Вычисления моделей на устройстве в 2026 году: платформа готова, применения нет

Три технологии делают вычисления в браузере возможными, и с поддержкой у них по-разному:

Данные caniuse на 24 августа 2026 года. WebAssembly доступен практически везде и давно, WebGPU — у пяти браузеров из шести, но всё ещё черновик.

Про WebNN — отдельно, потому что здесь легко ошибиться. Мы искали его и в справочнике поддержки, и в перечне счётчиков использования Chrome. В справочнике записи нет. В перечне признаков Chrome упоминаний нет тоже. То есть распространённость WebNN сегодня измерить нечем, и любая цифра по нему взята не из наблюдения.

Chrome публикует, на какой доле загрузок страниц вызывается та или иная возможность. На 25 августа 2026 года работу на графическом процессоре выполняют 0,003967% загрузок — примерно четыре из ста тысяч.

Сопоставим:

Разрыв примерно в двадцать одну тысячу раз. Знаменатели у двух чисел разные, поэтому читать это надо как порядок величины, — но порядок здесь и есть содержание.

Рост при этом настоящий: 0,000003% в августе 2023-го, 0,000550% в 2025-м, 0,003967% сейчас — примерно всемеро за год. Просто база околонулевая, а WebGPU доступен в Chrome с мая 2023 года. Три года и четыре месяца спустя работу на GPU делают меньше четырёх загрузок из ста тысяч.

Подробнее про то, как устроен этот разрыв, — в отдельном разборе WebGPU.

Причины видны из самих цифр, и они не про моду.

Модель надо доставить. Любая модель, способная на что-то полезное, весит десятки или сотни мегабайт. Это сопоставимо с весом целого приложения и на порядки больше медианной страницы, которая в нашем замере по России весит 2,33 МБ. Один раз скачать и закэшировать — можно; но первый визит становится неприемлемо дорогим.

Железо не гарантировано. Поддержка «по версии браузера» и наличие пригодного адаптера — разные вещи. Chrome под Linux числится поддерживающим, а на конкретной машине адаптера может не быть. Значит запасной путь нужен всегда, а раз он нужен — часто проще на нём и остаться.

Спецификация ещё черновик. WebGPU имеет статус рабочего черновика, WebNN не отслеживается даже справочниками. Закладывать в продукт то, что может измениться, решаются немногие.

И главное: обращение к серверу работает. В нашей собственной эксплуатации медиана ответа модели — 3,8 секунды. Это медленно по меркам веб-запроса, но приемлемо для действия, которое пользователь сознательно запускает. Вычисления на устройстве должны дать что-то, чего сервер не даёт вовсе, — приватность или работу без сети, — иначе выигрыша нет.

Из перечисленного следует довольно узкий, но реальный список случаев.

1. Данные не должны покидать устройство. Это единственный довод, который не перебивается скоростью сервера. Обработка документа, фотографии или записи голоса без отправки куда-либо — задача, где вычисление на месте выигрывает по определению.
2. Работа без сети обязательна. Приложение, которое должно продолжать работать в самолёте или в подвале, сервером не обойдётся.
3. Задача маленькая и повторяется постоянно. Распознавание жеста, подсказка при вводе, классификация по нескольким категориям — здесь модель весит мегабайты, а не сотни, и обращение к серверу на каждое нажатие клавиши невозможно.

Во всех прочих случаях обращение к серверу проще, предсказуемее и работает у всех. Числа выше — не приговор технологии, а описание того, что рынок пока выбирает именно так.

Проверить, что ваша страница отдаёт и сколько весит, можно в проверке скорости.