- Chrome 会自动下载一个名为 Gemini Nano 的本地 AI 模型，大小约为 4GB，并将其保存为 weights.bin 文件，位于 OptGuideOnDeviceModel 文件夹中。
- 安装程序在后台运行，没有明确的通知或明确的同意，即使用户删除了该文件，也可以再次下载。
- 该模型为设备本身的 AI 功能提供支持，例如写作辅助、摘要、诈骗检测和其他浏览器工具。
- 这种做法在欧洲引发了法律和隐私方面的批评，以及对其环境成本和用户控制权有限的担忧。
西班牙和欧洲其他地区的许多电脑用户乍一看都感到十分困惑：谷歌浏览器 Chrome 竟然为一个几乎无人知晓的本地人工智能模型预留了近 4 GB 的磁盘空间。它既不是浏览器扩展程序，也不是我们主动下载的文件，而是浏览器全新人工智能功能的一个组件。
引发争议的文件名为weights.bin，位于名为OptGuideOnDeviceModel的内部文件夹中。事实上，该文件是 Gemini Nano 的核心， Gemini Nano是谷歌生成式人工智能模型的轻量级版本，旨在直接在设备上运行。真正引起关注的是它的下载方式：下载过程在后台进行，既没有明显的警告，也没有征得用户的明确同意，而且在很多情况下，即使用户手动删除后，它也会再次出现。
究竟是哪个4GB版本会预装谷歌浏览器？
这场争议的核心是Gemini Nano，这是一个大型的压缩语言模型，旨在本地运行于台式机和笔记本电脑上。Chrome 浏览器利用它来支持其全新的“设备端”人工智能功能——也就是说，这些功能直接在用户设备上运行，无需将所有数据发送到云端。
依赖于此模型的功能包括文本写作辅助（例如，撰写电子邮件或表单）、页面摘要和翻译工具、实时检测诈骗和钓鱼网站，甚至还包括标签页整理或智能粘贴内容等功能。根据 Chrome 的开发者文档，所有这些功能都由 Gemini Nano 等模型提供支持，这些模型会自动下载。
在文件系统中，该模型以一个名为weights.bin的多 GB 文件形式存在，此外还有一些较小的文件，例如 manifest.json、verified_contents.json 以及缓存和验证文件。所有这些文件都存储在Windows、macOS 和 Linux 系统上 Chrome 用户配置文件的OptGuideOnDeviceModel路径下，但具体位置可能因系统而略有不同。
谷歌将这些下载描述为浏览器组件正常更新过程的一部分。在其技术文档中，谷歌指出，当内置功能首次需要使用 Gemini Nano 时， Chrome 可能会在后台获取生成式 AI 模型；并且浏览器会根据可用硬件自动管理这些模型的存在、更新和删除。
人工智能模型是如何下载的？为什么几乎没有人预料到这种情况？
这一批评源于隐私专家亚历山大·汉夫（Alexander Hanff）的研究。他最初是在一台运行苹果芯片的Mac电脑上审核一个干净的Chrome浏览器配置文件时发现这种行为的。他的测试环境使用开发者工具协议加载页面，等待几分钟后，在无人干预的情况下关闭了浏览器。即便如此，臭名昭著的4GB文件模型还是在几分钟内出现在了磁盘上。
通过分析macOS 文件系统日志(.fseventsd)，Hanff 重构了整个过程：Chrome 创建了一个临时目录，下载了一个仅几兆字节的控制组件，然后提取并组装模型片段，直到weights.bin文件最终位于 OptGuideOnDeviceModel 目录下。整个过程大约耗时十五分钟，期间没有弹出任何对话框、警告或权限请求。
据研究人员和其他用户称，同样的模式已在Windows 11、Ubuntu 系统和其他桌面操作系统上得到证实。在所有情况下，目录结构和文件名都指向同一个组件：作为 Chrome 浏览器一部分安装的 Gemini Nano。几个月来一直观察到浏览器存储使用量出现神秘峰值的用户，终于找到了明确的罪魁祸首。
除了系统事件之外，Hanff 还指出，Chrome 的本地状态文件包含一个名为 optimization_guide.on_device 的内部数据块，该数据块会记录模型验证结果、下载尝试次数、特定组件版本（例如 2025.8.8.1141）以及硬件参数（例如性能等级和可用显存）等数据。所有这些都表明，Chrome 会先评估设备是否有足够的处理能力来运行模型，然后再继续下载。
