随着大模型训练、检索增强生成（RAG）、AI Agent自动化浏览等应用的普及，数据采集的规模和方式都发生了明显变化。相比早期以人工规则为主的传统采集，AI相关的数据采集（业内常称为AI Scraping）对底层代理网络提出了一些新的要求。这篇文章聊聊这些变化，以及代理服务商需要具备哪些能力才能跟上。
变化一：请求规模级数级增长
传统的数据采集任务往往针对特定网站、特定页面做定向抓取，规模相对可控。而AI训练数据采集、多轮Agent浏览等场景，请求量级要大得多——一个训练数据集可能需要覆盖成千上万个来源站点，一个AI Agent执行复杂任务时也可能在短时间内触发大量页面访问。这对代理网络的IP池规模提出了更高要求，小规模的IP池很难支撑这类高并发、大体量的访问需求。
变化二：对"真实性"的要求更高
早期很多采集任务对IP质量的容忍度较高，能连上、能拿到数据即可。但随着越来越多网站部署更精细的风控系统，尤其是针对自动化流量的识别能力持续增强，AI Scraping场景下如果继续使用容易被识别的数据中心IP，很容易在采集过程中大量触发验证码或直接被封锁，导致数据采集效率大打折扣。住宅IP因为网络特征更接近真实用户，逐渐成为这类场景下更合适的选择。
变化三：地区多样性成为刚需
不少AI应用场景（比如训练面向多语言、多市场的模型，或是让AI Agent执行涉及地区判断的任务）需要采集的数据本身就带有地区多样性——同一类信息需要覆盖不同国家、不同语言版本的展示内容。这意味着代理网络不仅要有足够的IP数量，还需要覆盖足够广的国家和地区，才能满足这类多样性采集需求。
变化四：会话控制的灵活性要求提升
AI Agent执行任务时，有些场景需要在同一次任务中保持相对稳定的身份（比如需要登录状态、多步骤交互的场景），有些场景则需要频繁切换视角以获取更全面的信息。这意味着代理网络需要同时支持轮转会话和粘性会话两种模式，方便根据具体任务灵活切换，而不是只能提供单一的会话模式。
9HTTP在这些方面的能力
9HTTP覆盖全球200多个国家和地区、超9000万真实住宅IP，能够满足大规模、多地区数据采集场景对IP池规模和覆盖区域的要求；同时支持轮转会话和粘性会话两种模式，方便根据具体任务需求灵活切换；并提供灵活易用的API，可直接集成到主流爬虫框架和自动化工具中，方便技术团队将其接入现有的AI数据采集流程。
使用时需要注意的边界
无论是传统采集还是AI Scraping，都建议遵守目标网站的robots协议和使用条款，控制访问频率，避免对目标服务器造成过大压力。代理网络能够解决的是访问稳定性和地区覆盖的问题，采集行为本身仍需要在合规范围内进行。
小结
AI Scraping的兴起对代理网络提出了规模更大、真实性更高、地区更广、会话控制更灵活这几方面的新要求。9HTTP提供覆盖全球的高质量住宅代理资源，帮助技术团队更好地应对AI相关数据采集场景下的这些新挑战。