新加坡滨海湾金沙货仓，被股席卷全球的AI上升烽火。手脚亚太地区具影响力的AI嘉会之，SuperAI在短短几天内眩惑了来自150多个国的上万名翻新者、1500余科技企业王人聚于此。不仅有Balaji Srinivasan、麻省理工学院教师Max Tegmark、分析师Benedict Evans的想想交锋，体当今长达36小时的NEXT黑客松，以及赏格达230万好意思元成本的Genesis创业大赛。对于大模子、Agent和AI应用落地的推敲简直占据了每个会场。
但是，个鲜少被摆上台面的现实正在成为行业新的瓶颈：AI变得越来越灵敏，但它获取真实宇宙信息的智商，却莫得同步进化，以致有些走向负面。
在实验室环境中发扬出的Agent，旦进入真实互联网，跟着窥察范畴扩大，时常会遭受能断崖式下滑。问题时常不出在模子自己，而是互联网平台正在建立越来越复杂的御体系：从反爬机制、动态考证，到针对Agent窥察复返误内容，公开汇集正在从“通达的数据源”缓缓演变为“互联网对AI的信息抵触”。
在本届大会上，全球公开数据基础设施厂商Bright Data（亮数据）席家具官Ariel Schulman在主旨演讲中直言谈：“The web learned to lie.”。当统统这个词行业的眼神都聚焦于模子参数、算力范畴和忠良商时，Ariel以为，个基础的问题正在被淡薄：如何让Agent安全、实时且赓续地集中互联网，并取得简直的数据供给。
Bright Data CPO Ariel Schulman在SuperAI演讲，来源：SuperAI
会后，数据猿记者现场对Ariel Schulman进行了访。在他看来，互联网不仅开动主动诳骗AI，动态数据的保鲜期也被压缩到以小时以致分钟贪图；同期日益复杂的合规要乞降束缚增多的法律风险，正在企业获取公开数据的门槛。要是法建立真实、雄厚且合规的数据管谈，再强大的模子、再灵敏的代理，都可能因为“断粮”或“数据中毒”而失去价值。围绕“真实数据供给权”的新轮竞争，正在悄然伸开。
当互联网学会了专诚撒谎
AI将会如何
1982年上映的经典科幻电影《银翼手（Blade Runner）》中，Tyrell Corporation（泰瑞公司）造出外形、逻辑限趋近东谈主类的复制东谈主（Bot），单凭外在根底法分辨，必须依靠Voight-Kampff test（沃伊特-坎普夫测试），通过不雅察微小的心思波动和行动反馈，判断对究竟是真东谈主照旧机器。
电影：银翼手（Blade Runner），来源：thegallery.gr
四十多年后，肖似场景在互联网演出。各大平台化身为“测试员”，它们不啻简单地禁闭IP，而是开动主动识别窥察者背后究竟是东谈主类用户照旧AI Agent。
旦被判定为Agent，恭候它的未必是谈拒窥察的请示，而可能交给AI的是个悉心构建的“宇宙”。在这个宇宙里，商品价钱是假的、库存信息是假的、页面内容可能经过特殊处理，以致连搜索闭幕都可能带有误。Agent看似得胜获取了数据，施行上却正在被投喂失误的信息。
对此，Ariel Schulman在SuperAI演讲中抛出了个颇具冲击力的判断：
“The web has learned to lie.”——互联网学会了撒谎。
在他看来，跟着大模子历练和AI Agent带来的自动化流量赓续增长，互联网与AI之间的关系照旧从往日的“禁闭与冲破”，演变为场为复杂的攻博弈。往日，网站主要依赖考证码、窥察频率轨则和IP封禁等技能进行御；而今天，咱们看到的御战术：包括用于诱机器窥察的Honeypot（蜜罐）系统，以及面向AI Agent的自洽诳骗机制。
Honeypot（蜜罐）系统，来源：Bright Data
对于东谈主类用户而言，这些内容简直不会形成影响；但对于依赖汇集数据进行理和决策的Agent来说，失误信息旦进入职责流，后续统统分析、判断乃至行动都可能建立在失误的基础之上。
这种针对AI的“数据投毒”正在从个别表象演变为常态。Ariel例如称，位借助Vibe Coding开发应用的非手艺布景CEO，在调用货仓价钱数据时，AI Agent复返的是“399好意思元、库存告急”的闭幕；而真实页面示的价钱仅为199好意思元，且房源供应弥漫。
这种针对AI代理的定向诳骗，在工程层面上致了个其致命的效果：Garbage in, Garbage out（垃圾进，垃圾出）。旦大模子吸收的是被投毒的数据，后来续理、分析乃至生意决策，都将建立在失误的基础之上。
