Темпы роста трафика AI в 8 раз превышают человеческие! Перед ночью "перевернутого" трафика: AI-агенты выкачивают старинные золотые жилы интернета

Вопрос AI · Как машинный трафик переворачивает традиционные интернет-бизнес-модели?

Похоже, это изображение создано с помощью ИИ

Пришёл агентный интернет.

По местному времени 26 марта 2026 года компания по кибербезопасности HUMAN Security опубликовала ежегодный отчёт «Бенчмарк состояния AI-трафика и киберугроз 2026» (The 2026 State of AI Traffic & Cyberthreat Benchmark Report).

Согласно данным о более чем одном квадриллионе (10 миллионов миллиардов) единиц взаимодействий, обрабатываемых платформой защиты Human Defense Platform, отчёт раскрывает структурный перелом в системе интернет-трафика:

Темпы расширения автоматизированного трафика в 2025 году достигли почти 8 раз скорости реального человеческого трафика, а базовый пул трафика в интернете переживает глубокую реконструкцию с перекосом в сторону господства машин.

Разница темпов роста в 8 раз

Если снять концептуальную упаковку, ключевые данные в отчёте чётко описывают ясное изменение структуры трафика. За весь 2025 год автоматизированный трафик по всей сети вырос на 23,51% год к году, тогда как трафик человеческой активности едва увеличился на 3,10%. Около 8-кратная разница в темпах роста указывает на то, что машинный трафик стал ключевым драйвером роста сетевого трафика. Основным импульсом, стоящим за этим изменением, является широкое распространение и внедрение генеративных больших языковых моделей.

Отчёт показывает, что в период с января по декабрь 2025 года средний месячный трафик, движимый ИИ, вырос на 187% по сравнению с началом года — почти достигнув трёхкратного роста. Наиболее значимое отраслевое воздействие оказывает агентный ИИ-трафик (Agentic AI traffic): он подскочил на 7851% год к году. Хотя базис 2024 года был низким, этот показатель подтверждает быстрое внедрение и широкое распространение агентного ИИ.

В отличие от традиционных парсеров и инструментов для извлечения данных, которые умеют лишь считывать веб-страницы, AI-агенты, представленные, в том числе, OpenAI’s Atlas и Perplexity’s Comet, обладают высокой автономностью и способностью понимать намерение.

Они больше не просто прикладные программные инструменты, а системы, которые, подобно людям, могут автономно просматривать интернет, взаимодействовать и даже выполнять сложные операции, такие как заполнение форм и исполнение транзакций. Стремительный рост автоматизированного трафика подталкивает постепенное проявление переломного момента, при котором машинный трафик на абсолютном объёме начинает обгонять реальный человеческий трафик.

При концентрации трафика традиционная логика монетизации в интернете перестаёт работать

Эта реконструкция трафика происходит не равномерно по всей сети, а демонстрирует выраженную отраслевую концентрацию. В отчёте прямо указано, что в 2025 году более 95% AI-трафика было сконцентрировано в трёх крупных коммерческих сегментах: розница и e-commerce, стриминг и медиа, туризм и отели.

Причём розница и e-commerce — это также ключевая отрасль, где основной объём трафика обучающих парсеров ИИ несёт на себе наибольшую нагрузку, став главным направлением проникновения машинного трафика: 62,5% трафика обучающих парсеров ИИ направляется в эту отрасль, формируя ключевую площадку для размещения машинного трафика.

Изменение структуры трафика напрямую вынимает из-под ног базовый фундамент бизнес-модели интернета за последние два десятилетия. Ранее традиционная логика цифровой монетизации — будь то цифровая реклама, конверсии в e-commerce или подписки на контент — полностью строилась на человеческом внимании и кликабельности (CTR), где каждый клик и каждая пауза соответствуют потенциальному человеку-потребителю, формируя классическую модель «воронки трафика».

Однако когда огромный поток AI-агентов заменяет людей и автономно выполняет действия вроде сравнения цен, сбора информации, бронирования авиабилетов и даже начального коммерческого общения, эта классическая модель сталкивается с фундаментальным провалом. AI-агенты не испытывают импульсных покупок, их не подталкивают визуальные рекламные призывы — они следуют обмену данными и выполнению задач на уровне эффективности и логики. Поэтому традиционные коммерческие показатели, ориентированные на внимание людей, больше не способны соответствовать особенностям машинного трафика.

Это означает, что «ров» (moat) для цифровых активов компаний нужно пересчитать: платформам недостаточно просто нести затраты на вычислительные ресурсы дата-центров и пропускную способность из-за высокочастотных и масштабных машинных запросов; им также нужно в условиях ожиданий быстрого роста не-человеческого трафика заново перестроить систему показателей коммерческой конверсии — с «привлечения внимания людей» на «адаптацию под потребности машинного взаимодействия».

Сброс базиса «обороны и нападения»

Изменение «фонового цвета» трафика одновременно увеличивает вычислительные затраты и технические требования к сетевой системе кибербезопасности всей сети.

Перед лицом высоко «очеловеченных» больших моделей и AI-агентов традиционные системы риск-контроля, построенные на простой поведенческой логике (например, графические CAPTCHA), больше не могут эффективно отличать доброкачественный и злонамеренный автоматизированный трафик — результат обороны существенно снижается. Трудность количественной оценки и дифференциации автоматизированной активности в масштабах всей сети также резко возрастает.

Данные об атаках, раскрытые в отчёте, подтверждают эту задачу: в 2025 году доля трафика, намеревающегося осуществлять сбор данных (Scraping), в мире приблизилась к 20%, почти вдвое больше, чем в 2022 году; попытки захвата аккаунтов после входа (ATO) к тому же выросли в 4 раза год к году — в среднем на каждую организацию приходится 402k атак ежегодно.

Злонамеренные атакующие используют свойства ИИ: они в больших объёмах генерируют персонализированные фишинговые стратегии, имитируют поведение человека и обходят существующие правила безопасности. Боевая экипировка сторон в противостоянии прошла всестороннее обновление.

Этот тренд вынуждает сеть к фундаментальному переносу центра обороны кибербезопасности:

От простой «идентификации робота» к глубокой «верификации намерения запроса».

В рамках механизма работы «агентного интернета (Agentic Internet)», предложенного в отчёте, ключевым критерием оценки трафика становится не «является ли это машиной», а «есть ли у взаимодействия доверенное намерение» — только при проверке легитимности намерения его действий можно обеспечить эффективную защиту, независимо от того, идёт речь о человеке или об AI-агенте.

И в этой совершенно новой цифровой экосистеме задача — как, одновременно принимая эффективность автоматизации ИИ, обеспечить, чтобы общие активы публичных данных не тратились без ограничений, и чтобы не была нарушена справедливость цифрового бизнеса — становится соображением эффективности и комплаенса, которое должны совместно прояснить технологические платформы, компании и вендоры по безопасности. Это также выдвигает новый тезис для построения следующего поколения системы доверия в сети. (Первопубликация в приложении Titanium Media App; автор — Silicon Valley Technews, редактор — Цзяо Янь)