Следующий рубеж ИИ: инфраструктурный слой для сбора веб-данных в реальном времени

ИИ-бум упирается в проблему: веб не создавался для автоматического извлечения данных, а модели требуют постоянно свежей информации. Обычные снимки данных (снапшоты) уже не годятся — цены, отзывы, угрозы меняются непрерывно. По данным Gartner, 60% проектов без AI-ready данных (структурированных и актуальных) закроются уже в этом году.

Генеральный директор Bright Data Ор Ленчнер подчёркивает: даже RAG (дополнение генерации поиском) не спасает, если инфраструктура не тянет миллионы одновременных запросов к сайтам на разных языках и с разными правилами. Задержки приводят к «несвежим ответам», которые вредят бизнесу — 56% практиков ИИ считают, что без реального времени доверие к выводам моделей падает.

Новый слой веб-инфраструктуры должен навигацией по сотням миллионов доменов и миллиардам новых URL в неделю, очищать данные от шума и отдавать модели только релевантный контекст. Скорость здесь — не удобство, а necessity: stale answers lead to bad decisions (устаревшие ответы ведут к плохим решениям).

Lenchner резюмирует: «Вселенная данных существует — но вы не знаете, чего не знаете». Чтобы ИИ перестал галлюцинировать и начал приносить реальную пользу в бизнесе, нужна не просто умная модель, а целая система: быстрый сбор, фильтрация и доставка веб-данных в реальном времени.