Google Chrome浏览器视频播放稳定性AI优化可以通过以下几种方法实现：
1. 使用机器学习算法对视频播放过程中的异常行为进行预测和识别，如缓冲、卡顿、崩溃等，并及时调整播放策略。
2. 利用深度学习技术分析视频内容，识别出关键帧和重要信息，以便在播放过程中提供更好的用户体验。
3. 通过实时监控视频播放状态，收集用户反馈和行为数据，不断优化算法，提高视频播放的稳定性和流畅度。
4. 结合硬件加速技术，如GPU加速、Vulkan API等，提高视频解码和渲染速度，减少CPU占用，从而提高视频播放的稳定性。
5. 采用分布式计算和并行处理技术，将视频播放任务分配到多个节点上执行，提高整体性能和稳定性。
6. 引入智能缓存机制，根据用户的观看历史和偏好，自动推荐合适的视频资源，避免重复播放相同或相似的视频，提高视频播放的连贯性和稳定性。
7. 与第三方API集成，如WebRTC、MediaStream API等，方便开发者快速实现视频播放功能，同时确保稳定性和兼容性。
8. 定期更新Chrome浏览器的内核版本，引入最新的技术和优化措施，提高视频播放的稳定性和性能。