Браузеры объединяются. Или как я сдал в аренду видеокарту через вкладку Chrome
Представьте: вы заходите на сайт с чат-ботом. Вместо того чтобы слать запросы на сервер где-то в Айове, ваш браузер сам запускает кусочек нейросети. А ещё он берёт другие кусочки у соседей по сети — у кого-то в Берлине, у кого-то в Токио. Все вместе они собирают ответ. Никаких дата-центров, только пиринговая сеть из браузеров. Звучит как фантастика 2010-х? Это AI Grid. Эксперимент, который либо изменит всё, либо тихо умрёт в следующем году.
Сухой остаток: что такое AI Grid в 2026 году
AI Grid — это открытый проект, который превращает браузеры с поддержкой WebGPU в узлы распределённой сети для выполнения инференса LLM. Нет центрального сервера. Нет единого владельца. Есть только JavaScript, WebGPU API и желание создать децентрализованный «суперкомпьютер» из неиспользуемых GPU-ресурсов.
Технически это работает так: модель разбивается на слои или блоки. Каждый узел сети (браузер пользователя) загружает свой кусок модели и кэширует его. Когда приходит запрос на инференс, сеть находит нужные узлы, координирует вычисления между ними и собирает конечный результат. Всё через WebRTC для связи и WebGPU для математики.
Зачем это вообще кому-то нужно? (Спойлер: не только для идеалистов)
- Проприетарный ИИ надоел. OpenAI, Anthropic, Google — все они держат свои модели за семью замками. AI Grid предлагает альтернативу: запускать открытые модели типа Llama 3.2 90B, Qwen2.5 72B или недавний Falcon 2 180B (выпущен в конце 2025) без гигантских серверов.
- Конфиденциальность. Ваши промпты не улетают в облако. Они обрабатываются там же, где и рождаются — в сети равноправных узлов. Для юристов, врачей, журналистов это не прихоть, а необходимость.
- Деньги. Аренда GPU в облаке стоит дорого. Особенно для больших моделей. Если можно использовать простаивающие ресурсы тысяч браузеров — почему бы нет?
- Обход санкций и блокировок. P2P-сеть сложнее заблокировать, чем централизованный сервис. Для исследователей из некоторых регионов это единственный способ получить доступ к современным LLM.
Под капотом: как эта штука не разваливается на первом же запросе
Архитектура AI Grid напоминает гибрид BitTorrent и MapReduce. Есть три ключевых компонента:
1. Координатор (не совсем центральный сервер)
Да, здесь есть некоторая централизация. Координатор — это лёгкий сервер, который помогает узлам найти друг друга. Он не хранит модель, не обрабатывает данные, только поддерживает DHT (Distributed Hash Table) — распределённую таблицу, где записано, у какого узла какой кусок модели. В теории координаторов может быть много, и они могут быть децентрализованы. На практике пока один. (Старый добрый CAP-теорема бьёт точно в цель.)
2. Узлы (браузеры с WebGPU)
Каждый узел после подключения к сети получает задание: загрузить и кэшировать определённую часть модели. Размер куска зависит от доступной видеопамяти. У кого-то в ноутбуке RTX 4060 с 8 ГБ — тот может взять 5-6 слоёв Llama 3.2. У кого-то встроенная графика Intel — всего 1-2 слоя. Сеть адаптируется.
3. Протокол обмена
Всё общение между узлами идёт через WebRTC Data Channels. Это тот же протокол, что используется в видеочатах. Низкая задержка, P2P-соединение, шифрование. Тензоры (результаты вычислений) передаются в бинарном виде. Никакого JSON с текстом — только чистые числа.
Главная проблема сейчас — латентность. WebRTC хорош для потокового видео, но передача промежуточных активаций между слоями LLM требует минимальных задержек. Если узел в Австралии, а узел в Канаде — инференс превращается в слайд-шоу. Разработчики AI Grid экспериментируют с предсказанием следующих запросов и префетчингом, но идеального решения пока нет.
AI Grid против других способов запустить LLM локально
Это не первая и не последняя попытка демократизировать LLM. Давайте сравним с тем, что есть на рынке в начале 2026.
| Технология | Как работает | Плюсы | Минусы |
|---|---|---|---|
| AI Grid | P2P-сеть браузеров через WebGPU | Нет серверов, конфиденциальность, использует чужие ресурсы | Медленно, нестабильно, только современные браузеры |
| MLC LLM (актуально в 2026) | Компиляция моделей под WebGPU, но без P2P | Быстро, стабильно, работает даже на смартфонах | Требует мощное железо у каждого пользователя |
| llama.cpp с RPC | Сервер на C++, клиенты подключаются по сети | Очень быстро, поддержка всех моделей, стабильность | Нужен сервер с GPU, централизация |
| Brain Pocket | Упрощённый интерфейс для запуска LLM на своём железе | Простота, не нужны инженерные навыки | Работает только локально, не использует чужие ресурсы |
Если вам нужно что-то стабильное прямо сейчас — посмотрите на llama.cpp RPC-server или Brain Pocket. AI Grid — это ставка на будущее. Рискованная, но потенциально окупающаяся.
