Một sự thay đổi đáng chú ý đang diễn ra trên thị trường web scraping. Phân khúc khách hàng tăng trưởng nhanh nhất không còn là các công ty thương mại điện tử hay các nhà nghiên cứu thị trường. Đó là các nhà phát triển AI agent.
Các con số thống kê
Thị trường web scraping dự kiến sẽ đạt 1,17 tỷ USD vào năm 2026, với tốc độ tăng trưởng hàng năm 18,5% theo Research and Markets. Nhưng phân khúc do AI thúc đẩy thậm chí còn tăng trưởng nhanh hơn: riêng thị trường AI web scraping dự kiến sẽ chạm mốc 4,37 tỷ USD vào năm 2035, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 17,3%.
Điều gì thúc đẩy xu hướng này? Một sự thay đổi căn bản trong cách phần mềm tương tác với web.
Từ Pipeline tĩnh đến các Agent tự trị
Web scraping truyền thống là một pipeline: xác định mục tiêu, viết selector, lên lịch chạy, lưu trữ dữ liệu. Cách này hoạt động được, nhưng đòi hỏi con người phải bảo trì ở mọi bước.
AI agent hoạt động theo cách khác. Chúng đưa ra quyết định tại thời điểm runtime về việc chúng cần dữ liệu gì, tìm ở đâu và trích xuất như thế nào. Một agent đang nghiên cứu xu hướng thị trường có thể tự quyết định kiểm tra ba trang web đối thủ mà nó chưa từng truy cập, phân tích các bảng giá ở các định dạng chưa từng thấy, và tổng hợp kết quả, tất cả đều không cần một scraper định sẵn.
Điều này tạo ra một bộ yêu cầu mới cho hạ tầng thu thập dữ liệu:
- Truy cập theo nhu cầu (On-demand). Agent không thể chờ các batch pipeline. Chúng cần dữ liệu ngay lập tức.
- Trích xuất phổ quát. Không có selector dựng sẵn. Công cụ phải xử lý được bất kỳ trang nào.
- Độ tin cậy. Agent không tự debug lỗi HTTP. Hạ tầng phải tự động xử lý retry và các trang web được bảo vệ.
Vòng lặp phản hồi
Đang có một vòng lặp phản hồi thú vị hình thành. Các mô hình AI cần dữ liệu web để huấn luyện. Những mô hình đó lại vận hành các agent để thu thập thêm dữ liệu web. Dữ liệu đó lại huấn luyện các mô hình tốt hơn.
Báo cáo ngành năm 2025 của Zyte chỉ ra rằng các dự án dữ liệu dành riêng cho huấn luyện AI đã tăng 400% so với cùng kỳ năm trước, với quy mô hợp đồng lớn gấp ba lần so với các hợp đồng scraping truyền thống. Dữ liệu này không phải là giai thoại: nó phản ánh một sự chuyển dịch mang tính cấu trúc trong nhu cầu.
Ý nghĩa đối với các nhà phát triển
Nếu bạn đang xây dựng AI agent, lựa chọn hạ tầng thu thập dữ liệu quan trọng hơn trước đây rất nhiều. Các câu hỏi then chốt cần đặt ra:
- Độ trễ. API có thể trả về dữ liệu đủ nhanh cho quy trình làm việc theo thời gian thực của agent không?
- Tính linh hoạt. Nó có xử lý được các URL bất kỳ mà không cần cấu hình trước không?
- Các trang web được bảo vệ. Nó có hoạt động trên những trang đó mà không cần can thiệp thủ công không?
- Khả năng dự đoán chi phí. Bạn có thể lập ngân sách cho các mô hình sử dụng biến đổi do agent điều khiển không?
Đây chính xác là những bài toán mà các scraping API hiện đại như FourA giải quyết: thu thập dữ liệu nhanh, linh hoạt, đáng tin cậy và hoạt động như một hạ tầng cho các hệ thống tự trị.
Tương lai phía trước
Khi các AI agent ngày càng trở nên mạnh mẽ hơn, ranh giới giữa "web scraping" và "duyệt web" sẽ dần mờ nhạt. Những công cụ chiến thắng sẽ là những công cụ coi web như một API, có thể truy cập được, đáng tin cậy và nhanh chóng.
Và thị trường scraping không chỉ đơn thuần là đang tăng trưởng. Những khách hàng mới khắt khe nhất của nó đang chủ động tái định hình lại toàn bộ thị trường này.
Nguồn: Research and Markets (Web Scraping Market Report 2026), Zyte State of Web Scraping 2025, PromptCloud State of Web Scraping 2026