Den senaste tidens utveckling av system för artificiell intelligens (AI), särskilt agentisk AI, har förändrat användningen av proxyservrar och gjort den till ett ledande innovationsområde. Proxyleverantörerna svarar med att fördubbla sina produkters användbarhet för AI-applikationer.

AI:s dataproblem

AI-modeller kräver enorma mängder av olika och kontinuerligt uppdaterade data för att kunna tränas. Tekniken i stora språkmodeller (LLM) som ChatGPT baseras på hundratals miljarder ord som hämtas från internet, böcker och olika andra databaser.

Experter har sedan en tid tillbaka varnat för att det kommer att ta slut på data för att träna LLM:er, och lösningar diskuteras aktivt. För att AI-verktyg ska kunna lösa mer specifika och praktiska problem krävs mer data av bättre kvalitet.

LLM:er som tränas på samma generella dataset kommer med all säkerhet att generera liknande resultat. En viktig trend för att lösa detta problem är att begränsa sig till mindre, specialiserade modeller och AI-verktyg.

Även mindre, självhostade LLM:er, som företag kör privat på sin egen infrastruktur, står inför en liknande aptit på data. Den nyaste och mest lovande innovationen, agentiska AI-system som kan utföra olika uppgifter och fatta beslut i realtid, höjer insatserna ytterligare.

Att förlita sig på historiska träningsdata har visat sig vara otillräckligt. En möjlig lösning är i stället att bygga upp ett kontinuerligt informationsflöde i realtid. Datakvaliteten är också viktig, eftersom modeller som endast tränas på data från en region, ett språk eller en tidpunkt är begränsade.

Proxies och AI

Det är möjligt att samla in data för ändamålsspecifik AI-träning tack vare webbskrapning. Det är processen att automatiskt samla in onlinedata med hjälp av robotar som besöker webbplatser, genomsöker deras innehåll och extraherar det som behövs. Det har varit katten-och-musen-spelet på internet i flera år.

Webbplatserna ökar sitt försvar, bara för att webbskrotarna ska uppfinna nya förbikopplingar. Proxyservrar har stått i centrum för den här striden sedan allra första början. Dessa mellanhänder gör det möjligt för användare att ändra sina ursprungliga IP-adresser för att undvika geografiska begränsningar, IP-block och begränsningar som införs av online-resurser.

Det är inte förvånande att proxyservrar lätt integreras i webbskrapningsprogram och står för huvuddelen av kostnaderna för datainsamling. Moderna proxynätverk byggs dock i allt högre grad inte bara för webbskrapning, utan även för att samla in träningsdata för AI och specifikt stödja agentisk AI. Detta strategiska skifte är ett medvetet val av de stora proxyleverantörerna.

Svar från proxymarknaden

En titt på några av de största proxyleverantörerna visar att webbskrapning var ett viktigt användningsområde för proxyservrar långt före AI-boomen. Vi kontaktade IPRoyal, en ledande proxyleverantör för bostäder, för att få en inblick i marknadens svar på den växande efterfrågan på AI-data.

"Vi har försett användare med specialiserade proxyservrar för webbskrapning som en kärnprodukt sedan starten. Dessutom har vi tagit det som vår uppgift att hjälpa användarna med datautvinning genom guider, videor och annat utbildningsinnehåll", säger Mindaugas Čaplinskas, VD för IPRoyal.

Den grund som har lagts är resultatet av flera års arbete och kunde inte ha gjorts enbart för att möta kraven på AI-data. Populariteten hos självhostade LLM: er, agentiska AI: er och andra verktyg drev behovet av kvalitetswebbskrapning ytterligare.

Erbjudanden för API-first-produkter och infrastruktur som byggts specifikt för AI eller datapipelines har skjutit i höjden. Till skillnad från andra marknader kan dessa trender inte helt tillskrivas reklamkampanjer. Under lång tid användes proxies för automatiserad datainsamling, vilket påverkade även grundläggande affärsmetoder som prissättningsstrategi.

