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AI流量爆發(fā)之后,互聯(lián)網(wǎng)上的“大多數(shù)”可能已經(jīng)不是人了

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“在互聯(lián)網(wǎng)上,沒人知道你是一條狗”,這是三十多年前的老梗了。而到了2026 年的情況是,屏幕另一端大概率既不是狗也不是人,而是機(jī)器。

網(wǎng)絡(luò)安全公司 HUMAN Security 在 3 月 26 日發(fā)布了《2026 年 AI 流量與網(wǎng)絡(luò)威脅基準(zhǔn)報(bào)告》,基于其防御平臺(tái)在 2025 年處理的超過一千萬億次(quadrillion)交互數(shù)據(jù),給出了一組驚人的數(shù)字:2025 年,互聯(lián)網(wǎng)上的自動(dòng)化流量同比增長了 23.51%,大約是人類流量增速(3.10%)的 8 倍。其中,AI 驅(qū)動(dòng)的流量從 1 月到 12 月增長了 187%,月均規(guī)模接近翻了三倍。來自 AI Agent 和 Agent 瀏覽器的流量同比暴漲了 7,851%。


(來源:HUMAN Security)

就在一周前的 SXSW 大會(huì)上,Cloudflare CEO Matthew Prince 也給出了類似的判斷。他預(yù)測到 2027 年,AI 機(jī)器人流量將超過人類流量。Cloudflare 為全球大約 20% 的網(wǎng)站提供服務(wù),能看到相當(dāng)大比例的 HTTP 請(qǐng)求,Prince 的判斷就是基于這些流量曲線。他舉了一個(gè)直觀的例子:一個(gè)人在網(wǎng)上買相機(jī),可能會(huì)瀏覽五個(gè)網(wǎng)站;替你執(zhí)行同樣任務(wù)的 AI Agent,可能會(huì)訪問五千個(gè)。

在此之前,Imperva 在 2025 年 4 月發(fā)布的年度惡意機(jī)器人報(bào)告已經(jīng)顯示,2024 年自動(dòng)化流量占到全部網(wǎng)絡(luò)流量的 51%,十年來首次超過人類活動(dòng)。其中惡意機(jī)器人占全部流量的 37%,連續(xù)第六年上升。

幾家公司的測量口徑和客戶構(gòu)成各不相同,數(shù)據(jù)之間沒法簡單對(duì)齊,但趨勢(shì)方向是一樣的:機(jī)器正在成為互聯(lián)網(wǎng)上的多數(shù)派。

而 HUMAN Security 這份報(bào)告真正有意思的部分,還是在于它對(duì) AI 流量內(nèi)部結(jié)構(gòu)變化的拆解。

2025 年初,AI 訓(xùn)練爬蟲(training crawler)占全部 AI 驅(qū)動(dòng)流量的大約 90%,實(shí)時(shí)抓取器(AI scraper)占剩下的 10%,Agent 類流量幾乎可以忽略不計(jì)。到年底,訓(xùn)練爬蟲的份額降到了 74%,抓取器漲到了 24%,而 Agent 類流量從無到有,占到了 1.7%。比例看起來很小,但增速極為夸張:抓取器流量年內(nèi)增長了 597%,Agent 流量增長了 7,851%。


(來源:HUMAN Security)

這三類 AI 流量做的事情完全不同。訓(xùn)練爬蟲批量采集數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型,本質(zhì)上是在“讀”互聯(lián)網(wǎng)。實(shí)時(shí)抓取器為 AI 產(chǎn)品的即時(shí)功能服務(wù),比如你問 ChatGPT 一個(gè)關(guān)于某款產(chǎn)品最新價(jià)格的問題,背后就有抓取器去網(wǎng)上拉實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),喂給檢索增強(qiáng)生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)管道。而 AI Agent 做的事情又進(jìn)了一步:它們不光是讀取網(wǎng)頁,還要在網(wǎng)頁上操作,瀏覽商品、填寫表單、比價(jià)、甚至完成結(jié)賬。

報(bào)告對(duì) Agent 流量的頁面分布做了拆解:77% 的 Agent 活動(dòng)發(fā)生在商品和搜索頁面,8.8% 在賬戶頁面,約 5% 在身份驗(yàn)證流程中,2.3% 出現(xiàn)在結(jié)賬頁面。結(jié)賬頁面的占比不高,但性質(zhì)完全不同,AI 系統(tǒng)正在不經(jīng)人工實(shí)時(shí)干預(yù)的情況下自主完成交易。這在 2025 年之前基本還停留在概念階段,現(xiàn)在已經(jīng)是可觀測到的事實(shí)了。

