Die jüngsten Entwicklungen bei Systemen der künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere bei der agentenbasierten KI, haben die Nutzung von Proxy-Servern verändert und zu einem führenden Innovationsbereich gemacht. Die Proxy-Anbieter reagieren darauf, indem sie den Nutzen ihrer Produkte für KI-Anwendungen verdoppeln.

Das Datenproblem der KI

Für das Training von KI-Modellen werden riesige Mengen an unterschiedlichen und ständig aktualisierten Daten benötigt. Die Technologie von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT basiert auf Hunderten von Milliarden von Wörtern aus dem Internet, Büchern und verschiedenen anderen Datenbanken.

Experten warnen schon seit einiger Zeit davor, dass ihnen die Daten zum Trainieren von LLMs ausgehen, und es wird aktiv über Lösungen diskutiert. Wenn KI-Tools spezifischere, praktische Probleme lösen sollen, werden mehr und qualitativ bessere Daten benötigt.

LLMs, die auf denselben allgemeinen Datensätzen trainiert wurden, werden zwangsläufig ähnliche Ergebnisse liefern. Ein wichtiger Trend zur Lösung dieses Problems besteht darin, sich auf kleinere, spezialisierte Modelle und KI-Tools zu beschränken.

Selbst kleinere, selbst gehostete LLMs, die von Unternehmen privat auf ihrer eigenen Infrastruktur betrieben werden, haben einen ähnlichen Datenhunger. Die neueste und vielversprechendste Innovation, agentenbasierte KI-Systeme, die verschiedene Aufgaben ausführen und Entscheidungen in Echtzeit treffen können, erhöhen die Anforderungen noch weiter.

Sich auf historische Trainingsdaten zu verlassen, hat sich als unzureichend erwiesen. Stattdessen wurde der Aufbau eines kontinuierlichen Live-Informationsflusses als mögliche Lösung entdeckt. Auch die Datenqualität ist wichtig, denn Modelle, die nur auf Daten aus einer Region, einer Sprache oder einem bestimmten Zeitpunkt trainiert wurden, sind begrenzt.

Proxies und KI

Das Sammeln von Daten für ein zweckgebundenes KI-Training ist dank Web Scraping möglich. Dabei handelt es sich um das automatische Sammeln von Onlinedaten mithilfe von Bots, die Websites besuchen, deren Inhalte crawlen und die benötigten Daten extrahieren. Dies ist seit Jahren das Katz-und-Maus-Spiel des Internets.

Websites verstärken ihre Abwehrmaßnahmen, nur damit die Web-Scraping-Community neue Umgehungsmöglichkeiten erfindet. Proxy-Server standen von Anfang an im Mittelpunkt dieses Kampfes. Diese Vermittler ermöglichen es den Nutzern, ihre ursprüngliche IP-Adresse zu ändern, um geografische Beschränkungen, IP-Sperren und von Online-Ressourcen auferlegte Beschränkungen zu umgehen.

Es überrascht nicht, dass sich Proxy-Server leicht in Web-Scraping-Software integrieren lassen und den Großteil der Ausgaben für die Datenerfassung ausmachen. Moderne Proxy-Netzwerke werden jedoch zunehmend nicht nur für Web-Scraping, sondern auch für die Sammlung von KI-Trainingsdaten und die Unterstützung von KI-Agenten entwickelt. Dieser strategische Wechsel ist eine bewusste Entscheidung der großen Proxy-Anbieter.

Reaktion des Proxy-Marktes

Ein Blick auf einige der großen Proxy-Anbieter zeigt, dass Web Scraping schon lange vor dem KI-Boom ein wichtiger Anwendungsfall für Proxy-Server war. Wir haben uns an IPRoyal, einen führenden Anbieter von Proxys für Privatanwender, gewandt, um zu erfahren, wie der Markt auf die wachsende Nachfrage nach KI-Daten reagiert.

"Wir haben den Nutzern von Anfang an spezialisierte Proxys für Web Scraping als Kernprodukt zur Verfügung gestellt. Darüber hinaus haben wir es uns zur Aufgabe gemacht, die Nutzer bei der Datenextraktion mit Anleitungen, Videos und anderen Bildungsinhalten zu unterstützen", sagt Mindaugas Čaplinskas, Chief Executive Officer von IPRoyal.

Die Grundlagen, die gelegt wurden, sind das Ergebnis jahrelanger Bemühungen und konnten nicht nur geschaffen werden, um den Anforderungen von KI-Daten gerecht zu werden. Die Popularität von selbst gehosteten LLMs, agentenbasierter KI und anderen Tools hat den Bedarf an qualitativ hochwertigem Web Scraping weiter angeheizt.

Das Angebot an API-first-Produkten und Infrastrukturen, die speziell für KI oder Datenpipelines entwickelt wurden, ist sprunghaft angestiegen. Anders als in anderen Märkten lassen sich diese Trends nicht vollständig auf Werbekampagnen zurückführen. Lange Zeit wurden Proxies für die automatisierte Datenerfassung verwendet, was sich sogar auf grundlegende Geschäftspraktiken wie die Preisstrategie auswirkte.

