I recenti sviluppi dei sistemi di Intelligenza Artificiale (IA), in particolare delle IA agenziali, hanno spostato l'uso dei server proxy e ne hanno fatto un'area di innovazione di primo piano. I fornitori di proxy stanno rispondendo raddoppiando l'utilità dei loro prodotti per le applicazioni AI.

Il problema dei dati dell'IA

Per addestrare i modelli di IA sono necessarie enormi quantità di dati diversi e continuamente aggiornati. La tecnologia dei Large Language Models (LLM) come ChatGPT si basa su centinaia di miliardi di parole tratte da Internet, libri e altri database.

Da tempo gli esperti mettono in guardia sul rischio di esaurire i dati per addestrare gli LLM e le soluzioni sono in fase di discussione. Se si vuole che gli strumenti di IA risolvano problemi più specifici e pratici, sono necessari dati più numerosi e di migliore qualità.

Gli LLM addestrati sugli stessi set di dati generali sono destinati a generare risultati simili. Una delle principali tendenze per risolvere questo problema è quella di ridurre il numero di modelli e strumenti di IA specializzati e più piccoli.

Anche gli LLM più piccoli e autogestiti, che le aziende eseguono privatamente sulla propria infrastruttura, devono affrontare una simile richiesta di dati. L'innovazione più recente e promettente, i sistemi di IA agenziali che possono eseguire vari compiti e prendere decisioni in tempo reale, alzano ulteriormente la posta in gioco.

L'affidamento a dati storici di addestramento si è rivelato insufficiente. Piuttosto, è stata individuata come possibile soluzione la creazione di un flusso continuo di informazioni in tempo reale. Anche la qualità dei dati è importante, poiché i modelli addestrati solo sui dati di una regione, di una lingua o di un momento sono limitati.

Proxy e IA

La raccolta di dati per l'addestramento dell'IA è possibile grazie all'accessibilità del web scraping. Si tratta del processo di raccolta automatica di dati online tramite bot che visitano i siti web, ne scansionano il contenuto ed estraggono ciò che serve. Da anni è il gioco del gatto e del topo di Internet.

I siti web aumentano le loro difese, solo che la comunità dei web scraping inventa nuovi aggiramenti. I server proxy sono stati al centro di questa battaglia fin dall'inizio. Questi intermediari consentono agli utenti di cambiare il proprio indirizzo IP originale per evitare restrizioni geografiche, blocchi IP e limitazioni imposte dalle risorse online.

Non sorprende che i server proxy si integrino facilmente nei software di web scraping e rappresentino la maggior parte delle spese per la raccolta dei dati. Tuttavia, le moderne reti proxy sono sempre più spesso costruite non solo per lo scraping del web, ma anche per la raccolta di dati di addestramento dell'IA e per il supporto specifico dell'IA agenziale. Questo cambiamento strategico è una scelta consapevole dei principali fornitori di proxy.

Risposta del mercato dei proxy

Uno sguardo ad alcuni dei principali fornitori di proxy mostra che lo scraping del web è stato uno dei principali casi d'uso dei server proxy molto prima del boom dell'IA. Abbiamo contattato IPRoyal, uno dei principali fornitori di proxy residenziali, per conoscere la risposta del mercato alla crescente domanda di dati sull'IA.

"Fin dall'inizio abbiamo fornito agli utenti proxy specializzati nel web scraping come prodotto principale. Inoltre, abbiamo deciso di aiutare gli utenti nell'estrazione dei dati con guide, video e altri contenuti educativi", afferma Mindaugas Čaplinskas, amministratore delegato di IPRoyal.

Le basi che sono state gettate sono il risultato di anni di sforzi e non potevano essere fatte solo per soddisfare le richieste di dati AI. La popolarità degli LLM self-hosted, delle AI agenziali e di altri strumenti ha alimentato ulteriormente la necessità di un web scraping di qualità.

Le offerte di prodotti API-first e di infrastrutture costruite specificamente per l'IA o per le pipeline di dati sono aumentate vertiginosamente. A differenza di altri mercati, queste tendenze non possono essere completamente attribuite a campagne pubblicitarie. I proxy sono stati utilizzati per lungo tempo per la raccolta automatizzata dei dati, influenzando anche pratiche commerciali fondamentali come la strategia dei prezzi.

