Швидкість зростання трафіку AI у 8 разів перевищує людську! Перед ніччю «перевернутого» трафіку: AI-інтелектуали висмоктують старі золоті копальні Інтернету

Питай ШІ · Як машинний трафік здатен перевернути традиційні моделі інтернет-бізнесу?

Це зображення, імовірно, згенеровано ШІ

Agentic Internet уже прийшов.

За місцевим часом 26 березня 2026 року компанія з кібербезпеки HUMAN Security опублікувала щорічний звіт «AI Трафік і Мережеві загрози: Базовий стан» (The 2026 State of AI Traffic & Cyberthreat Benchmark Report).

На основі понад одного трильйона (10^15) разів інтерактивних даних, які обробляє платформа захисту Human Defense Platform, цей звіт розкриває структурний перелом у системі інтернет-трафіку:

Темп розширення автоматизованого трафіку у 2025 році сягнув майже 8 разів реального трафіку людей, і базовий пул трафіку інтернету переживає глибоку реконструкцію зі зміщенням у бік домінування машин.

Різниця в темпах зростання 8 разів

Якщо зняти «обгортку» концепцій, ключові дані у звіті чітко окреслюють зміну структури трафіку. У 2025 році загальний автоматизований трафік у всій мережі зріс на 23,51% рік до року, тоді як трафік, спричинений людською активністю, збільшився лише на 3,10% — різниця у темпах майже 8 разів, що свідчить: машинний трафік уже став основним рушієм зростання мережевого трафіку. Головною рушійною силою цієї зміни є поширення та впровадження генеративних великомасштабних моделей.

Звіт показує, що у січні–грудні 2025 року середній місячний трафік, керований ШІ, виріс на 187% порівняно з початком року, майже досягнувши триразового зростання. Найбільшою мірою на галузь впливають агентні AI-трафік (Agentic AI traffic): він зріс на 7851% рік до року — хоча базовий рівень у 2024 році був нижчим, це значення підтверджує швидке впровадження та поширення агентного ШІ.

На відміну від традиційних «павуків», які можуть лише зчитувати вебсторінки, та інструментів для збору даних, AI-агенти на кшталт OpenAI’s Atlas і Perplexity’s Comet мають значно вищу автономність та здатність розуміти наміри.

Вони більше не є простими інструментальними програмами, а здатні, як люди, самостійно переглядати вебресурси й взаємодіяти з ними в інтернеті, а також навіть виконувати складні операції на кшталт заповнення форм, виконання транзакцій тощо. Високошвидкісне зростання автоматизованого трафіку підштовхує до прояву перелому, коли машинний трафік на абсолютному обсязі починає перевищувати реальний трафік людей.

За умов централізації трафіку традиційна логіка монетизації інтернету втрачає ефективність

Ця реконфігурація трафіку не розподіляється рівномірно по всій мережі, а має виразні ознаки концентрації в галузях. Звіт прямо зазначає, що у 2025 році понад 95% AI-керованого трафіку було зосереджено в трьох основних бізнес-напрямах: роздріб і e-commerce, стрімінг і медіа, туризм і готелі.

Зокрема роздріб і e-commerce є ключовим середовищем для AI-тренувальних краулерів, ставши основною сферою проникнення машинного трафіку: 62,5% AI-тренувальних краулер-трафіку спрямовано саме в цю галузь, формуючи головний «плацдарм» для машинного трафіку.

Зміна структури трафіку безпосередньо «витягує» фундаментальну основу бізнес-моделі інтернету минулих двадцяти років. Раніше традиційна логіка цифрової монетизації — незалежно від цифрової реклами, e-commerce-конверсій чи підписок на контент — ґрунтувалася на людській увазі та клікабельності (CTR): кожне натискання, кожне затримання відповідає потенційному споживачеві-людині, формуючи класичну модель «воронки трафіку».

Однак коли масивні AI-агенти замінюють людей і самостійно виконують дії на кшталт порівняння цін, пошуку інформації, бронювання авіаквитків та навіть початкових ділових комунікацій, ця класична модель стикається з фундаментальним колапсом. У AI-агентів немає імпульсивного споживання; вони не піддаються впливу візуальної реклами — вони діють, лише керуючись обміном даними та виконанням задач на рівні ефективності й логіки. Традиційні показники бізнес-конверсії, що спиралися на людську увагу, більше не відповідають характеристикам машинного трафіку.

Це означає, що «мури» цифрових активів компаній мають бути перераховані заново: платформа повинна не лише нести витрати на обчислювальні ресурси та пропускну здатність дата-центрів, які викликають високочастотні великомасштабні машинні запити, а також має переорієнтувати систему базових показників бізнес-конверсії під очікування швидкого зростання не-людського трафіку — з «привернення людської уваги» на «адаптацію під потреби машинних взаємодій».

Переустрій бази «оборона-атака»

Зміна «фону» трафіку одночасно підвищує обчислювальні витрати та технічні вимоги для мережевої кібербезпеки по всій мережі.

Перед обличчям великомасштабних моделей і AI-агентів із високим ступенем «людиноподібності» традиційні системи ризик-контролю, засновані на простій поведінковій логіці (наприклад, графічні CAPTCHA), вже не здатні ефективно відрізняти доброзичливий і зловмисний автоматизований трафік — і захисна ефективність суттєво падає. У межах усієї мережі складність кількісного визначення та розрізнення автоматизованої активності також різко зростає.

Дані про атаки, розкриті у звіті, підтверджують цей виклик: у 2025 році частка трафіку глобальних спроб атак з метою збору даних (Scraping) наблизилася до 20%, тобто майже вдвічі більше, ніж у 2022 році; спроби викрадення акаунтів після входу (ATO) зросли ще більше — у 4 рази рік до року, а в середньому кожна організація щороку стикається з 402k атак.

Зловмисні атакувальники використовують можливості ШІ: масово генерують кастомізовані фішингові стратегії, імітують людську поведінку, щоб обходити наявні правила безпеки — арсенали обох сторін у протистоянні «атака-оборона» вже зазнали повного оновлення.

Ця тенденція змушує кібербезпеку здійснити фундаментальне перенесення «центру тяжіння» оборонної системи:

Від простого «виявлення роботів» до глибокої «перевірки наміру запиту».

У механізмі роботи «Agentic Internet» (агентного інтернету), який описано у звіті, ключовим критерієм для оцінки трафіку більше не є «чи це машина», а «чи має взаємодія довірений намір» — незалежно від того, чи йдеться про людину, чи про AI-агента, тільки підтвердження законності її наміру дій дозволяє забезпечити ефективний захист.

А в цьому новому мережевому середовищі те, як, з одного боку, прийняти автоматизовану ефективність ШІ, а з іншого — гарантувати, що публічні цифрові активи даних не будуть безмежно витрачатися, і що справедливість цифрового бізнесу не буде порушена, стає питанням міркувань щодо ефективності та відповідності вимогам, яке мають спільно прояснити технологічні платформи, компанії та постачальники безпеки, а також висуває нове завдання для побудови наступної системи мережевої довіри. (Цей матеріал вперше опубліковано в застосунку Ti Media App, автор｜Silicon Valley Technews, редактор｜Цзяо Янь)