«А можно примеры?» — спрашивает скептик в третьем ряду
Хотя проект экспериментальный, уже есть несколько работающих сценариев:
1. Децентрализованный чат-бот для сообщества
Небольшое сообщество разработчиков (скажем, 50 человек) настраивает AI Grid для своего Discord-сервера. Каждый участник, заходя в Discord через браузер, автоматически становится узлом сети. Чат-бот работает на их коллективных GPU. Никаких счетов за облако. Если сообщество растёт — сеть автоматически масштабируется.
2. Конфиденциальный корпоративный ассистент
Юридическая фирма не может отправлять документы в OpenAI. Они разворачивают AI Grid в своей локальной сети. Модель Qwen2.5-Coder 32B (отлично справляется с анализом текстов) распределяется по рабочим станциям юристов. Документы никогда не покидают офис. Даже если один компьютер выключится — сеть перераспределит нагрузку.
3. Исследовательский кластер из ничего
Студенты-айтишники хотят поэкспериментировать с fine-tuning Llama 3.2, но у них нет денег на аренду A100. Они запускают AI Grid в компьютерном кластере университета вечером, когда компьютеры свободны. 30 ПК со слабыми GPU вместе дают достаточную мощность для дообучения небольших адаптеров LoRA.
Важный нюанс: AI Grid пока плохо справляется с очень большими моделями (свыше 100 млрд параметров). Задержки убивают всю производительность. Оптимальный диапазон — модели от 7B до 40B параметров. К счастью, именно в этом сегменте в 2025-2026 вышло больше всего качественных open-source моделей: DeepSeek-V3 32B, Llama 3.2 17B, Gemma 2 27B.
Кому стоит смотреть в сторону AI Grid прямо сейчас?
Это не для всех. Если вы:
- Энтузиаст децентрализованных технологий — вам уже всё понятно. AI Grid это логичное продолжение BitTorrent, IPFS и Scuttlebutt.
- Разработчик, которому надоели облачные счета — особенно если у вас есть сообщество пользователей, готовых «скинуться» вычислительными ресурсами.
- Исследователь в области распределённых систем — здесь целый полигон для экспериментов с консенсусом, балансировкой нагрузки, отказоустойчивостью.
- Стартап в области приватного ИИ — можно создать продукт, который технически невозможно «выключить» или подвергнуть цензуре.
Если же вам нужна стабильная работа 24/7, высокая скорость ответа (менее 500 мс) и поддержка любых моделей — пока лучше использовать проверенные решения. Например, построить локальную LLM-инфраструктуру на домашнем железе или настроить кластеризацию LLM между разными машинами.
Что будет дальше? (Спекулятивный раздел)
Дальше — интереснее. Если WebGPU продолжит развиваться (а он развивается: в Chrome 128 уже появилась экспериментальная поддержка cooperative matrices для ускорения матричных умножений), то браузеры станут полноценными вычислительными платформами.
Можно представить такие сценарии:
- Микроплатежи за GPU-время. Вы разрешаете сети использовать 20% мощности вашей видеокарты, а получаете за это криптовалюту или скидки на услуги. Brave Browser уже экспериментирует с подобным.
- Гибридные сети. AI Grid научится подключать не только браузеры, но и серверные GPU через тот же протокол. Получится что-то вроде гибридных GPU-связок, но в глобальном масштабе.
- Специализированные модели. Сеть сама будет определять, какие узлы лучше подходят для каких задач. У кого-то мощный GPU — тот получает слои трансформера. У кого-то много CPU и RAM — тот занимается эмбеддингами и поиском по векторной базе.
Не обольщайтесь. У технологии есть тёмная сторона. Злоумышленник может создать сеть узлов-зомби, которые будут выполнять вредоносный код через WebGPU. Или устроить DDoS-атаку, завалив сеть бесполезными вычислениями. Безопасность P2P AI-сетей — отдельная большая тема, которую только начинают исследовать.
Итог: стоит ли тратить время на AI Grid в 2026?
Стоит, если вы понимаете, во что ввязываетесь. Это не готовый продукт, а технологический демонстратор. Глюки будут. Скорость будет нестабильной. Поддержка моделей — ограниченной.
Но сама идея — браузер как узел распределённого суперкомпьютера — слишком красива, чтобы её игнорировать. Особенно сейчас, когда делить одну GPU на всех стало проще, а запускать LLM прямо в браузере — уже не фантастика.
Мой совет: поставьте AI Grid на тестовый сервер. Подключите пару браузеров. Запустите маленькую модель (например, Phi-4 3.8B). Посмотрите, как сеть живёт и дышит. Даже если проект не взлетит, вы получите бесценный опыт работы с будущим, которое может наступить раньше, чем мы думаем.
А если эксперимент вас зацепит — присоединяйтесь к разработке. Код открытый, сообщество маленькое, каждый участник на вес золота. Кто знает, может именно вы придумаете, как решить проблему латентности или сделать сеть устойчивой к сибил-атакам. В конце концов, все большие технологии начинались с «безумных» экспериментов.
