“2025年，Akamai网络上的AI机器人流量激增，自该数据被追踪以来，增幅已超过300%。而在AI机器人类别中，AI训练爬虫的占比始终位居首位，且在大部分时间内保持相对稳定。”Akamai大中华区产品市场经理刘炅在谈及“AI机器人和代理如何塑造2026年”话题时，如是说。此前，Akamai发布的《2025年数字欺诈与滥用报告》也印证了这一现象。报告指出，这些AI训练爬虫程序能够生成数十亿个请求，严重扰乱数字运营与分析工作。

Akamai大中华区产品市场经理刘炅

何为AI机器人？可理解为AI技术加持下的爬虫程序。当前，AI技术推动搜索领域持续创新，也驱动这类程序向智能化、自动化方向演进。作为自动化软件程序，AI机器人能依据特定规则或算法，提取网页数据并存储至数据库或文件系统，为后续处理分析提供支撑。这既提升了数据处理效率，也增强了数据的可用性与价值。但需警惕的是，这一现象正改变传统网络商业模式，企业对此应更理性看待。

AI机器人流量趋势有哪些新趋势？

在AI时代，数据已成为核心生产要素，而数据的抓取与应用离不开AI机器人的支撑。笔者注意到，从流量目的维度划分，Akamai将AI机器人主要分为训练类流量、Agent/助手类流量、搜索/检索类流量、AI抓取类流量等。具体来看，为提升模型性能或将数据资产作为核心竞争力，AI企业会借助AI机器人获取数据以训练模型，AIAgent平台又降低了数据抓取类智能体的构建门槛，AI机器人的规模化应用由此加速，流量也呈现爆发式增长态势。

在这一态势下，Akamai观察到，2025年下半年AI机器人的流量趋势又出现了新的变化。刘炅表示，“第三季度，我们看到AI抓取器和AI搜索爬虫的显著增长，表明AI生成内容的下游应用和消费范围更广泛。我们相信随着更多用户习惯使用AI工具协助日常在线任务和搜索，这一趋势将持续存在。然而，这一势头在第四季度发生了转变，当时AI抓取器和搜索爬虫的流量下降，而AI训练爬虫的流量则急剧加速。”

“这些快速变化，反映了持续优化、模型架构演进和使用模式变化所塑造的格局，并为我们展望2026年AI机器人流量可能如何形成提供了重要信号。”刘炅解释道。在笔者看来，捕捉这些变化还能为企业提供应对AI机器人流量的策略。毕竟《2025年数字欺诈与滥用报告》指出，内容发行商及相关企业面临分析数据失真和广告收入下滑的困境，同时，攻击者更易发起仿冒、社会工程学、网络钓鱼等攻击，利用AI生成的虚假文档和图像实施身份欺诈。

代理商务和数字体验有哪些新预测？

Akamai认为，人工智能将继续作为信息过载领域的过滤器。当前，旅游、零售和媒体是AI机器人流量最大且增长最快的行业，这些行业的企业不断添加和更新库存，分享新内容，并实时动态调整价格。正因如此，无论是为了支撑模型训练，还是满足实时响应需求，AI机器人都必须反复访问相关网站以保障数据的准确性。这一动态表明AI机器人活动持续增长，机器人正日益成为各行业企业数据汇总、过滤和运营的关键层。

按行业划分的AI机器人总流量

人工智能优化将变得至关重要。刘炅表示，宽松的缓解立场、以人工智能为核心的内容优化以及差异化且高质量的内容，已成为推动AI请求进入的最强大因素。当机器人难以快速查找、访问或解读目标内容时，往往会放弃访问。这一观点也有数据支撑：Akamai所有客户的AI机器人流量均实现显著增长，日均请求量增加1.85亿次，增幅达1.42倍；排名前20的AI机器人流量客户中，增长更为显著，日均请求量提升2.03亿次，增幅为1.25倍。

Akamai还作出一项重要预测：代理商交易有望获得市场许可。2026年，代理性商业的拓展将完全建立在明确的信任与许可基础之上。其发展的限制因素并非AI技术能力，而是商家能否验证代理人代表谁以及其授权行为。“领先企业将不再将代理视为匿名自动化，而是将其视为需要明确验证、差异化访问和明确互动规则的新型参与者。代理型商业将首先出现在存在这些信号的环境中。”刘炅如是说。

在2026年，阻挡AI机器人将成为竞争劣势。2025年，许多团队在弄清楚AI流量对业务的真正意义时，按下刹车是合理的选择。然而，随着AI代理越来越多地影响发现、推荐和购买，彻底屏蔽它们意味着你选择退出决策过程。Akamai认为，更聪明的做法是摒弃一概而论的封锁，转向选择性访问，并根据幕后主使和目的不同地对待人工智能流量。

有哪些缓解行动建议？

面对上述趋势，企业应当如何应对 AI 机器人带来的机遇与挑战？事实上，Akamai 此前已给出针对性的缓解行动建议，更多相关策略可查阅此前发布的文章《直面 AI 爬虫威胁，Akamai 建议企业构建多层防御体系》。

具体来看，其一，采用基于风险的AI机器人管理方法，部署能够提供所有AI机器人流量细粒度可见性的方案；其二，监控并响应AI抓取活动，评估抓取行为的意图与影响，确定应对策略；其三，部署面向AI的安全控制方案，借助专门的防火墙，防范基于提示的攻击、有害内容生成以及数据泄漏等风险；其四，依托OWASP等框架，识别并优先修复关键漏洞；其五，实施全面的API安全策略，通过API发现工具实现对所有API的完全可见性。

“回顾过去六个月，我们看到尽管Akamai客户的缓解措施在增加，但针对特定AI机器人以及除了完全否认外应采取的措施，已有明确决策。”刘炅表示，“目标不是阻止人工智能进入，而是保持掌控，同时又能参与对话。”

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