Desenvolvimentos recentes em sistemas de Inteligência Artificial (IA), especialmente IAs agentes, mudaram o uso do servidor proxy e o tornaram uma área líder de inovação. Os provedores de proxy estão respondendo dobrando a utilidade de seus produtos para aplicativos de IA

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Os modelos de IA exigem grandes quantidades de dados diversos e continuamente atualizados para serem treinados. A tecnologia de modelos de linguagem grande (LLMs), como o ChatGPT, é baseada em centenas de bilhões de palavras extraídas da Internet, livros e vários

outros bancos de dados.

Os especialistas alertam há algum tempo sobre a falta de dados para treinar LLMs, e as soluções estão sendo discutidas ativamente. Para que as ferramentas de IA resolvam problemas práticos mais específicos, são necessários mais dados e de melhor qualidade

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LLMs treinados nos mesmos conjuntos de dados gerais são obrigados a gerar resultados semelhantes. Uma tendência importante para resolver esse problema é se restringir a modelos e ferramentas de IA menores e especializados.

LLMs ainda menores e auto-hospedados, que as empresas administram de forma privada em sua própria infraestrutura, enfrentam um apetite semelhante por dados. A inovação mais recente e promissora, sistemas de inteligência artificial que podem executar várias tarefas e tomar decisões em tempo real, aumentam ainda mais os riscos

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Verificou-se que é insuficiente confiar em dados históricos de treinamento. Em vez disso, a criação de um feed contínuo de informações ao vivo foi descoberta como uma possível solução. A qualidade dos dados também é importante, pois os modelos treinados somente em dados de uma região, idioma ou ponto no tempo são limitados.

A

coleta de dados para o treinamento de IA para uma finalidade específica é possível devido à acessibilidade da web scraping. É o processo de coleta automática de dados on-line usando bots que visitam sites, rastreiam seu conteúdo e extraem o que é necessário. É o jogo de gato e rato da internet há

anos.

Os sites aumentam suas defesas, apenas para que a comunidade de web scraping invente novos desvios. Os servidores proxy estão no centro dessa batalha desde o início. Esses intermediários permitem que os usuários alterem seus endereços IP originais para evitar restrições geográficas, bloqueios de IP e limitações impostas pelos recursos on-line

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Não é de surpreender que os servidores proxy se integrem facilmente ao software de coleta de dados e representem a maior parte das despesas de coleta de dados. No entanto, as redes proxy modernas são cada vez mais construídas não apenas para captura de dados na web, mas para coletar dados de treinamento de IA e oferecer suporte específico à IA agente. Essa mudança estratégica é uma escolha consciente dos principais provedores de proxy.

Uma análise de alguns dos principais provedores de proxy mostra que o web scraping era um dos principais casos de uso do servidor proxy muito antes do boom da IA. Entramos em contato com a iPRoyal, uma provedora líder de proxy residencial, para obter informações sobre a resposta do mercado à crescente demanda de dados de IA

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“Fornecemos aos usuários proxies especializados de web scraping como produto principal desde o início. Além disso, assumimos como nossa missão ajudar os esforços de extração de dados dos usuários com guias, vídeos e outros conteúdos educacionais”, diz Mindaugas Äaplinskas,

CEO da IpRoyal.

A base estabelecida é resultado de anos de esforço e não poderia ter sido feita apenas para atender às demandas de dados de IA. A popularidade de LLMs auto-hospedados, AIs agentes e outras ferramentas aumentou ainda mais a necessidade de captura de dados na web de qualidade

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As ofertas de produtos e infraestrutura que priorizam a API, criados especificamente para IA ou pipelines de dados, dispararam. Diferentemente de outros mercados, essas tendências não podem ser totalmente atribuídas às campanhas publicitárias. Os proxies foram usados para coleta automatizada de dados por um longo tempo, afetando até mesmo práticas comerciais fundamentais, como estratégia de preços

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“Uma das soluções possíveis para aumentar a receita sem um impacto negativo significativo no sentimento ou nos custos do consumidor poderia ser a aquisição automatizada de dados”, conclui Karolis Toleikis, cofundadora da iPRoyal, em seu estudo de pesquisa de 2025 sobre sensibilidade a preços.

As soluções de IA já estão moldando os processos comerciais essenciais, e a coleta de dados é uma parte crucial disso. No entanto, o mesmo vale para sites que desejam proteger seus ativos de dados. Quando os sites começaram a usar a proteção de dados baseada em IA, o mercado de proxy respondeu com ferramentas de coleta de dados baseadas em IA

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“Nossos mais novos produtos baseados em IA visam automatizar as tarefas de web scraping para que nossos usuários possam extrair dados com ainda menos interrupções e trabalho manual”, comentou o Sr. Äaplinskas sobre a direção dos produtos recentes da iProyal.

Desbloqueadores da Web e várias APIs que gerenciam automaticamente proxies e contornam as restrições do site parecem ser a nova norma de coleta de dados. Dessa forma, a geração de conjuntos de dados personalizados para implementação de IA e treinamento posterior se torna acessível a todos

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Obviamente, os maiores conjuntos de dados ainda estão nas mãos dos pioneiros da IA, mas a coleta de dados baseada em proxy desbloqueia ferramentas altamente especificadas e treinadas localmente para cada usuário. É seguro supor que os futuros provedores de proxy, como o IpRoyal, estão se preparando para seu recente posicionamento em relação

às tendências de IA.

Os gargalos de dados surgem não apenas porque os dados de qualidade são escassos. Em muitos casos, a coleta de dados pode ser antiética ou até ilegal, e grande parte da responsabilidade recai sobre os provedores de proxy

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O mercado de proxy é frequentemente abalado por escândalos, como a recente queda da rede IPIDEA, onde fornecedores aparentemente confiáveis estavam obtendo proxies das chamadas botnets. Essas redes de dispositivos sequestrados estão usando malware para serem controladas remotamente sem o consentimento ou conhecimento do usuário

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Em casos menos radicais, a infraestrutura de proxy é proveniente de um software em que a cláusula de uso do dispositivo para hospedar proxies está escondida no jargão jurídico. Os provedores responsáveis são transparentes sobre o processo de fornecimento de IP, garantindo que os endereços IP usados em seus pools venham com consentimento

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Os principais fornecedores assumem a responsabilidade de mostrar sinais de transparência. Políticas de fornecimento de proxy, whitepapers, padrões de conformidade, auditorias de terceiros e várias outras medidas já são a norma há algum tempo

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O outro lado do problema é controlar como os endereços IP do proxy são usados. Os fornecedores devem aplicar políticas claras de uso aceitável e rastrear os clientes em busca de atividades de coleta abusivas ou ilegais. Muitas vezes, esses requisitos vêm da proteção de dados, como GDPR e CCPA, ou de regulamentações similares

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Usar proxies, portanto, não é apenas uma decisão técnica ou financeira — é uma questão de conformidade. A execução de seus pipelines de dados de IA em uma infraestrutura de proxy não cúmplice está fadada a criar problemas legais e

de reputação.

Reguladores em todo o mundo estão cada vez mais buscando exercer controle sobre as práticas de coleta de dados de IA. Provedores de proxy que equilibram altos padrões de proteção de dados com demandas cada vez maiores de coleta de dados terão sucesso

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Enquanto as mais novas ferramentas de IA estão nas manchetes, as redes proxy que funcionam na linha de trás estão silenciosamente se tornando uma camada fundamental para a infraestrutura de IA do futuro. Ninguém sabe o futuro, mas o posicionamento atual dos principais provedores de proxy sugere que eles sempre se prepararam para esse crescimento.