Ariel说谈，危急的地在于，AI代理在遭受诳骗时发扬出的行动逻辑与东谈主类迥然相异。东谈主类具有根植于复杂训诲的直观与心情，当个东谈主看到某个货仓的价钱在两分钟内无语翻倍、或者某个机票平台的库存展示度互异知识时，直观会促使东谈主类产生怀疑，并去其他平台进行交叉比对和考证。
但AI代理则莫得这种基于心情的刹车机制。在现存的细目系统逻辑下，代理只会赤诚地践诺代码指示，在系统的运行日记中肃静纪录下吸收到的失误价钱，然后自动化地新数据库中数万条关联纪录，以致直战斗发自动化营销系统，向数万名真实客户发送带有相当调价信息的电子邮件。
当Agent开动度参与企业运营后，数据质地问题也不再仅仅手艺问题，而会平直演变为生意风险。对于AI而言，大的恐吓照旧不再是法获取数据，而是获取到看似真实、实则失误的数据。
破解谰言、时与合规之困：
AI数据基建的三谈必答题
Ariel Schulman场合的Bright Data成立于2014年，总部位于以列，是全球公开汇集数据基础设施域的伏击玩。在AI时期，它所惩办的问题并不是如何历练模子，而是如何让模子赓续战斗真实宇宙。
SuperAI上的Bright Data展台鹤壁铝皮保温厂家，来源：数据猿现场拍摄
与传统爬虫公司不同，Bright Data像是套面向AI的“数据供给系统”。其手艺栈厚爱匡助大模子、AI Agent及企业应用雄厚、合规地集中互联网，并获取实时新的公开数据。跟着多模态模子兴起，其智商也彭胀至、图片等内容的索取与处理。
手脚AI生态背后的“数据管谈”，Bright Data面前每天复古过1亿次AI Agent交互，为全球过2万组织提供公开数据办事，客户隐敝《钞票》500强企业、顶校以及速成长的科技公司。据Bright Data Blog流露，全球20头部大模子实验室中，已有14使用Bright Data提供的数据基础设施。
濒临互联网主动向AI“撒谎”的趋势，Bright Data的解法并非破解式的攻，而是让AI尽可能发扬得像真东谈主用户。Ariel对数据猿暗示，Bright Data会在云表运行真实浏览器环境，通过模拟泛泛用户的浏览、和交互行动窥察网站，从而取得与真东谈主用户致的页面反馈和数据闭幕。“要是你偶然像真东谈主样窥察互联网，你取得的也将是真东谈主看到的互联网。”
这背后依托的是隐敝全球195个国和地区、过1.5亿个合规住宅IP构成的汇集。借助这套基础设施，Bright Data每天偶然从公开互联网中合规获取过2.5PB数据，为大模子历练、AI Agent以及企业应用赓续提供真实的数据供给。
遍布全球195个国的IP地址，来源：Bright Data网站
要是说真实决定了AI是否会被误，那么时则体当今AI是否还有价值。在Ariel看来，质地数据与数据时并非两个立主见，而是个硬币的两面。“落后的数据，施行上就不是质地数据。”他告诉数据猿。
以电商客服或物流助手为例，要是AI调用的仍是上个月的价钱、库存或配送信息，即便数据自己真实，也法复古当下的业务决策。“你不错获取到数据，但必须确保它恒久保持新，能力果然对AI灵验。”
字据Bright Data统计的公开数据衰减图谱，应酬媒体热度、电商价钱以及商品库存等频变化信息，其有人命周期常常只须数小时到天。旦出这时辰窗口，数据价值便会快速衰减。
不同类型数据的失期，来源：Bright Data
Ariel例如称，个匡助用户进行全球比价的AI Agent，要是依赖的是12小时前的价钱、库存数据，终可能向用户荐件照旧加价以致售罄的商品。当用户进入结算页面时，看到的现不二价钱与Agent给出的闭幕不同。对于用户而言，这不仅是次不良体验，会平直平缓其对AI系统的信任。
跟着Agent开动度参与搜索、采购、客服和运营等业务历程，数据竞争正在从“能否获取”转向“能否实时获取”。比较扩大模子参数范畴，如何赓续获取真实且实时的数据，正成为AI落地过程中具挑战的问题。
要是说真实和时决定了数据是否可用，那么合章程意味着数据业务能否历久运营。跟着大模子和AI Agent对数据需求赓续增长，行业对于公开数据汇集的推敲也缓缓从手艺问题转向法律问题，往日几年，围绕数据获取鸿沟、平台权益以及公开数据包摄的争议束缚升温，而合规智商也正在成为AI基础设施厂商的中枢竞争力之。
