O crescimento do tráfego de IA é 8 vezes superior ao humano! Na véspera da "invertida" do tráfego: os agentes inteligentes de IA estão esvaziando a antiga mina de ouro da internet

Pergunta ao AI · Como o tráfego gerado por máquinas pode subverter os modelos de negócio tradicionais da Internet?

A imagem parece ter sido gerada por IA

Chegou a Internet Agente.

A 26 de março de 2026 (hora local), a empresa de cibersegurança HUMAN Security publicou o seu relatório anual, “AI Traffic & Cyberthreat Benchmark Report (The 2026 State of AI Traffic & Cyberthreat Benchmark Report)”.

Com base nos dados de mais de um trilião (10M de biliões) de interações processadas pela plataforma de defesa Human Defense Platform, o relatório revela um ponto de viragem estrutural na arquitectura do tráfego da Internet:

Em 2025, a velocidade de expansão do tráfego automatizado atingiu quase 8 vezes a do tráfego humano real, e o fundo de liquidez do tráfego subjacente da Internet está a passar por uma reconstrução profunda em que passa a ser dominado por máquinas.

Diferença de velocidade de crescimento de 8x

Desagregando a embalagem conceptual, os dados centrais do relatório desenham uma mudança clara na estrutura do tráfego. Ao longo de 2025, o tráfego automatizado em toda a rede cresceu 23,51% em termos homólogos, enquanto o tráfego de actividades humanas apenas aumentou ligeiramente 3,10%. A tesoura de crescimento com quase 8x de diferença assinala que o tráfego de máquinas se tornou a principal força motriz do crescimento do tráfego de rede. O motor central que impulsiona esta mudança é a adopção generalizada e a implementação de grandes modelos generativos.

O relatório mostra que, de janeiro a dezembro de 2025, o tráfego médio impulsionado por IA cresceu 187% face ao início do ano, quase atingindo um crescimento triplo. O impacto mais significativo na indústria é o tráfego de IA do tipo agente (Agentic AI traffic), que disparou 7851% em termos homólogos; embora a base de 2024 fosse mais baixa, este valor confirma a rápida implementação e popularização da IA do tipo agente.

Ao contrário dos crawlers e ferramentas de recolha de dados tradicionais, que conseguem apenas ler páginas Web, os agentes de IA, como o OpenAI’s Atlas e o Comet da Perplexity, têm uma autonomia muito elevada e capacidades de compreensão de intenção.

Eles já não são meros programas utilitários, mas sim entidades capazes de navegar autonomamente na Internet, interagir como um ser humano e até realizar operações complexas como preenchimento de formulários e execução de transacções. A tendência de crescimento acelerado do tráfego automatizado está a fazer com que, no stock absoluto, a ultrapassagem do tráfego de máquinas sobre o tráfego humano real comece a tornar-se gradualmente visível.

Com a concentração do tráfego, a lógica tradicional de monetização da Internet deixa de funcionar

Esta reconstrução do tráfego não está distribuída de forma uniforme por toda a rede, mas apresenta claramente características de concentração por sectores. O relatório indica explicitamente que, em 2025, mais de 95% do tráfego impulsionado por IA ficou altamente concentrado em três grandes sectores comerciais: retalho e e-commerce, streaming e media, viagens e hotéis.

Entre eles, o retalho e o e-commerce são também o sector de suporte principal para o tráfego de crawlers de treino de IA, tornando-se na principal área para a penetração do tráfego de máquinas. 62,5% do tráfego de crawlers para treino de IA aponta para este sector, que se tornou no principal terreno estratégico para o posicionamento do tráfego de máquinas.

A mudança na estrutura do tráfego extrai directamente a base fundamental dos modelos de negócio da Internet das últimas duas décadas. Anteriormente, a lógica tradicional de monetização digital — quer se trate de publicidade digital, conversões de e-commerce ou subscrição de conteúdos — assentava totalmente na atenção humana e nas taxas de cliques (CTR). Cada clique e cada período de permanência correspondia a potenciais consumidores humanos, formando o clássico modelo de “funil de tráfego”.

No entanto, quando um grande volume de agentes de IA substitui os humanos e executa autonomamente acções como comparação de preços, recolha de informações, reserva de bilhetes de avião e até comunicações comerciais iniciais, este modelo clássico está agora a enfrentar uma ineficácia fundamental. Os agentes de IA não têm impulsos de consumo, não são induzidos por publicidade visual e limitam-se a efectuar trocas de dados e execução de tarefas orientadas pela eficiência e pela lógica. Os indicadores tradicionais de conversão, centrados na atenção humana, já não conseguem adaptar-se às características do tráfego de máquinas.

Isto significa que a “vala” (moat) dos activos digitais das empresas deve ser recalculada: a plataforma tem não só de suportar os custos de capacidade de computação e largura de banda dos centros de dados provocados por pedidos de máquinas frequentes e em grande escala, como também, perante a expectativa de uma subida rápida do tráfego não humano, precisa de reiniciar o sistema de indicadores subjacente de conversão comercial — passando de “atrair a atenção de humanos” para “adaptar-se às necessidades de interacção das máquinas”.

Reinício da base de ataque e defesa

A mudança na cor do tráfego eleva, em simultâneo, o custo computacional e os requisitos técnicos da segurança de rede em toda a Web.

Perante grandes modelos e agentes de IA com características altamente antropomórficas, sistemas tradicionais de gestão de risco baseados em lógicas simples de comportamento (como CAPTCHA de verificação por imagem), já não conseguem distinguir eficazmente o tráfego automatizado benigno do malicioso; o desempenho da defesa diminui de forma significativa e a dificuldade de quantificar e diferenciar actividades automatizadas em toda a rede aumenta também de forma acentuada.

Os dados de ataque divulgados no relatório confirmam este desafio: em 2025, a proporção do tráfego global que tentou ataques de recolha de dados (Scraping) esteve a aproximar-se de 20%, quase o dobro de 2022; as tentativas de sequestro de contas após login (ATO) chegaram mesmo a aumentar quatro vezes em termos homólogos, com uma média de 402 mil ataques por organização por ano.

Os atacantes maliciosos estão a tirar partido das características da IA para gerar, em larga escala, estratégias de phishing personalizadas e simular comportamentos humanos para contornar as regras de segurança existentes. O arsenal de ataque e de defesa de ambos os lados foi actualizado de forma abrangente.

Esta tendência força uma transferência fundamental do centro de defesa em cibersegurança:

Evoluir de “identificar apenas a identidade de robôs” para uma “verificação profunda da intenção do pedido”.

No mecanismo de funcionamento da “Internet Agente” proposto no relatório, o critério central para determinar o tráfego deixa de ser “se é máquina” e passa a ser “se a interacção possui uma intenção fiável” — independentemente de ser um ser humano ou um agente de IA, só a validação da legalidade da intenção do seu comportamento permite uma defesa eficaz.

E, neste ecossistema de rede totalmente novo, como acolher a eficiência da automação por IA sem consumir sem limites os activos de dados públicos e sem destruir a imparcialidade do comércio digital é uma consideração de eficiência e conformidade que plataformas tecnológicas, empresas e fornecedores de segurança devem esclarecer em conjunto. Trata-se também de uma nova questão colocada para a construção de uma próxima geração de sistema de confiança na rede. **(Este artigo foi publicado pela primeira vez na App da TMT, autor｜Silicon Valley Technews, editor｜Jiao Yan) **