北京
7月9日，谷歌在官方博客中投下一枚小步快跑式的更新：推出LiteRT.js，专门用来加速浏览器里的AI与机器学习工作负载。这一动作直接把浏览器端推理速度推升到现有工具的3倍。
LiteRT.js的设计思路很直接——用WebAssembly这个二进制指令格式替换TensorFlow.js原有的JavaScript内核方案。WebAssembly让计算能以接近本机的速度在浏览器里运行，再叠加WebGPU与WebNN两重硬件加速能力，相当于把原本靠JavaScript解释执行的AI任务，整体迁移到更贴近芯片的路径上。原来的TensorFlow.js已经在开发者圈积累了不小的用户群，允许在网页端构建、训练和部署模型，但性能瓶颈常卡在纯JavaScript内核的计算效率上。
在搭载M4芯片的2024款MacBook Pro上，谷歌实测得出3倍的速度跃升。不过官方也特意标注，如果设备老旧，或者浏览器采用的是不同引擎，实际表现可能会打折扣。这说明提速幅度并非一刀切，但在新硬件和主流浏览器组合下，已经能看到明确收益。
把快速推理能力搬到浏览器里，意味着图像实时处理、本地语音识别这类重计算场景，可以直接在网页端流畅运行，不必把数据回传服务器。对注重延迟和隐私的AI应用开发者来说，这像一把提前配好的钥匙，打开更多纯前端部署的可能。
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