按運(yùn)營商來看,OpenAI 旗下的各類機(jī)器人(GPTBot、ChatGPT User、OAI-SearchBot、ChatGPT Agent 等)貢獻(xiàn)了大約 69% 的 AI 驅(qū)動(dòng)流量。Meta 大約占 16%,Anthropic 大約占 11%,剩下所有運(yùn)營商加起來不到 5%。可以說,一家公司關(guān)于如何對(duì)待 OpenAI 爬蟲的決策,就能決定它面臨的 AI 流量中近七成的命運(yùn)。這種集中度意味著,少數(shù)幾家 AI 公司的政策變化可以在一夜之間重塑整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的流量格局。

行業(yè)分布也高度集中。零售與電商、流媒體與媒體、旅游與酒店三個(gè)行業(yè)吸收了超過 95% 的 AI 驅(qū)動(dòng)流量。原因不復(fù)雜:這些行業(yè)擁有結(jié)構(gòu)化程度最高、更新頻率最快的數(shù)據(jù),如商品目錄、實(shí)時(shí)票價(jià)、新聞內(nèi)容,恰好是 AI 產(chǎn)品最需要的燃料。

Cloudflare 的年度回顧報(bào)告從另一個(gè)維度印證了類似的格局。2025 年 AI 機(jī)器人(不含 Googlebot)平均占 HTML 請(qǐng)求的 4.2%,而 Googlebot 單獨(dú)占了 4.5%,Google 的爬蟲同時(shí)為搜索索引和 AI 訓(xùn)練服務(wù),抓取頁面數(shù)量是 OpenAI GPTBot 的三倍以上。其中增長最快的是用戶動(dòng)作類爬蟲,即因用戶向 AI 提問而觸發(fā)的實(shí)時(shí)抓取,2025 年增長超過 15 倍。

到了 2026 年 1 月和 2 月,這種趨勢(shì)還在愈演愈烈,根據(jù) DataDome 的數(shù)據(jù),其網(wǎng)絡(luò)在這兩月就記錄了 79 億次 AI Agent 請(qǐng)求,環(huán)比增長 5%。對(duì)于其中一個(gè)客戶,Agent 流量在 30 天窗口內(nèi)平均占到了總流量的 9.75%。

隨著數(shù)量的增長和結(jié)構(gòu)的變化,許多新的問題也冒了出來。

HUMAN Security 報(bào)告中最核心的一個(gè)判斷是:AI Agent 正在重塑的商品發(fā)現(xiàn)、賬戶管理、結(jié)賬數(shù)字等交互環(huán)節(jié)恰好也是網(wǎng)絡(luò)攻擊者最密集攻擊的環(huán)節(jié)。合法的 AI 商務(wù)和自動(dòng)化欺詐之間的行為差異,正在變得極其微小。

AI Agent 正在大量涌入的那些數(shù)字交互環(huán)節(jié)恰好也是網(wǎng)絡(luò)攻擊者最密集攻擊的環(huán)節(jié)。兩種流量的行為模式幾乎重疊。

2025 年,全球網(wǎng)站訪問中接近五分之一是抓取攻擊,幾乎是 2022 年的兩倍。登錄后賬戶接管(post-login account compromise)的嘗試翻了四倍多,HUMAN 平臺(tái)為每個(gè)客戶平均標(biāo)記了 40.2 萬次此類嘗試,2024 年這個(gè)數(shù)字還不到 10 萬。信用卡欺詐測試(carding)的總量自 2022 年以來飆升了 250%。

虛假賬戶創(chuàng)建從 2023 年到 2024 年增長了 259%,2025 年又增長了 89%。HUMAN 的威脅追蹤系統(tǒng)在 2025 年全年識(shí)別出超過 75 萬個(gè)不同的威脅畫像(threat profile),其中僅抓取攻擊就占了 62%。

放具體行業(yè)里來看,被重點(diǎn)攻擊的主要是流媒體和媒體企業(yè),2025 年有將近 71% 的登錄流量在嘗試賬戶接管,兩年前這個(gè)數(shù)字是 37%。科技和 SaaS 領(lǐng)域,受重點(diǎn)攻擊的公司有超過三分之二的訪問是抓取攻擊。一家大型零售商僅在 2025 年 12 月就遭遇了 92 億次抓取攻擊嘗試。一家制藥電商在 10 月和 11 月的抓取攻擊占比一度突破 70%。


(來源:HUMAN Security)

暗網(wǎng)上的賬戶價(jià)格變動(dòng)也提供了一個(gè)側(cè)面視角。金融服務(wù)和科技類賬戶在變貴,某加密貨幣交易所的被盜賬戶售價(jià)從不到 500 美元漲到了 4,500 美元,通常說明防御在起作用,攻擊成本被抬高了。但旅游和酒店類賬戶在變便宜,某連鎖酒店的忠誠度計(jì)劃賬戶從 201 美元跌到了 40.5 美元,某航空公司的賬戶從 175 美元跌到了 45.5 美元,攻擊者顯然找到了更高效的路徑。

