Một điều thú vị 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.
Những con số
Thị trường web scraping được dự báo sẽ đạt 1,17 tỷ USD vào năm 2026, tăng trưởng 18,5% hàng năm theo Research and Markets. Nhưng phân khúc do AI thúc đẩy còn tăng trưởng nhanh hơn: chỉ riêng thị trường AI web scraping dự kiến sẽ đạt 4,37 tỷ USD vào năm 2035, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 17,3%.
Điều gì đang thúc đẩy xu hướng này? Một sự chuyển dịch căn bản trong cách phần mềm tương tác với web.
Từ các pipeline tĩnh đến các agent tự hành
Web scraping truyền thống là một pipeline: xác định mục tiêu, viết selector, lập lịch chạy, lưu trữ dữ liệu. Phương pháp này hoạt động hiệu quả, nhưng đòi hỏi con người phải bảo trì ở mọi bước.
Các AI agent hoạt động theo cách khác. Chúng đưa ra quyết định tại runtime về việc chúng cần dữ liệu gì, tìm kiếm ở đâu và cách trích xuất như thế nào. Một agent nghiên cứu xu hướng thị trường có thể quyết định kiểm tra ba trang web của đối thủ cạnh tranh mà nó chưa từng truy cập trước đây, parse các bảng giá ở những định dạng nó chưa từng thấy và tổng hợp kết quả, tất cả đều không cần một scraper được định nghĩa trước.
Điều này tạo ra một bộ yêu cầu mới cho cơ sở hạ tầng thu thập dữ liệu:
- Truy cập on-demand. Các agent không thể chờ đợi các batch pipeline. Chúng cần dữ liệu ngay lập tức.
- Trích xuất universal. Không cần selector dựng sẵn. Công cụ phải xử lý được mọi trang web.
- Độ tin cậy. Các agent không debug các lỗi HTTP. Cơ sở hạ tầng phải tự động xử lý các lượt retry và cơ chế bảo vệ anti-bot.
Vòng lặp phản hồi
Có một vòng lặp phản hồi thú vị đang hình thành. Các mô hình AI cần dữ liệu web để huấn luyện. Những mô hình đó cung cấp sức mạnh cho 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 cho thấy các dự án dữ liệu dành riêng cho việc huấn luyện AI đã tăng 400% so với cùng kỳ năm ngoái, với quy mô hợp đồng lớn gấp ba lần so với các hợp đồng scraping truyền thống. Dữ liệu này không phải là những con số ngẫu nhiên: nó phản ánh một sự chuyển dịch mang tính cấu trúc trong nhu cầu.
Điều này có ý nghĩa gì đối với các nhà phát triển
Nếu bạn đang xây dựng các AI agent, lựa chọn của bạn về cơ sở hạ tầng thu thập dữ liệu sẽ quan trọng hơn trước đây. Các câu hỏi chính cần đặt ra:
- Latency. API có thể trả về dữ liệu đủ nhanh cho các workflow thời gian thực của agent không?
- Độ linh hoạt. Nó có xử lý được các URL bất kỳ mà không cần cấu hình trước không?
- Xử lý anti-bot. Nó có hoạt động trên các trang web được bảo vệ 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 thúc đẩy không?
Đây chính xác là những vấn đề mà các API scraping hiện đại như FourA giải quyết: thu thập dữ liệu nhanh chóng, linh hoạt, đáng tin cậy, hoạt động như một cơ sở hạ tầng cho các hệ thống tự hành.
Hướng về phía trước
Khi các AI agent trở nên có năng lực hơn, ranh giới giữa "web scraping" và "duyệt web" sẽ mờ dần. Những công cụ chiến thắng sẽ là những công cụ coi web như một API: có thể truy cập, đáng tin cậy và nhanh chóng.
Và thị trường scraping không chỉ đang phát triển. Những khách hàng mới khắt khe nhất của nó đang tích cực tái định hình lại chính thị trường này.
Nguồn: Research and Markets (Web Scraping Market Report 2026), Zyte State of Web Scraping 2025, PromptCloud State of Web Scraping 2026