据多家专业媒体报道，此次更新的推送正按谷歌一贯的惯例，逐步且有选择地进行。并非所有用户都已看到相同版本的Chrome浏览器或激活了相同的AI功能，但总体趋势表明，这个4GB的文件最终将覆盖浏览器安装用户群中的很大一部分，据估计，全球Chrome浏览器安装量超过2.000亿台设备。
一个不断重复出现的文件：在不禁用人工智能的情况下删除它的问题
用户和专家们遇到的诸多难题都源于试图恢复被占用的空间。一些研究人员发现，如果手动删除 OptGuideOnDeviceModel 文件夹或 weights.bin 文件，Chrome 会稍等片刻，然后在检测到文件丢失后立即在后台重新下载。
换句话说，只要设备上的 AI 功能保持激活状态，浏览器就会将该文件视为必不可少的组件。如果其他设置保持不变，删除该文件毫无意义：下次启动时，或者当依赖于 Gemini Nano 的 AI 功能重新激活时，该模型会恢复到用户的硬盘驱动器中。
谷歌已开始推出一项更直观的解决方案。自今年年初以来，部分桌面版 Chrome 浏览器在系统设置中新增了一个名为“设备端 AI”的选项。谷歌向 Android Authority 和 The Verge 等媒体证实，禁用此选项将阻止 AI 的下载和更新，并且在不再需要时应将其从存储空间中删除。
问题在于，并非所有安装或操作系统都支持此配置选项。在某些计算机上，尤其是在 macOS 上，该功能并不显眼，因此避免重新安装的唯一方法是采用更技术性的方法：例如，在chrome://flags中禁用实验性标志、修改 Windows 注册表项或调整企业策略设置。
即便如此，这种体验也并不十分直观。普通用户只想浏览网页、观看视频或查看电子邮件，不太可能知道他们需要查找名为“OptGuideOnDeviceModel”的功能，或者禁用后台AI功能，才能防止一个4GB的文件无故占用空间。
为什么 Chrome 声称需要这种本地 AI 模型
从谷歌的角度来看，安装 Gemini Nano 是浏览器向更集成人工智能功能的环境自然演进的一部分。该公司强调，在设备本身运行模型可以减少对云端的依赖，提高某些操作的隐私性，并在需要低延迟的功能中提供更快的响应速度。
谷歌提到的具体用途之一是实时检测技术支持诈骗和网络钓鱼页面。这类威胁出现和消失都非常迅速，仅靠黑名单或传统过滤系统难以有效控制。为了提供这种保护，Chrome 可以将用户访问页面的内容片段提供给人工智能模型，以便 Gemini Nano 可以直接在设备上分析欺诈迹象。
该模型还用于辅助输入功能（例如文本框中的“帮我输入”或类似提示）、智能建议，以及直接集成到浏览器中的摘要和翻译工具。在 Chrome 的开发者文档中，谷歌将这些功能以 API 的形式呈现，其他应用程序和扩展程序可以利用这些 API ，从而不必总是依赖外部 AI 服务器。
从技术角度来看，这反映了操作系统和移动设备领域已经出现的趋势：体积小巧，可以装入标准台式机和笔记本电脑，但仍然需要几GB的存储空间来保存所有参数。尽管与大型云端版本相比，它们被描述为“轻量级”，但它们的磁盘占用空间仍然相当可观，尤其是在固态硬盘容量有限的设备上。
然而，这种技术层面的解释与许多用户的体验相悖。尽管Chrome浏览器的AI功能日益强大，但该公司并未明确说明，这种额外的智能功能需要下载一个庞大的本地模型，并且该模型会悄无声息地影响数百万台联网电脑。
透明度、知情同意和对欧洲法规的关注
对于像汉夫这样的隐私和数字法律专家来说，这场冲突并非仅仅关乎磁盘空间。争论的核心在于，谷歌能否在没有明确、具体且知情同意的情况下，在用户设备上安装数GB的AI模型，尤其是在欧盟或英国等司法管辖区。
批评的依据包括《电子隐私指令》第5条第3款，该条款要求在用户设备上存储信息前必须事先征得用户同意；以及《通用数据保护条例》（GDPR）的原则，例如透明度和隐私设计。正是这些法律条款，在过去迫使网站显示如今随处可见的cookie横幅。
这些专家认为，在没有明确解释且未提供明确退出选项的情况下，注入如此庞大的本地人工智能模型可能违反相关规定。此外，该文件在删除后会自动重新安装，这更加剧了用户对其硬件上安装的内容缺乏控制感的感受。
