구글이 브라우저에서 인공지능 모델을 구동할 수 있는 새로운 자바스크립트 라이브러리 ‘LiteRT.js’를 공개했습니다. 이 라이브러리는 구글의 온디바이스 추론 엔진인 LiteRT(기존 텐서플로 라이트)를 웹어셈블리로 컴파일해 브라우저에 이식한 것입니다. 기존 웹 AI 솔루션보다 최대 3배 빠른 속도를 제공하며, GPU나 NPU를 활용할 경우 CPU 대비 최대 60배의 속도 향상을 이끌어낼 수 있다고 구글은 밝혔습니다. 이 기술이 주식 시장에 어떤 파장을 일으킬지 분석해 보겠습니다.
무슨 일이 있었나: LiteRT.js의 기술적 핵심
LiteRT.js는 새로운 모델 포맷이 아니라, 기존 LiteRT 런타임을 웹어셈블리로 포팅한 자바스크립트 바인딩입니다. 세 가지 백엔드를 지원합니다: CPU는 XNNPACK(구글의 최적화 CPU 라이브러리), GPU는 ML Drift(구글의 온디바이스 GPU 솔루션)를 웹지피유(WebGPU)를 통해 구동하며, NPU는 웹엔엔(WebNN) API를 사용합니다(현재 크롬과 엣지에서 실험적). 중요한 점은 부분 위임(partial delegation)을 지원하지 않는다는 것입니다. 즉, 하나의 모델이 CPU와 GPU에 걸쳐 분할 실행되지 않으며, 선택한 가속기로 전체 모델을 실행할 수 없으면 웹어셈블리 CPU 경로로 폴백(fallback)합니다. CPU 경로가 가장 넓은 연산자 커버리지를 제공합니다.
성능 측정 결과는 인상적입니다. 기존 웹 런타임 대비 LiteRT.js는 CPU와 GPU 추론 모두에서 최대 3배 빠릅니다. 이는 고전적인 컴퓨터 비전 및 오디오 처리 모델 기준입니다. 자체 CPU 실행 대비 GPU 또는 NPU를 사용하면 객체 추적, 오디오 전사 같은 실시간 작업에서 5배에서 60배까지 속도가 향상됩니다. 다만 구글은 이 수치가 통제된 브라우저 환경에서 2024년 맥북 프로(M4 애플 실리콘) 기준으로 측정되었으며, 로컬 GPU, 열 스로틀링, 드라이버 최적화에 따라 결과가 달라진다고 덧붙였습니다. 발표 당시 떠돌던 ’10배’라는 수치는 공식 자료에 포함되지 않았습니다.
왜 중요한가: 웹 AI의 패러다임 전환
LiteRT.js의 진정한 의미는 추론이 로컬에서 이루어지기 때문에 사용자 프라이버시 강화, 서버 비용 제로, 초저지연이라는 세 가지 이점을 동시에 제공한다는 점입니다. 기존 텐서플로 자바스크립트(TensorFlow.js) 등은 자바스크립트 기반 커널에 의존해 성능이 떨어졌지만, LiteRT.js는 네이티브 크로스 플랫폼 런타임을 그대로 가져와 최적화를 유지합니다. 따라서 안드로이드, iOS, 데스크톱용으로 개발된 성능 업그레이드, 양자화 개선, 하드웨어 최적화가 웹에도 동일하게 적용됩니다. 이는 웹 애플리케이션이 더 이상 서버에 의존하지 않고도 고성능 AI 기능을 제공할 수 있는 길을 열었습니다.
특히 메모리 관리 방식이 주목할 만합니다. LiteRT.js는 텐서를 가비지 컬렉션하지 않습니다. 모든 텐서를 명시적으로 삭제해야 하며, 그렇지 않으면 디바이스 메모리가 누수됩니다. 구글의 공식 발표문에는 이 단계가 생략되어 있어, 실제 개발 시 주의가 필요합니다. 또한 웹엔엔(WebNN) 경로는 JSPI(자바스크립트 프라미스 통합) 플래그가 필요합니다. 이러한 기술적 세부 사항은 아직 생태계가 완전히 성숙하지 않았음을 시사합니다.
우리의 해석·분석: 클라우드 AI와 엣지 AI의 균형 이동
XPLAIN AI는 이번 발표가 엣지 AI 컴퓨팅의 가속화를 의미한다고 해석합니다. 그동안 브라우저 기반 AI는 성능 제약으로 인해 주로 간단한 분류 작업에 국한되었습니다. LiteRT.js는 객체 추적, 실시간 오디오 전사 같은 무거운 작업을 브라우저에서 직접 처리할 수 있는 길을 열었습니다. 이는 클라우드 AI 서비스에 대한 의존도를 낮추고, 사용자 기기에서의 AI 처리 비중을 높이는 방향으로 시장을 변화시킬 가능성이 있습니다.
