网络爬虫是 AI 基础设施的基石

网络爬虫如今成为智能系统的基础支柱，为其实时学习、适应和行动提供基础设施，诸如 Gartner 这样的行业巨头也开始密切关注。

Gartner 最近发布的《网络数据采集解决方案竞争格局》报告将 Bright Data 评为关键参与者，赞誉其在基础设施、API、管道和数据集方面的实力，这些都为 AI 开发和商业智能提供了动力。Gartner 指出，“打造更优秀的 AI 正成为推动对网络数据采集解决方案兴趣的主要因素。”这标志着该行业正在从战术工具转向 AI 创新的战略推动者。

然而，数据本身并非万能；即便投入再多算力，如果数据有偏差，结果依然不理想。随着 AI 从静态模型演进到动态实时系统，对新鲜、相关且高质量数据的需求变得至关重要。

Gartner 的报告从多个关键点呼应了这一观点：

• 网络数据采集解决方案已在生成式 AI（GenAI）的各个环节证明了其价值。
• AI 和生成式 AI 已成为获取网络爬虫数据的重要动因，应用场景从训练特定领域的大型语言模型到驱动智能代理。
• 网络是大型语言模型最主要的训练数据来源，不断爬取是保持模型时效性的关键。
• 定制化数据管道对 AI 至关重要，可实现实时洞察的无缝集成。
• AI 代理现已能够实时爬取网络，实现动态学习与自我调适。

当下的 AI 时代，核心在于获取和推理实时数据。AI 系统需要立刻从互联网上抓取格式正确的数据并输入模型，因为终端用户正等待答案。这种实时能力对 AI 代理尤为关键，它们可在网上导航、提取信息并即时执行操作，例如预订餐厅或撰写报告。

Bright Data 过去十年打造的基础设施正是为这一转变而生。其基于浏览器的架构和诸如 Bright Data MCP（机器通信协议）等新协议，使 AI 模型能在传统爬虫方式失效时，大规模地与动态网站交互。

随着 AI 竞赛加速，决定胜负的不再仅是模型规模或 GPU 数量，而是数据质量。Gartner 预测，企业将以准确性展开竞争，而准确性始于完整、相关和及时的数据——这正是我们引以为傲并持续创新的领域。

未来，代理浏览网络的频率将超过人类，使得基于浏览器的 AI 代理——由实时网络数据驱动——成为常态。这些代理不仅会“阅读”网络，还将与其交互、执行操作，并自主交付结果。

借助 OpenAI 的 Operator 和 Perplexity 的 Assistant 等工具，这一愿景正逐步成为现实，它们是利用实时网络数据增强功能的早期 AI 代理示例。但大多数解决方案仍受限于访问障碍，因此如 Bright Data 这类能够应对动态、输入驱动网站的基础设施显得尤为重要。