На рынке веб-скрейпинга происходит кое-что интересное. Самым быстрорастущим сегментом клиентов больше не являются компании из сферы электронной коммерции или маркетинговые исследователи. Это разработчики ИИ-агентов.
Цифры
Согласно отчету Research and Markets, объем рынка веб-скрейпинга к 2026 году достигнет 1,17 миллиарда долларов США при ежегодном росте на 18,5%. Но сегмент, связанный с ИИ, растет еще быстрее: ожидается, что только рынок веб-скрейпинга для ИИ достигнет 4,37 миллиарда долларов США 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 веб-скрейпинг представляет собой пайплайн: определить цели, написать селекторы, запланировать запуски, сохранить данные. Это работает, но требует участия человека на каждом этапе.
ИИ-агенты работают иначе. Они принимают решения в runtime о том, какие данные им нужны, где их найти и как их извлечь. Агент, исследующий рыночные тенденции, может решить проверить три сайта конкурентов, которые он никогда раньше не посещал, разобрать таблицы цен в невиданных ранее форматах и синтезировать результаты, и все это без заранее определенного скрейпера.
Это создает новый набор требований к инфраструктуре сбора данных:
- Доступ по требованию. Агенты не могут ждать пакетных пайплайнов. Им нужны данные прямо сейчас.
- Универсальное извлечение. Никаких заранее настроенных селекторов. Инструмент должен справляться с любой страницей.
- Надежность. Агенты не занимаются отладкой ошибок HTTP. Инфраструктура должна автоматически обрабатывать повторные попытки и защиту от ботов.
Цикл обратной связи
Формируется интересный цикл обратной связи. Моделям ИИ нужны веб-данные для обучения. Эти модели приводят в действие агентов, которые собирают еще больше веб-данных. Эти данные обучают еще более совершенные модели.
Отраслевой отчет Zyte за 2025 год показал, что количество проектов по сбору данных специально для обучения ИИ выросло на 400% по сравнению с прошлым годом, а объемы сделок оказались в три раза больше, чем при традиционных контрактах на скрейпинг. Эти данные не просто отдельные наблюдения: они отражают структурный сдвиг в спросе.
Что это значит для разработчиков
Если вы создаете ИИ-агентов, выбор инфраструктуры для сбора данных имеет сейчас большее значение, чем раньше. Ключевые вопросы, которые стоит задать:
- Задержка (Latency). Может ли API возвращать данные достаточно быстро для рабочих процессов агента в реальном времени?
- Гибкость. Обрабатывает ли решение произвольные URL без предварительной настройки?
- Обход защиты от ботов. Будет ли оно работать на защищенных сайтах без ручного вмешательства?
- Предсказуемость затрат. Можете ли вы планировать бюджет с учетом меняющихся моделей использования, определяемых агентами?
Именно эти проблемы решают современные API для скрейпинга, такие как FourA: быстрый, гибкий и надежный сбор данных, который работает как инфраструктура для автономных систем.
Взгляд в будущее
По мере того как ИИ-агенты становятся более способными, граница между «веб-скрейпингом» и «просмотром веб-страниц» будет стираться. Победителями станут инструменты, которые относятся к вебу как к API, делая его доступным, надежным и быстрым.
И рынок скрейпинга не просто растет. Его самые требовательные новые клиенты активно переосмысляют его.
Источники: Research and Markets (Web Scraping Market Report 2026), Zyte State of Web Scraping 2025, PromptCloud State of Web Scraping 2026