WEB AI INFERENCE
브라우저가 AI 추론을 맡기 시작했습니다
LiteRT.js는 AI 모델을 브라우저에서 로컬로 실행하도록 돕는 구글의 JavaScript 바인딩입니다.
이 글에서 다룰 내용
LiteRT.js의 역할, WebGPU·WebNN 실행 환경, 온디바이스 AI의 장점과 도입 전 점검 항목을 정리합니다.
구글 LiteRT.js가 주목받는 이유
AI 기능을 웹 서비스에 넣을 때 가장 먼저 떠오르는 방법은 서버 API 호출입니다. 하지만 사용자가 늘수록 서버 비용과 응답 지연, 개인정보 처리 부담도 함께 커집니다.
구글 LiteRT.js는 이런 문제를 줄이기 위해 브라우저에서 직접 AI 모델의 추론을 수행하도록 돕는 JavaScript 기반 도구입니다. 사용자의 기기에서 모델이 동작하므로, 간단한 작업은 서버를 거치지 않고 처리할 수 있습니다.
여기서 핵심은 단순히 “웹에서도 AI가 된다”는 이야기가 아닙니다. 이미지 분류, 음성 관련 기능, 텍스트 분석처럼 즉각적인 반응이 중요한 기능을 브라우저 AI 방식으로 설계할 선택지가 넓어진 것입니다.
이 글에서 다룰 내용
구글 LiteRT.js의 개념, 기존 TensorFlow Lite와의 연결점, WebGPU·WebNN 활용 방식, 온디바이스 AI의 장점, AI 앱 개발 시 확인할 점
LiteRT.js와 기존 웹 AI 도구의 연결점
LiteRT.js는 LiteRT를 웹 브라우저에서 실행하기 위한 JavaScript 바인딩입니다. 구글은 기존
.tflite
모델을 가진 개발자가 모바일과 데스크톱 브라우저에 배포하기 쉽게 만들고, TensorFlow.js에서
.tflite
모델을 실행하던 흐름을 확장하는 도구로 설명합니다.
핵심은 웹 개발자가 JavaScript 또는 TypeScript 환경에서 모델을 불러와 실행할 수 있다는 점입니다. 백엔드 AI API만 사용하던 팀도 웹 프런트엔드에서 AI 기능의 일부를 처리하는 구조를 검토할 수 있습니다.
다만 모든 대형 생성형 AI 모델을 브라우저에서 완벽하게 돌린다는 뜻은 아닙니다. 모델 크기, 기기 성능, 메모리 사용량에 따라 적합한 작업을 나누는 설계가 중요합니다.
WebGPU와 WebNN이 웹 AI 추론을 바꾸는 방식
웹 AI 추론 성능을 높이려면 브라우저가 하드웨어 성능을 얼마나 잘 활용하느냐가 중요합니다. 이때 자주 언급되는 기술이 WebGPU와 WebNN입니다.
WebGPU는 웹 애플리케이션이 GPU 연산 능력을 활용할 수 있도록 돕는 웹 표준 기술입니다. AI 모델의 행렬 연산처럼 반복 계산이 많은 작업에서는 CPU만 사용할 때보다 효율적인 결과를 기대할 수 있습니다.
WebNN은 신경망 연산에 초점을 둔 웹 인터페이스입니다. 브라우저와 운영체제가 제공하는 AI 가속 기능을 활용할 수 있는 방향을 제시한다는 점에서 웹 AI 생태계에 의미가 있습니다.
구글 LiteRT.js 같은 도구는 이런 실행 환경을 활용해 모델 추론을 더 현실적인 웹 기능으로 만들 수 있습니다. 사용자는 클릭 후 서버 응답을 기다리는 대신, 기기 안에서 빠르게 처리되는 경험을 받을 수 있습니다.
온디바이스 AI가 사용자 경험에 주는 변화
온디바이스 AI는 사용자의 기기에서 데이터를 처리하는 방식입니다. 사진을 서버로 전송하지 않고 분류하거나, 입력한 문장을 로컬에서 분석하는 식입니다.