"Eine der möglichen Lösungen zur Umsatzsteigerung ohne signifikante negative Auswirkungen auf die Verbraucherstimmung oder die Kosten könnte die automatisierte Datenerfassung sein", schlussfolgert IPRoyal-Mitbegründer Karolis Toleikis in seinerStudie zur Preissensibilität 2025 .

KI-Lösungen prägen bereits wesentliche Geschäftsprozesse, und die Datenerfassung ist ein wesentlicher Bestandteil davon. Das Gleiche gilt jedoch auch für Websites, die ihre Datenbestände schützen wollen. Als Websites begannen, KI-gestützten Datenschutz einzusetzen, reagierte der Proxy-Markt mit KI-gesteuerten Datenerfassungstools.

"Unsere neuesten KI-gesteuerten Produkte zielen darauf ab, Web-Scraping-Aufgaben zu automatisieren, so dass unsere Nutzer Daten mit noch weniger Unterbrechungen und manueller Arbeit extrahieren können", kommentiert Herr Čaplinskas die Richtung der neuesten Produkte von IPRoyal.

Web-Unblocker und verschiedene APIs, die automatisch Proxys verwalten und Website-Beschränkungen umgehen, scheinen die neue Norm der Datenerfassung zu sein. So wird die Erstellung benutzerdefinierter Datensätze für die KI-Implementierung und späteres Training für jedermann zugänglich.

Natürlich sind die größten Datensätze nach wie vor in den Händen von KI-Spitzenreitern, aber die Proxy-gestützte Datenerfassung eröffnet jedem Nutzer hochspezifische, lokal trainierte Tools. Man kann davon ausgehen, dass dies die Zukunft ist, auf die sich Proxy-Anbieter wie IPRoyal mit ihrer jüngsten Positionierung zu KI-Trends vorbereiten.

Ethische und rechtliche Überlegungen

Datenengpässe entstehen nicht nur, weil Qualitätsdaten knapp sind. In vielen Fällen kann die Datenerhebung unethisch oder sogar illegal sein, und ein Großteil der Verantwortung liegt bei den Proxy-Anbietern.

Der Proxy-Markt wird immer wieder von Skandalen erschüttert, wie z. B. dem jüngsten Takedown des IPIDEA-Netzwerks, bei dem scheinbar vertrauenswürdige Anbieter Proxys von so genannten Botnets bezogen. Solche Netze gekaperter Geräte nutzen Malware, um ohne die Zustimmung oder das Wissen des Nutzers ferngesteuert zu werden.

In weniger radikalen Fällen wird die Proxy-Infrastruktur von Software bezogen, bei der die Klausel über die Nutzung des Geräts zum Hosten von Proxys hinter juristischem Fachjargon versteckt ist. Verantwortungsbewusste Anbieter machen den Prozess der IP-Beschaffung transparent und stellen sicher, dass für die in ihren Pools verwendeten IP-Adressen eine Zustimmung vorliegt.

Große Anbieter sehen es als ihre Aufgabe an, Transparenzsignale zu setzen. Proxy-Sourcing-Richtlinien, Whitepapers, Compliance-Standards, Audits durch Dritte und verschiedene andere Maßnahmen sind seit einiger Zeit die Norm.

Die andere Seite des Problems ist die Kontrolle der Nutzung von Proxy-IP-Adressen. Die Anbieter müssen klare Nutzungsrichtlinien durchsetzen und ihre Kunden auf missbräuchliche oder ungesetzliche Scraping-Aktivitäten überprüfen. Häufig ergeben sich solche Anforderungen aus Datenschutzbestimmungen wie GDPR und CCPA oder ähnlichen Vorschriften.

Die Verwendung von Proxys ist daher nicht nur eine technische oder finanzielle Entscheidung, sondern auch eine Frage der Compliance. Wenn Sie Ihre KI-Datenpipelines über eine nicht konforme Proxy-Infrastruktur laufen lassen, führt dies zwangsläufig zu rechtlichen und Reputationsproblemen.

Regulierungsbehörden auf der ganzen Welt versuchen zunehmend, die Kontrolle über die Praktiken der KI-Datenerfassung auszuüben. Proxy-Anbieter, die einen Ausgleich zwischen hohen Datenschutzstandards und den ständig steigenden Anforderungen an die Datenerfassung schaffen, werden erfolgreich sein.

Fazit

Während die neuesten KI-Tools für Schlagzeilen sorgen, werden die Proxy-Netzwerke, die im Hintergrund arbeiten, im Stillen zu einer grundlegenden Schicht für die KI-Infrastruktur von morgen. Niemand kennt die Zukunft, aber die derzeitige Positionierung der großen Proxy-Anbieter deutet darauf hin, dass sie sich schon die ganze Zeit auf dieses Wachstum vorbereitet haben.