此外，产品设计也存在问题。内部名称OptGuideOnDeviceModel对非技术人员来说意义不大，而 Chrome 在地址栏中添加的“AI 模式”按钮可能会让用户误以为查询是使用本地模型处理的，但实际上，大多数请求仍然发送到 Google 云端。结果是，用户需要额外下载和存储 4 GB 的数据，但最直观的 AI 体验仍然依赖于远程服务器。
在欧洲，由于技术监管尤为严格，这些举措正受到密切关注。除了可能进行的正式调查之外，Chrome 案例也引发了一场更广泛的辩论：人工智能在多大程度上可以作为“隐形基础设施”集成到大众市场产品中，而无需与用户进行清晰的交互？人们究竟有多大的权力来接受、拒绝或调整这种集成？
环境影响和模型分布规模
虽然许多用户最担心的是笔记本电脑上会损失 4GB 的存储空间，但汉夫的研究很大一部分集中在大规模分发人工智能模型所带来的环境成本上。鉴于 Chrome 浏览器已安装在超过 2.000 亿台设备上，即使只是部分推出 4GB 版本，也可能导致海量数据在网络中传输。
假设每传输1GB数据消耗0,06千瓦时，排放因子为每千瓦时排放0,25千克二氧化碳当量，他们的计算结果显示，向单个设备发送4GB数据大约消耗0,24千瓦时，并排放0,06千克二氧化碳当量。即使采用保守估计，大规模传输的总排放量也相当可观。
在拥有1 亿台设备的场景中，模型的首次传输将消耗约 24 吉瓦时的能源，并产生约 6.000 吨二氧化碳当量。如果模型覆盖5 亿台设备，则能耗将上升至 120 吉瓦时，二氧化碳当量将上升至 3 万吨；如果覆盖10 亿台设备，仅首次文件传输就将消耗 240 吉瓦时的能源，并产生 6 万吨二氧化碳当量。
这些估算并未考虑其他相关因素，例如定期模型更新带来的能耗、部分用户手动擦除后进行的重新安装，以及持续占用数百万块固态硬盘空间所造成的材料成本。因此，如果将所有这些因素都考虑在内，实际影响可能会更大。
因此，环境问题与透明度问题交织在一起：如果模型的安装已经引发了法律和信任方面的疑虑，那么在没有事先进行公开辩论的情况下如此大规模地进行安装，则为关于生成式人工智能的影响范围（超越数据中心和云计算）的讨论开辟了一个新的领域。
如何查看您的 Chrome 浏览器是否配备 4GB 内存以及您可以采取哪些措施
如果您想知道自己的电脑是否已安装该型号的浏览器，第一步是检查 Chrome 浏览器在系统上占用的空间。如果发现占用空间显著增加，建议手动在浏览器用户配置文件中查找 OptGuideOnDeviceModel 文件夹。
在 Windows 系统中，常见的路径类似于%LOCALAPPDATA%\Google\Chrome\User Data\OptGuideOnDeviceModel，其中 weights.bin 文件的大小可能约为 4 GB。在 macOS 和 Linux 系统中，该文件夹位于 Chrome 的应用程序支持目录中，但具体位置可能因配置而异。无论在哪种情况下，关键线索都是找到一个几 GB 大小的 weights.bin 文件。
如果您直接删除文件，Chrome 浏览器稍后可能会再次下载。因此，想要更彻底地释放空间的用户应该首先检查浏览器设置。在支持此选项的版本中，通常需要依次进入“设置”>“系统”，然后禁用“设备上的 AI”或类似与本地 AI 相关的选项。
在尚未提供此选项的设备上，一些高级用户会通过chrome://flags来禁用诸如“启用设备优化指南”之类的标志或与 OnDeviceModelBackgroundDownload 相关的设置。然而，这些选项尚处于实验阶段，其名称会根据版本而变化，因此不建议不熟悉修改内部设置的用户使用。
除了技术解决方案之外，业内一些人士呼吁谷歌进行一些简单的设计更改：在 Chrome 即将下载大型模型时发出明确的警告；显示已安装 AI 模型的可见面板；提供一个真正尊重用户意愿的移除按钮；以及提供一个选项，允许用户仅在首次使用特定 AI 功能时才激活下载。
围绕Chrome浏览器、Gemini Nano浏览器以及weights.bin文件的事件表明，浏览器在我们数字生活中的角色已经发生了变化：它们不再仅仅是打开网页的工具，而是成为了分发人工智能模型的平台，这些模型会影响存储、带宽消耗、隐私，甚至可能影响整体能源消耗。这些变化是悄无声息地发生，还是会伴随着清晰的解释，将成为值得密切关注的重要问题。