightroom，就是靠安裝包直接呼叫你電腦的硬體來進行 AI 影像編輯。

但原生應用最大的痛點是跨平臺成本高。開發者要針對 Windows、macOS、iOS 和 Android 各寫一套程式碼，使用者也得經歷下載、安裝和更新的漫長流程。

如果瀏覽器自己就能把本地 GPU 的效能吃滿，網頁應用就具備了跟原生軟體扳手腕的資本。開發者只要寫一套 Web 程式碼，任何能跑 Chrome 的裝置就能直接執行本地 AI 模型。

Matt Waddell 直言，Google 一直在追求打造一個更復雜、更強大的線上平臺，而 WebGPU 就是實現這個目標的關鍵一步。

為什麼重要

我們認為，WebGPU 在 Chrome 上的落地，很可能會改變網頁端工具的商業邏輯。

對使用者來說，這意味著以後很多主打隱私保護的工具終於有了可行性。比如企業內部的敏感文件分析，或者涉及個人病歷的健康類應用，你不用再擔心服務商悄悄拿你的資料去訓練大模型，因為整個計算過程都在本地瀏覽器內完成。

對中小型開發者和初創團隊而言，這也是個極大的利好。以前做 AI 產品，不僅要承擔鉅額的雲端推理成本，還得隨時提防使用者量暴增把伺服器算力擊垮。現在只要把模型做適度壓縮，就能把算力成本直接轉嫁到使用者的本地硬體上，伺服器開銷會大幅下降。

不過隱患也顯而易見。雲端跑 AI 雖然費錢，但能保證所有使用者獲得相對一致的體驗。一旦轉移到本地瀏覽器，使用者裝置之間的效能差距就會被徹底放大。低配輕薄本和舊手機跑起本地模型來，可能會發熱卡頓甚至直接崩潰，如何做好硬體相容與降級方案，將是開發者不得不面對的現實難題。