На рынке web scraping происходит нечто интересное. Самым быстрорастущим сегментом клиентов больше не являются компании из сферы e-commerce или исследователи рынка. Теперь это разработчики AI-агентов.
Цифры
По данным Research and Markets, объем рынка web scraping к 2026 году достигнет 1,17 миллиарда долларов при ежегодном росте 18,5%. Но сегмент, ориентированный на AI, растет еще быстрее: рынок сбора веб-данных для AI достигнет 4,37 миллиарда долларов к 2035 году при совокупном годовом темпе роста 17,3%.
Что за этим стоит? Фундаментальный сдвиг в том, как программное обеспечение взаимодействует с вебом.
От статических пайплайнов к автономным агентам
Традиционный web scraping представляет собой пайплайн: определить цели, написать селекторы, настроить расписание запусков, сохранить данные. Это работает, но требует участия человека на каждом этапе.
AI-агенты работают иначе. Они принимают решения во время выполнения: какие данные им нужны, где их найти и как извлечь. Агент, исследующий рыночные тренды, может решить проверить три сайта конкурентов, на которых он никогда не был, распарсить таблицы цен в незнакомых форматах и синтезировать результаты, и все это без заранее написанного скрапера.
Это формирует новый набор требований к инфраструктуре сбора данных:
- Доступ по требованию. Агенты не могут ждать пакетной обработки. Им нужны данные здесь и сейчас.
- Универсальное извлечение. Никаких готовых селекторов. Инструмент должен обрабатывать любую страницу.
- Надежность. Агенты не занимаются отладкой ошибок HTTP. Инфраструктура должна автоматически обрабатывать повторные попытки и защищенные сайты.
Петля обратной связи
Формируется интересная петля обратной связи. AI-моделям нужны веб-данные для обучения. Эти модели обеспечивают работу агентов, которые собирают еще больше веб-данных. Эти данные обучают более совершенные модели.
В отчете Zyte за 2025 год отмечается, что количество проектов по сбору данных специально для обучения AI выросло на 400% по сравнению с прошлым годом, а средний чек сделок оказался в три раза выше, чем у традиционных контрактов на scraping. Это не единичные примеры: цифры отражают структурный сдвиг в спросе.
Что это значит для разработчиков
Если вы создаете AI-агентов, выбор инфраструктуры сбора данных имеет большее значение, чем раньше. Ключевые вопросы, на которые нужно ответить:
- Latency. Может ли API возвращать данные достаточно быстро для работы агента в реальном времени?
- Гибкость. Обрабатывает ли сервис произвольные URL без предварительной настройки?
- Защищенные сайты. Будет ли он работать с ними без ручного вмешательства?
- Предсказуемость затрат. Можете ли вы заложить в бюджет переменные объемы потребления, определяемые поведением агентов?
Именно эти задачи решают современные scraping API вроде FourA: быстрый, гибкий и надежный сбор данных, работающий как инфраструктура для автономных систем.
Взгляд в будущее
По мере развития AI-агентов граница между понятиями "web scraping" и "web browsing" будет стираться. Победителями станут инструменты, которые воспринимают веб как API: доступный, надежный и быстрый.
И рынок сбора данных не просто растет. Его самые требовательные новые клиенты активно меняют его правила.
Источники: Research and Markets (Web Scraping Market Report 2026), Zyte State of Web Scraping 2025, PromptCloud State of Web Scraping 2026