시장이 놓치기 쉬운 포인트는 ‘부분 위임 불가’라는 제약입니다. 이는 LiteRT.js가 아직 모든 모델에 대해 최적의 가속기를 자동 선택하지 못함을 의미합니다. 개발자는 모델 전체를 CPU, GPU, NPU 중 하나에 전담시켜야 하며, 이는 최적화를 복잡하게 만듭니다. 또한 웹엔엔(WebNN)이 아직 실험적 단계라는 점도 한계입니다. 따라서 이 기술이 본격적으로 상용화되기까지는 추가적인 생태계 성숙이 필요해 보입니다.
수혜와 리스크: 투자자 관점
이번 기술 발표는 여러 산업에 걸쳐 영향을 미칠 것으로 전망됩니다. 수혜 가능성이 있는 분야로는 먼저 엣지 AI 칩 제조사가 있습니다. 브라우저에서 직접 AI 추론이 가능해지면, 기기 내 NPU(신경망 처리 장치)에 대한 수요가 증가할 수 있기 때문입니다. 또한 웹 기반 AI 애플리케이션을 제공하는 기업들, 예를 들어 화상 회사나 협업 툴 업체들은 LiteRT.js를 통해 사용자 프라이버시를 강화하고 서버 비용을 절감할 수 있습니다. 반면 리스크 요인으로는 클라우드 AI 인프라 제공업체가 있습니다. 브라우저에서 추론이 로컬로 처리되면, 클라우드 기반 추론 서비스에 대한 수요가 감소할 가능성이 있습니다. 다만 복잡한 모델이나 대규모 데이터 처리는 여전히 클라우드가 필요할 것이므로, 완전한 대체보다는 일부 작업의 이동이 예상됩니다.
다음은 주요 이해관계자별 영향을 요약한 목록입니다.
- 수혜 예상: 엣지 AI 반도체 기업(예: 퀄컴, 미디어텍), 브라우저 기반 AI SaaS 기업(예: 줌, 어도비), 웹게임/AR/VR 플랫폼
- 리스크 예상: 클라우드 GPU 임대 서비스(예: AWS, 애저, 구글 클라우드 중 추론 중심 고객), 전통적인 CDN 기반 AI 추론 중개업체
반대 시나리오와 불확실성
LiteRT.js가 시장에 미치는 영향은 예상보다 제한적일 수도 있습니다. 첫째, 부분 위임 불가와 웹엔엔(WebNN)의 실험적 상태는 개발자 채택을 더디게 할 수 있습니다. 둘째, 모바일 기기에서의 배터리 소모와 발열 문제는 로컬 AI 추론의 확산을 제한하는 요소입니다. 셋째, 구글이 이 기술을 크롬에 얼마나 적극적으로 통합할지, 그리고 애플 사파리나 마이크로소프트 엣지가 웹엔엔(WebNN)을 표준으로 채택할지가 관건입니다. 만약 웹 표준화가 지연된다면, LiteRT.js는 크롬 생태계 내에서만 제한적으로 사용될 가능성이 있습니다.
다음에 확인할 지표
투자자들이 주목해야 할 지표는 다음과 같습니다. 첫째, 웹엔엔(WebNN)의 브라우저 지원 확대 여부(크롬 외 사파리, 파이어폭스 채택). 둘째, LiteRT.js의 깃허브 스타 수와 npm 다운로드 수(개발자 관심도). 셋째, 주요 AI SaaS 기업들의 LiteRT.js 도입 발표. 넷째, 엣지 AI 칩의 성능 벤치마크와 탑재 기기 증가율. 이러한 지표들이 긍정적으로 나타난다면, 엣지 AI 컴퓨팅의 본격적인 성장 국면에 진입했음을 의미할 것입니다.
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출처
- Google Releases LiteRT.js: A JavaScript Binding of LiteRT That Runs .tflite Models in Browsers via WebGPU — MarkTechPost · 언론 보도 · Wed, 15 Jul 2026 07:36:17 +0000
작성: XPLAIN AI 편집팀 · 검수: XPLAIN AI Editorial Desk
이 콘텐츠는 공개된 출처를 기반으로 AI의 도움을 받아 작성되었으며, XPLAIN AI의 편집·검수 기준을 적용했습니다. 사실과 분석 의견을 구분하며, 오류가 확인되면 수정합니다.