"Una delle possibili soluzioni per aumentare i ricavi senza un impatto significativamente negativo sul sentimento dei consumatori o sui costi potrebbe essere l'acquisizione automatizzata dei dati", conclude il co-fondatore di IPRoyal Karolis Toleikis nel suostudio di ricerca 2025 sulla sensibilità ai prezzi.

Le soluzioni di intelligenza artificiale stanno già dando forma a processi aziendali essenziali e la raccolta dei dati ne è una parte fondamentale. Tuttavia, lo stesso vale per i siti web che vogliono proteggere le loro risorse di dati. Quando i siti web hanno iniziato a utilizzare la protezione dei dati basata sull'IA, il mercato dei proxy ha risposto con strumenti di raccolta dati basati sull'IA.

"I nostri prodotti più recenti basati sull'intelligenza artificiale mirano ad automatizzare le attività di web scraping, in modo che i nostri utenti possano estrarre i dati con meno interruzioni e meno lavoro manuale", ha commentato Čaplinskas sulla direzione dei recenti prodotti di IPRoyal.

Gli sbloccatori web e le varie API che gestiscono automaticamente i proxy e aggirano le restrizioni dei siti web sembrano essere la nuova norma della raccolta dati. In questo modo, la generazione di set di dati personalizzati per l'implementazione dell'IA e il successivo addestramento diventa accessibile a tutti.

Naturalmente, i set di dati più grandi sono ancora nelle mani dei leader dell'IA, ma la raccolta di dati alimentata da proxy sblocca strumenti altamente specificati e addestrati localmente per ogni utente. È lecito pensare che questo sia il futuro a cui i fornitori di proxy come IPRoyal si stanno preparando con il loro recente posizionamento verso le tendenze dell'IA.

Considerazioni etiche e legali

I colli di bottiglia dei dati non sorgono solo perché i dati di qualità sono scarsi. In molti casi, la raccolta dei dati può essere non etica o addirittura illegale e gran parte della responsabilità ricade sui fornitori di proxy.

Il mercato dei proxy è spesso scosso da scandali, come il recentesmantellamento della rete IPIDEA da parte di , dove fornitori apparentemente affidabili si rifornivano di proxy dalle cosiddette botnet. Queste reti di dispositivi dirottati utilizzano malware per essere controllati a distanza senza che l'utente ne sia consapevole.

In casi meno radicali, l'infrastruttura proxy proviene da software in cui la clausola di utilizzo del dispositivo per ospitare i proxy è nascosta dietro un gergo legale. I provider responsabili sono trasparenti riguardo al processo di approvvigionamento dell'IP, assicurando che gli indirizzi IP utilizzati nei loro pool siano stati autorizzati.

I principali provider si assumono la responsabilità di mostrare segnali di trasparenza. Politiche di proxy sourcing, whitepaper, standard di conformità, audit di terze parti e varie altre misure sono ormai la norma da tempo.

L'altro aspetto della questione è il controllo delle modalità di utilizzo degli indirizzi IP proxy. I fornitori devono applicare chiare politiche di utilizzo accettabile e controllare i clienti per attività di scraping abusive o illegali. Spesso questi requisiti derivano dalla protezione dei dati, come il GDPR e il CCPA, o da normative simili.

L'uso dei proxy, quindi, non è solo una decisione tecnica o finanziaria: è una questione di conformità. L'esecuzione di pipeline di dati di intelligenza artificiale su infrastrutture proxy non conformi è destinata a creare problemi legali e di reputazione.

Le autorità di regolamentazione di tutto il mondo cercano sempre più di esercitare un controllo sulle pratiche di raccolta dei dati di IA. I fornitori di proxy che riescono a bilanciare gli elevati standard di protezione dei dati con le crescenti richieste di raccolta dei dati avranno successo.

Conclusioni

Mentre i più recenti strumenti di IA fanno notizia, le reti proxy che lavorano in backline stanno silenziosamente diventando uno strato fondamentale per l'infrastruttura di IA di domani. Nessuno conosce il futuro, ma l'attuale posizionamento dei principali fornitori di proxy suggerisce che si sono sempre preparati per questa crescita.