Fastly ha registrato una rapida crescita del traffico IA sulla nostra rete. Da gennaio a maggio 2026, le richieste IA sulla nostra piattaforma sono aumentate di circa il 30%, a un ritmo circa 6,5 volte superiore rispetto al traffico generato dagli utenti umani nello stesso periodo. La crescita è esponenziale e, su scala Internet, può tradursi in miliardi di richieste automatizzate in più.
Analizzando i dati della nostra piattaforma, si osserva che il traffico autonomo da macchina a macchina sta raggiungendo quasi la metà di tutte le richieste Internet, inclusi crawler, bot, agenti, sistemi basati su API e altre interazioni avviate da macchine. Le macchine operano in modo diverso, sia in termini di volume che di velocità. Sono in grado di individuare, richiedere, confrontare e agire in pochi secondi, rendendo ancora più cruciali la visibilità, la pertinenza e la competitività a lungo termine.
La nuova realtà del traffico IA
Il traffico IA non è un unico carico di lavoro, bensì due categorie ben distinte: i crawler IA e i fetcher IA.
I crawler IA sono crawler di massa, basati su pianificazioni, che analizzano sistematicamente il web aperto per creare corpora di addestramento destinati a modelli linguistici di grandi dimensioni. Il loro funzionamento è molto simile a quello dei tradizionali crawler dei motori di ricerca e setacciano il web in modo continuo.
I fetcher IA evidenziano una tendenza emergente: agenti che agiscono per conto degli utenti. A differenza dei crawler, i fetcher sono solitamente legati a una richiesta più immediata. Raccolgono informazioni per rispondere a una domanda, confrontare opzioni, verificare la disponibilità, riassumere contenuti, confermare fatti o gestire una transazione.
I fetcher non seguono un programma prestabilito. Il loro volume riflette il carico di lavoro degli agenti e il grado di adozione degli assistenti IA. Più agenti operano per conto degli utenti, maggiore è il traffico generato. Prevediamo un aumento del traffico generato dagli utenti che interagiscono con ChatGPT, Gemini e Claude. Poiché i fetcher sono più mirati e orientati all'intento rispetto ai crawler generici, questi diversi modelli di traffico generato dalle macchine richiedono decisioni aziendali completamente diverse.
Parte del traffico IA sta crescendo a un ritmo straordinariamente veloce: stiamo assistendo a un'impennata del traffico di Claude, con un aumento superiore al 555% rispetto al dato di riferimento di gennaio.
Nel complesso, nel maggio 2026, le richieste dei bot IA sulla rete di Fastly erano costituite per l'85% da crawler e per il 15% da fetcher.
Il traffico IA si comporta in modo diverso da quello umano
Il traffico umano è sporadico. Segue i fusi orari, i giorni lavorativi, i fine settimana, le abitudini e le intenzioni. Il traffico dei crawler IA è molto meno legato a questi pattern tradizionali. I dati della nostra piattaforma mostrano che l'attività dei crawler IA rimane relativamente costante durante l'intero ciclo di 24 ore. Questi sistemi non dormono, non si fermano e non aspettano che arrivi il mattino. Raccolgono, elaborano e sincronizzano continuamente le informazioni attraverso aree geografiche e fusi orari. I sistemi di IA possono individuare, richiedere, confrontare e agire alla velocità di una macchina, trascinando le aziende in un'economia molto più in tempo reale.
Il modello di fetcher è altrettanto importante. I fetcher IA sembrano più in sintonia con i ritmi umani perché sono spesso legati alle azioni dell'utente: una persona che pone una domanda, confronta diverse opzioni, verifica la disponibilità o cerca di portare a termine un'attività. Ciò li rende automatizzati, ma non distaccati dall'intenzione umana.
Questo fenomeno mette in luce un nuovo livello operativo che si sovrappone a Internet: agenti sempre attivi, automatizzati e sempre più intelligenti. Affiancandosi all'attività umana, creano un secondo modello di traffico che si comporta, si espande e mette a dura prova le infrastrutture in modo diverso.
Il traffico IA richiede una strategia di distribuzione intelligente
I sistemi di IA introducono un nuovo modello. I dati della nostra rete globale relativi a maggio 2026 mostrano che meno del 9% delle richieste umane richiede un ritorno all'infrastruttura di origine. Al contrario, oltre il 51% delle richieste automatiche di IA richiede il recupero diretto dai server di origine, anziché limitarsi a fornire contenuti memorizzati nella cache. Ciò significa che, su base richiesta per richiesta, i carichi di lavoro dell'IA interagiscono con l'infrastruttura di origine più di sei volte più spesso rispetto agli utenti umani.
Il traffico IA è spesso alla ricerca delle novità: stock attuale, prezzi in tempo reale, articoli recenti, dati aggiornati sui prodotti, policy aggiornate, nuove disponibilità, documentazione rivista e contesto in tempo reale. I sistemi di IA utilizzano Internet come fonte di dati in tempo reale.
Nel loro insieme, questi modelli dimostrano che il traffico IA sta cambiando le esigenze delle aziende in termini di infrastruttura web. È necessario fornire contenuti che possano essere memorizzati nella cache in modo efficiente, instradare in modo intelligente i dati che richiedono aggiornamenti in tempo reale e proteggere l'infrastruttura di origine quando i sistemi automatizzati richiedono informazioni in tempo reale alla velocità delle macchine.
Il passo successivo
Sebbene i dati evidenzino un cambiamento strutturale di enorme portata, le cifre raccontano solo metà della storia La vera sfida consiste nel capire come la propria azienda reagirà a questa impennata.
Nella seconda parte di questa serie, la nostra CMO, Joan Jenkins, analizza le implicazioni commerciali di questi dati e delinea la strategia proattiva necessaria per trasformare il rischio legato all'automazione in un vantaggio competitivo.
Metodologia
I dati analizzati nel presente report riguardano l'infrastruttura globale di Fastly nel periodo compreso tra il 1° gennaio e il 31 maggio 2026. Per distinguere le tendenze del traffico organico dall'onboarding dei clienti o dai cambiamenti nel traffico, le metriche a livello di rete si basano su una coorte fissa di clienti con alcune esclusioni mirate, al fine di evitare che picchi isolati e noti di traffico da macchina a macchina possano sovrastimare il traffico generato dai bot o compromettere i valori di riferimento generali della rete.
Il traffico IA è stato classificato utilizzando i segnali di rilevamento dell'edge di Fastly. Le metriche di crescita delle serie temporali indicizzano i volumi giornalieri delle richieste rispetto alla media di riferimento di gennaio 2026, utilizzando una media mobile su 30 giorni per attenuare la ciclicità settimanale standard. Infine, i calcoli relativi all'origin-reach misurano la percentuale di richieste instradate direttamente all'infrastruttura di origine, valutando il volume delle richieste esclusivamente in base alla dimensione della fonte di risposta.