Utilizzare uno strumento di intelligenza artificiale da una pagina web ha significato a lungo inviare una richiesta a un server remoto e attendere il risultato tramite Internet. Questa architettura resta comune, manon è più l’unica possibilità. I browser stanno incorporando tecnologie capaci di svolgere alcune funzioni di IA direttamente sul dispositivo dell’utente, quando hardware e software sono compatibili.
Anche il browser può gestire modelli di IA
Chrome dispone di un’architettura di intelligenza artificiale integrata che mette a disposizione e amministra modelli. Le pagine e le applicazioni web accedono a queste funzioni tramite API specifiche, senzadover distribuire separatamente l’intero sistema necessario.
Per le pagine web, uno degli esempi principali è la Prompt API, disponibile da Chrome 148. L’implementazione iniziale accetta testo, immagini e audio come input e restituisce risposte testuali, analizzando cosìformati diversi attraverso la stessa interfaccia.
La Prompt API utilizza Gemini Nano. L’interfaccia fa parte di Chrome, mentre il modello viene scaricato quando un sito ne richiede per la prima volta l’uso. Dopo il download iniziale, le elaborazioni possonoavvenire senza connessione e, secondo la documentazione di Chrome, i dati non vengono inviati a Google o a terze parti.
L’elaborazione locale non va confusa con la protezione del traffico offerta da una VPN, la prima riguarda dove viene eseguito il modello, la seconda interviene sulla connessione di rete.
Un nuovo livello all’interno del web
L’integrazione di modelli gestiti dal browser introduce un livello aggiuntivo nel web. Una pagina non si limita più a mostrare informazioni, riprodurre contenuti multimediali o eseguire codice: in condizionicompatibili può anche interpretare testi, immagini e suoni sul dispositivo.
Le applicazioni che operano nel browser sono molto diverse, dagli editor collaborativi alle piattaforme video, dai videogiochi ai servizi di casino online. L’elemento comune non è il contenuto, ma l’uso del browser come ambiente applicativo; le API di IA aggiungono capacità locali che i singoli siti possono scegliere di adottare.
L’intelligenza artificiale nel browser si trova dunque in una fase di transizione. WebAssembly, WebGPU, WebNN e le API integrate ampliano ciò che una pagina può fare, ma disponibilità, requisiti hardware e maturità degli standard vanno verificati caso per caso. Una parte dell’elaborazione intelligente può ora avvenire nella pagina stessa, senza rinunciare alla semplicità di aprire un indirizzo nel browser.
Traduzione, riassunti e analisi multimediale
Le funzioni integrate non dipendono tutte dalla stessa interfaccia o dallo stesso modello. Chrome distingue, tra le altre, la Translator API, la Summarizer API, la Writer API, la Rewriter API e la Proofreader API. Alcune sono già stabili, mentre altre restano sperimentali.
La Prompt API può usare input visivi e sonori per descrivere un’immagine, individuare informazioni in un documento, trascrivere un audio o classificare suoni. L’output resta testuale, ma può seguire una strutturadefinita, come uno schema JSON, facilitando l’integrazione con altre funzioni della pagina.
Questo approccio permette di costruire strumenti web più completi senza installare un programma diverso per ogni attività. Nel browser possono così convivere interfaccia, contenuto e una parte dell’elaborazione intelligente.
WebGPU, WebAssembly e WebNN costituiscono la base tecnica
Le prestazioni dipendono anche da come il sistema distribuisce il lavoro tra la CPU, la GPU e gli eventuali acceleratori dedicati. La scelta varia in base al modello, ai dati e al compito.
WebAssembly consente al codice compilato da linguaggi come C++, C# o Rust di funzionare sul web in un ambiente portabile e isolato, con prestazioni vicine a quelle native. L’inferenza viene usata soprattuttoper il calcolo sulla CPU e può lavorare con JavaScript.
WebGPU offre alle applicazioni web un’interfaccia controllata per usare funzioni avanzate della GPU. Oltre al rendering grafico, supporta i compute shader, programmi che eseguono in parallelo calcoli genericiutili anche per alcune operazioni di machine learning.
A questi strumenti si aggiunge WebNN, una specifica del W3C dedicata all’accelerazione hardware dell’inferenza delle reti neurali. Al 26 giugno 2026 è ancora una Candidate Recommendation Draft: rimanequindi in evoluzione e il supporto non è uniforme tra i browser.
