웹 스크래핑 시장에서 흥미로운 변화가 나타나고 있습니다. 가장 빠르게 성장하는 고객군은 더 이상 전자상거래 기업이나 시장 조사 기관이 아닙니다. 바로 AI agent 개발자들입니다.
수치로 보는 시장
Research and Markets에 따르면 웹 스크래핑 시장은 연간 18.5% 성장하여 2026년에 11억 7천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 그러나 AI 기반 세그먼트는 훨씬 더 빠르게 성장하고 있습니다. AI 웹 스크래핑 시장만 하더라도 연평균 복합 성장률 17.3%를 기록하며 2035년까지 43억 7천만 달러에 달할 전망입니다.
이러한 변화의 동력은 무엇일까요? 소프트웨어가 웹과 상호작용하는 방식의 근본적인 변화입니다.
정적 파이프라인에서 자율형 Agent로
전통적인 웹 스크래핑은 파이프라인 형태입니다. 대상을 정의하고, selector를 작성하고, 실행 일정을 잡고, 데이터를 저장합니다. 잘 작동하지만, 모든 단계에서 사람의 유지보수가 필요합니다.
AI agent는 다르게 동작합니다. 어떤 데이터가 필요한지, 어디서 찾을지, 어떻게 추출할지를 런타임에 결정합니다. 시장 트렌드를 조사하는 agent는 사전에 정의된 스크래퍼 없이도 이전에 방문한 적 없는 경쟁사 사이트 세 곳을 확인하고, 처음 보는 형식의 가격표를 파싱하며, 그 결과를 종합하기로 결정할 수 있습니다.
이는 데이터 수집 인프라에 새로운 요구사항을 만들어냅니다.
- 온디맨드 접근성. Agent는 배치 파이프라인을 기다릴 수 없습니다. 지금 당장 데이터가 필요합니다.
- 범용 추출. 사전 제작된 selector가 없습니다. 도구가 모든 페이지를 처리할 수 있어야 합니다.
- 신뢰성. Agent는 HTTP 오류를 직접 디버깅하지 않습니다. 인프라가 재시도와 보호된 사이트 처리를 자동으로 수행해야 합니다.
피드백 루프
흥미로운 피드백 루프가 형성되고 있습니다. AI 모델은 학습을 위해 웹 데이터가 필요합니다. 이 모델들은 더 많은 웹 데이터를 수집하는 agent를 구동합니다. 수집된 데이터는 더 나은 모델을 학습시킵니다.
Zyte의 2025년 업계 보고서에 따르면 AI 학습 전용 데이터 프로젝트는 전년 대비 400% 증가했으며, 계약 규모는 기존 스크래핑 계약보다 3배 더 컸습니다. 이는 단순한 일화성 데이터가 아니며, 수요의 구조적 변화를 반영합니다.
개발자에게 의미하는 바
AI agent를 구축하고 있다면 데이터 수집 인프라 선택이 과거보다 훨씬 중요해집니다. 검토해야 할 핵심 질문은 다음과 같습니다.
- Latency. API가 실시간 agent 워크플로우에 맞출 수 있을 만큼 빠르게 데이터를 반환하는가?
- 유연성. 사전 구성 없이 임의의 URL을 처리할 수 있는가?
- 보호된 사이트. 수동 개입 없이 해당 사이트에서 작동하는가?
- 비용 예측 가능성. 가변적인 agent 기반 사용 패턴에 맞춰 예산을 책정할 수 있는가?
이는 FourA와 같은 최신 스크래핑 API가 해결하는 바로 그 문제입니다. 자율 시스템을 위한 인프라로 작동하는 빠르고, 유연하며, 신뢰할 수 있는 데이터 수집 환경을 제공합니다.
향후 전망
AI agent의 역량이 향상됨에 따라 "웹 스크래핑"과 "웹 브라우징" 사이의 경계는 모호해질 것입니다. 웹을 접근 가능하고, 신뢰할 수 있으며, 빠른 API로 다루는 도구가 승리할 것입니다.
스크래핑 시장은 단순히 성장하는 데 그치지 않습니다. 가장 까다로운 신규 고객들이 시장을 직접 재편하고 있습니다.
출처: Research and Markets (Web Scraping Market Report 2026), Zyte State of Web Scraping 2025, PromptCloud State of Web Scraping 2026