除了那些增長率,整個(gè)報(bào)告中最值得注意的數(shù)據(jù)是:在 HUMAN 防御平臺(tái)分析的全部交互中,良性自動(dòng)化與惡性自動(dòng)化的比率,只差 0.5 個(gè)百分點(diǎn)。

這意味著什么?一個(gè) AI Agent 快速瀏覽商品頁面、登錄賬戶、填寫支付信息、完成結(jié)賬,這一整套行為,如果是代表消費(fèi)者的購物助手在做,就是合法的 Agent 商務(wù);如果是欺詐腳本在做,就是自動(dòng)化信用卡盜刷。行為模式幾乎一模一樣,區(qū)別只在于意圖。

傳統(tǒng)的安全邏輯建立在一個(gè)二元判斷上:是人還是機(jī)器人?如果是機(jī)器人,就攔截。這套邏輯在 Agent 時(shí)代不再成立。快速的頁面瀏覽、程序化的表單填寫、自動(dòng)化的結(jié)賬,這些曾經(jīng)被視為典型攻擊特征的行為,現(xiàn)在也是合法 AI 商務(wù)的正常操作。Solomon 對(duì)此表示:認(rèn)為“機(jī)器就是壞的、人就是好的”,這種想法已經(jīng)不現(xiàn)實(shí)了。你必須生活在一個(gè)機(jī)器代表我們行動(dòng)的世界里,然后在這個(gè)基礎(chǔ)上建立持久的信任。

把所有自動(dòng)化流量都當(dāng)作威脅的企業(yè)會(huì)擋掉收入。放任不管的企業(yè)會(huì)吞下欺詐損失。兩條路都走不通。

而且身份信任本身也在被腐蝕。HUMAN 的 Satori 威脅情報(bào)團(tuán)隊(duì)分析發(fā)現(xiàn),相當(dāng)比例聲稱來自 ChatGPT、Mistral 和 Perplexity 的爬蟲請(qǐng)求,實(shí)際上并非來自這些運(yùn)營商的基礎(chǔ)設(shè)施。攻擊者偽造 AI 爬蟲的用戶代理字符串,是為了利用企業(yè)對(duì)已知 AI 爬蟲開放的白名單和速率限制豁免來獲取訪問權(quán)限。

印第安納大學(xué)信息學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)教授 Filippo Menczer 在接受 CNBC 采訪時(shí)也指出,通過用戶代理字符串來估算機(jī)器人流量,本身就是一種噪聲很大的測量方式,結(jié)果高度依賴樣本來源和測量位置。HUMAN Security 的報(bào)告本身也把這一點(diǎn)列為已知局限。

企業(yè)面對(duì)的因此是一個(gè)嵌套的問題:不僅要判斷一個(gè)交互是否可信,還要判斷這個(gè)交互聲稱的身份是否真實(shí)。

從時(shí)間線上看,AI 流量的增長和大模型的發(fā)布節(jié)奏之間有明顯的關(guān)聯(lián)。報(bào)告指出,2025 年 8 月到 10 月是訓(xùn)練爬蟲流量增長最陡峭的時(shí)段,10 月達(dá)到峰值。而 11 月 17 日到 12 月 11 日之間,xAI、Google、Anthropic、OpenAI 四家公司接連發(fā)布了新一代前沿模型。10 月的爬蟲高峰與模型發(fā)布前的數(shù)據(jù)采集周期吻合,大規(guī)模抓取往往先于模型上線。

這構(gòu)成了一種新的自我強(qiáng)化循環(huán):模型越大、越新,對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求就越大;用戶越多,實(shí)時(shí)抓取和 Agent 活動(dòng)就越頻繁;AI 產(chǎn)品越好用,就有越多人把日常任務(wù)交給 Agent,Agent 又生成更多流量。Prince 在 SXSW 上的說法是:跟新冠期間的流量激增不同,那次是短期沖高后穩(wěn)定在新水平,而 AI 帶來的流量增長是持續(xù)的,看不到任何會(huì)讓它停下來的因素。


(來源:Nano Banana 制作)

因此我們必須接受的現(xiàn)實(shí)是,互聯(lián)網(wǎng)的底層假設(shè)已經(jīng)改變了,屏幕另一邊不再一定是一個(gè)人。下一個(gè)要回答的問題是:當(dāng)屏幕另一邊是一臺(tái)機(jī)器時(shí),我們?cè)撊绾蝸砼袛嗨怯咽菙常?/p>

參考資料:

1.https://www.cnbc.com/2026/03/26/ai-bots-humans-internet.html

2.https://www.humansecurity.com/learn/resources/2026-state-of-ai-traffic-cyberthreat-benchmarks/

運(yùn)營/排版:何晨龍

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