가장 큰 장점은 개인정보 보호입니다. 민감한 이미지, 음성, 문서 데이터를 무조건 외부 서버로 보내지 않아도 되는 구조를 만들 수 있습니다.
두 번째 장점은 응답 속도입니다. 네트워크 상태가 좋지 않아도 일부 기능을 사용할 수 있고, 요청이 몰리는 시간에도 서버 지연의 영향을 덜 받을 수 있습니다.
세 번째 장점은 운영 비용 관리입니다. 모든 AI 요청을 클라우드 추론 API로 보내는 대신, 반복적이고 가벼운 작업은 브라우저에서 처리하면 인프라 부담을 낮추는 데 도움이 됩니다.
AI 앱 개발에서 활용하기 좋은 사례
구글이 제시한 대표 사례는 브라우저 안 벡터 검색, 객체 추적, 오디오 전사, 이미지 조작처럼 실시간 반응이 중요한 작업입니다. LiteRT.js는 이러한 작업에서 CPU, WebGPU, WebNN 등 실행 백엔드를 비교하며 활용할 수 있도록 설계됐습니다.
또한 구글은 EmbeddingGemma 기반의 브라우저 벡터 검색 데모와 Ultralytics YOLO의 LiteRT 내보내기 지원을 소개했습니다. 이를 통해 웹에서 로컬 추론을 검토할 때는 기능의 화려함보다 사용자 기기에서의 로딩 시간과 반응 속도를 먼저 확인해야 한다는 점을 알 수 있습니다.
처음부터 큰 모델을 넣기보다 작고 목적이 분명한 모델로 시작하는 편이 안전합니다. 실제 사용자 기기에서 로딩 시간, 메모리 사용량, 추론 속도를 측정하며 범위를 넓혀야 합니다.
도입 전 반드시 확인할 점
브라우저 AI는 매력적이지만, 모든 사용자의 환경이 동일하지는 않습니다. 브라우저 종류와 버전, 스마트폰 성능, GPU 지원 수준에 따라 실행 결과가 달라질 수 있습니다.
따라서 WebGPU나 WebNN을 사용할 때는 지원 여부를 먼저 확인하고, 지원하지 않는 환경을 위한 대체 경로도 준비해야 합니다. 예를 들어 기능을 간소화하거나 필요한 경우에만 서버 추론으로 전환하는 방식이 현실적입니다.
모델 파일의 크기도 중요합니다. 모델이 너무 크면 첫 화면 로딩이 느려지고, 사용자가 AI 기능을 경험하기 전에 이탈할 수 있습니다.
보안 관점에서는 모델 자체가 브라우저로 전달된다는 점도 고려해야 합니다. 서비스의 핵심 로직이나 민감한 자산을 클라이언트에 모두 노출하는 구조는 피하고, 브라우저와 서버가 맡을 역할을 분명히 나누는 것이 좋습니다.
웹에서 AI를 더 가깝게 만드는 출발점
구글 LiteRT.js의 등장은 AI 기능이 꼭 서버 안에서만 실행되어야 한다는 생각을 바꾸고 있습니다. 이제 웹 개발자는 사용자 기기의 연산 능력까지 활용해 더 빠르고 개인적인 AI 경험을 설계할 수 있습니다.
물론 브라우저 호환성, 모델 최적화, 성능 검증은 여전히 필요합니다. 하지만 WebGPU, WebNN, 경량 모델 기술이 함께 발전하면서 웹 AI 추론은 실험 단계를 넘어 실제 제품 기능으로 가까워지고 있습니다.
AI 앱 개발을 준비 중이라면 거대한 기능부터 만들 필요는 없습니다. 사용자가 기다리지 않아도 되는 작은 AI 기능 하나를 찾아, 온디바이스 AI 방식으로 검증해 보는 것이 좋은 시작입니다.
한 줄 요약: 구글 LiteRT.js는 브라우저 안에서 빠르고 가벼운 AI 추론을 구현해 웹 서비스의 AI 경험을 한 단계 더 가깝게 만드는 도구입니다.