针对这问题，Ariel向数据猿记者先容了Bright Data历久宝石的项原则：只处理公开汇集数据（Public Web Data）。也即是说，Bright Data在底层被严格戒指为只汇集统统东谈主均能平直窥察的、需登录账户、需付费订阅等条目。要是触及个东谈主账户信息、企业里面系统数据、银行账户信息等非公开内容，系统则不会进行汇集。
这原则也与Bright Data比年来资格的法律诉讼密切联系。Ariel提到，公司曾先后与Meta和X围绕公开汇集数据汇集问题伸开历久法律交锋，联系案件终均以故意于Bright Data的裁决告终。
Meta指控Bright Data案联系判决书，来源：courtlistener.com
2024年，加州联邦法院的终裁决确立了个对统统这个词AI行业至关伏击的法律前例：即汇集物理宇宙公开可用的汇集信息是正当的，任何生意巨头都不成通过手艺附近将寰球数字域的公开数据占为己有。
在不少业内东谈主士看来，管道保温施工这些判例的真义照旧越单企业的诉讼闭幕。当AI对公开数据需求赓续增长，上述裁决将为AI企业获取公开数据提供为明确的合规框架。
MCP仅仅首先，数据办事比拼的是范畴化和工程率
惩办了数据真实、时和合规问题之后，摆在AI工程师面前的下个勤恳，是如何让Agent集中外部器具和数据办事。过客岁，由Anthropic提议的MCP（Model Context Protocol，模子高下文公约）赶快成为行业热门。跟着越来越多模子厂商和开发平台加入辅助阵营，MCP正在成为Agent生态中的伏击集中层。
Ariel告诉数据猿，Bright Data约莫在年前发布了MCP办事器。它施行上是集中Bright Data数据办事与AI Agent的桥梁：偶然向Agent诠释有哪些器具可用、每个器具偶然完成什么任务，以及应该如何调用。
他例如说，当AI Agent提议“我需要Google搜索”时，MCP办事器不错告诉Agent，Bright Data提供了SERP器具，并复返对应的参数和调用式，从而匡助Agent自主完成任务编排。
在Ariel看来，MCP大的价值在于胁制Agent调用外部器具的门槛。在原型考证（Prototype）和主见考证（PoC）阶段，开发者不错先让AI Agent剖析数据获取逻辑，并快速调用种种外部智商，从而著胁制家具探索周期。
Bright Data造的数据基础设施与上基层的关系，来源：Bright Data
不外，Ariel也指出了MCP在范畴化场景中的局限。他例如说，要是要构建个查询商品价钱的智能代理，要处理上百万件商品时，通过MCP处搭理明变慢。跟着苦求量从万扩大到百万以致千万，中间的调用门径束缚重复，终会悠扬为的延伸和大的破耗。
Ariel雅致了套典型旅途：
1.在技俩早期，期骗MCP快速考证业务逻辑，让Agent自主探索器具链并找到可行案，例如发现调用数据的API；
2.到了坐蓐阶段，迟缓切换至原生API（Direct API）等平直的数据调用式，以取得的能和可彭胀，终停用MCP。
换言之，MCP匡助开发者“找到路”，而原生API则厚爱把这条路修成速公路。跟着Agent开动从Demo走向坐蓐环境，行业眷注的也从“能不成终了”转向“能否范畴化运行”。工程率终将成为决定家具成败的要津成分。
而这种对工程率和范畴化智商的追求，不仅体当今对外数据办事上，也刻影响着这数据基础设施公司自身的组织式。手脚数据基础设施提供商，Bright Data每天需要处理海量数据苦求，并赓续应答互联网环境的变化。这种业务特决定其竞争力不仅来自手艺自己，也来自赓续迭代和快速请托智商。
Ariel告诉数据猿，Bright Data 仅凭约莫500名职工的精简团队，就撬动了数亿好意思元的营收，且自2017年以来赓续保持盈利。在他看来，企业的发展并不取决于资金参预，伏击的是能否建立套的工程体系。
“咱们有套尽头特的职责式。”Ariel暗示。例如，只须适应法子工程师就不错平直向坐蓐环境送代码；新上线后，系统会先向约1的用户通达，并通过自动化监测赓续评估能发扬。要是运行雄厚，再迟缓扩大至5、10，直至全量发布。
这种赓续请托机制使Bright Data偶然保持的迭代频率。Ariel领略，公司平均每天会进行约60次软件发布。在他看来，数据基础设施施行上是场历久的工程竞赛。果然的竞争势，不在于Token范畴或融资智商，而在于能否建立套赓续化、快速反应的工程体系。
从“Bright Data”到“亮数据”：
