AI Bot流量增长与安全挑战 - 2025年，Web和API类型的AI Bot抓取次数增速均超过100%，高峰时期增幅甚至达到200% [1] - AI Bot特指由人工智能驱动的网络爬虫程序，核心任务是从互联网上大规模抓取数据，用于训练和优化大型语言模型 [1] - 从高科技、商贸、金融到数字媒体，每个行业都能观察到大量AI Bot活动，其逻辑在于训练优质大模型需要最大化获取互联网数据 [1] AI Bot的智能化演进 - 2018年传统Bot多执行简单脚本行为，相对容易识别和拦截 [3] - 2022年ChatGPT发布后，大模型及新技术使机器人变得更“聪明”，能更有效抓取数据并规避监控 [3] - 2025年智能体发展更为成熟，许多已具备高度自主能力，可独立完成复杂任务，例如ChatGPT已能绕过“验证码验证” [3] 企业面临的安全与运营风险 - 应用后端接入大模型处理数据或响应用户请求，可能引入安全隐患，如“提示词注入”等诱导案例 [2] - 平台API接口异常调用量突然飙升，请求可能来自伪装成“数据采集中间件”的智能程序，而非正常用户 [2] - 2025年曾发生新闻聚合网站起诉某知名大模型公司的案例，原因是后者未经授权大规模抓取其内容，这可能导致直接访问原平台的用户大幅减少 [4] 行业应对策略与合作模式 - 应对策略之一是基于更成熟的模型，识别AI Bot的来源、特征并进行分类，以更精准地辨识这类流量 [4] - 另一种探索中的机制是与第三方公司合作，识别“合规”的Bot并实现基于请求量计费，若内容提供商与AI公司达成协议，可允许抓取并按请求次数收费 [4] - 应用落地需要与AI生态各环节互动，根据用户需求调用不同模态、不同优势的模型，这涉及前端客户输入和后台各种模型及应用的调用 [5] AI市场发展趋势预测 - IDC预测，到2029年活跃部署的AI智能体数量将超过10亿个，比当前水平增长40倍，仅在2025年上半年，智能体创建就激增了119% [3] - 整个AI市场的热点将逐渐从训练大模型、推出各种模型，转向针对特定使用场景的模型研发与应用落地 [6] - 智能体应用产生了两种现实需求：一种是API端的安全需求，另一种是智能体对边缘云的需求，因其被注入海量内容，需要更安全的超级中心训练模型 [5] 相关ETF产品数据 - 人工智能AIETF（515070）跟踪中证人工智能主题指数，近五日涨跌-1.78%，市盈率65.65倍，最新份额52.0亿份，减少1800.0万份，净申赎-3846.7万元，估值分位81.06% [8] - 游戏ETF（159869）跟踪中证动漫游戏指数，近五日涨跌-2.11%，市盈率40.61倍，最新份额90.6亿份，增加700.0万份，净申赎1104.6万元，估值分位59.52% [8] - 机器人ETF（562500）跟踪中证机器人指数，近五日涨跌-4.12%，市盈率72.02倍，最新份额235.5亿份，增加4.3亿份，净申赎4.7亿元，估值分位90.77% [8] - A50ETFF（159601）跟踪MSCI中国A50互联互通人民币指数，近五日涨跌-0.09%，最新份额17.5亿份，减少780.0万份，净申赎-833.0万元 [8]