"En av de möjliga lösningarna för att öka intäkterna utan en betydande negativ inverkan på konsumenternas känslor eller kostnader skulle kunna vara automatiserad datainsamling", konstaterar IPRoyals medgrundare Karolis Toleikis i sinforskningsstudie om priskänslighet för 2025 .

AI-lösningar formar redan viktiga affärsprocesser, och datainsamling är en avgörande del av dem. Detsamma gäller dock för webbplatser som vill skydda sina datatillgångar. När webbplatser började använda AI-drivet dataskydd svarade proxymarknaden med AI-drivna datainsamlingsverktyg.

"Våra senaste AI-drivna produkter syftar till att automatisera web scraping-uppgifter så att våra användare kan extrahera data med ännu färre avbrott och manuellt arbete", kommenterade Čaplinskas inriktningen på IPRoyals senaste produkter.

Web unblockers och olika API:er som automatiskt hanterar proxies och kringgår webbplatsbegränsningar verkar vara den nya normen för datainsamling. På så sätt blir det tillgängligt för alla att generera anpassade datamängder för AI-implementering och senare utbildning.

Naturligtvis är de största datamängderna fortfarande i händerna på AI-frontrunners, men proxydriven datainsamling låser upp högt specificerade, lokalt utbildade verktyg för alla användare. Det är säkert att anta att det är den framtid som proxyleverantörer som IPRoyal förbereder sig för med sin senaste positionering mot AI-trender.

Etiska och juridiska överväganden

Flaskhalsar i datainsamlingen uppstår inte bara för att det är ont om kvalitetsdata. I många fall kan datainsamlingen vara oetisk eller till och med olaglig, och en stor del av ansvaret vilar på proxyleverantörerna.

Proxymarknaden skakas ofta av skandaler, t.ex. nyligen när tog bort IPIDEA-nätverket, där till synes pålitliga leverantörer köpte proxyer från s.k. botnät. Sådana nätverk av kapade enheter använder skadlig kod för att fjärrstyras utan användarens medgivande eller vetskap.

I mindre radikala fall hämtas proxyinfrastruktur från programvara där klausulen om användning av enheter för att vara värd för proxyservrar är begravd bakom juridisk jargong. Ansvarsfulla leverantörer är transparenta med processen för IP-köp och säkerställer att IP-adresser som används i deras pooler kommer med samtycke.

Stora leverantörer tar det som sitt ansvar att visa transparenssignaler. Policyer för proxy sourcing, whitepapers, efterlevnadsstandarder, tredjepartsrevisioner och olika andra åtgärder har varit normen ett tag nu.

Den andra sidan av frågan är att kontrollera hur proxy-IP-adresser används. Leverantörerna måste tillämpa tydliga policyer för godtagbar användning och screena kunder för missbruk eller olaglig scraping-aktivitet. Ofta kommer sådana krav från dataskydd, såsom GDPR och CCPA, eller liknande förordningar.

Att använda proxyservrar är därför inte bara ett tekniskt eller ekonomiskt beslut - det är en fråga om efterlevnad. Om ni kör era AI-datapipelines på proxyinfrastruktur som inte är tillåten kommer det att skapa juridiska problem och problem med ert rykte.

Tillsynsmyndigheter över hela världen försöker i allt högre grad utöva kontroll över metoderna för insamling av AI-data. Proxyleverantörer som balanserar höga dataskyddsstandarder mot ständigt ökande krav på datainsamling kommer att lyckas.

Slutsatser

Medan de nyaste AI-verktygen skapar rubriker blir de proxynätverk som arbetar i bakgrunden i tysthet ett grundläggande lager för morgondagens AI-infrastruktur. Ingen vet hur framtiden ser ut, men de stora proxyleverantörernas nuvarande positionering tyder på att de hela tiden har förberett sig för en sådan tillväxt.