全球数据办事的实践
论手艺架构如何演进，基础设施的价值终都要落到具体市集和产业生态之中。对于数据办事行业而言，这不仅意味起原艺输出，意味着历久的腹地化运营。在部分跨国企业收缩在华业务的布景下，Bright Data采选了另条旅途：以“亮数据”为，赓续加码市集，但愿将其全球数据基础设施智商与原土AI产业需求卓著结合。
亮数据网址：bright.cn，来源：亮数据
在访中，Ariel迥殊强调了Bright Data对市集的定位。他暗示，公司并未将视为个单纯的国外售售市集，而是保持着“尽头强的腹地存在感（very strong presence in China）”。“咱们在领有雄厚的业务布局，也有秀的工程师团队，并与腹地职工保持精良衔尾。”他说。
为复古腹地化运营，亮数据已在北京、上海和圳分袂建立办公室，并设置了研发、手艺辅助和客户办事团队。从公开招聘信息来看，其团队涵盖了惩办案架构师、客户得胜司理、资销售司理等多个岗亭，隐敝从手艺方案到历久客户运营的完满链条。
这意味着，对于国内AI企业而言，取得的不仅是项全球化的数据办事智商，亦然套偶然提供腹地辅助的办事体系。论是复杂的数据汇集需求、汇集转换问题，照旧坐蓐环境中的手艺故障，都偶然通过腹地团队取得实时的反应和辅助。
除了自建团队，亮数据也在赓续拓展腹地合作生态。2026年4月，该公司与数据走动网达成合作，将其公开数据智商引入国内市集。联系数据集辅助按天、周、月等不同周期新，匡助企业胁制数据获取和宝贵成本。
此外，亮数据还与DuoPlus云手机伸开合作，面向跨境出海场景探索数据办事与云表征战智商的结合；在开发者生态层面，则息争DataFun等手艺社区举办系列手艺行径，由区手艺团队共享MCP公约、Agent器具调用以及数据基础设施栽种等实践训诲。
Bright Data论说华文版，来源：亮数据
这种度的原土合作，也让亮数据在的实践越了单纯的市集拓展，迟缓融入腹地AI生态。在Ariel看来，要是面向全球市集，公司和其他地区公司莫得区别，相似需要全球数据历练模子；但旦聚焦原土市集，对腹地化需求就会急剧上升。
Ariel领略，针对列国脉地售商的数据汇集需求，该公司的AI Agent偶然自动生成定制化合手取案，从海量公开数据中索取多话语、多模态的结构化内容，平直受事于市集分析、竞争监测等腹地化生意决策。
往日两年，Bright Data亚太AI客户群每年以两倍速率增长，面前已占公司全球AI客户群近三分之，区域AI开销占全球过20；其中，和印度AI客户群悉数占亚太区域约60。这种区域的多点布局，使得Bright Data偶然为从日本到东南亚、从印度到的种种企业提供具针对的腹地数据办事。
下代数据基础设施竞争已悄然伸开
Ariel在访后谈到了他对AI产业下阶段的判断。在他看来，将来每公司都将领有我方的AI Agent，这将带来数据窥察需求的指数增长。往日，个分析师可能只需要浏览几个网页就能完成调研；将来，仅个Agent为了生成的谜底，可能就会同期窥察数十以致上百个网站。这意味着，“将有海量的数据需要处理”，数据基础设施或将产生新的重构。
Ariel Schulman提到Bright Data的愿景，来源：SuperAI
当行业的眷注点仍聚焦于模子参数、忠良商和算力参预时，另场底层的竞争照旧悄然伸开。跟着越来越多Agent接入互联网并自主完成任务，数据不再仅仅历练阶段的燃料，而成为复古其赓续运行的实时供给系统。真实决定Agent能否取得正确说明，时决定其决策是否有，合规决定这种智商能否历久存在，而工程体系则决定这切能否在坐蓐环境中范畴化运行。
某种真义上，正如Airel所说，当互联网学会“撒谎”，简直数据将成为Agent时期新的基础设施。大模子下半场的竞争，正在从单纯追求模子智商，转向构建复古Agent运行的数据智商。算法决定AI偶然想考什么，而数据基础设施决定AI偶然获取什么、剖析什么，以及终经受什么行动。
在这场竞赛中，模子是大脑，Agent是践诺者，而数据基础设施则像集中数字宇宙与真实宇宙的神经汇集。当越来越多的AI Agent开动替东谈主类窥察互联网、剖析宇宙并作出决策时，这种底层智商的伏击，也将被再行意识。联系人：何经理相关词条:铝皮保温 隔热条设备 钢绞线厂家玻璃棉 泡沫板橡塑板专用胶
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