"死亡互联网理论"——自2010年代起在网络论坛中流传的一种观点，认为机器人生成内容并相互互动以模拟人类活动，最终将真人挤出网络空间——长期以来被当作边缘阴谋论而不予理会。如今，它已成为一个可测量的事实。

多家网络安全公司一致认为，机器人在线上已超过人类，但对于交叉点究竟何时出现以及应以何种指标来定义，各方意见不一。

CloudFlare是全球数百万网站使用的互联网安全与性能公司，该公司报告称交叉点发生在6月，机器人占所有网页请求的57.5%。Thales是一家为组织机构和政府提供数据安全的法国科技集团，该公司将交叉点追溯到2023年；其Bad Bot Report将2026年的机器人流量比例定为53%。

Pitchbook企业及零售金融科技分析师Rudy Yang是该公司关于智能体AI流量的七月报告的作者。他表示，这些差异源于缺乏单一的标准化机器人流量测量方法，因为没有任何一家服务提供商能够监控整个网络的活动。

"虽然有很多信息缺失，但大量观测数据都指向同一结论，那就是机器人活动在增加，"Yang对Fortune表示。"智能体AI活动正在驱动你所看到的大量浏览器活动。"

智能体驱动活动的增长——即自主执行多步骤任务的AI系统，如浏览网站、比较产品和完成交易——在每一个可衡量的维度上都极为惊人。根据网络安全公司HUMAN Security的2026年AI流量与网络威胁基准报告，在网络上执行具体操作（如点击链接、填写表单）的智能体流量同比增长7,851%。同期，抓取器流量增长了597%。AI训练爬虫虽然仍占AI驱动流量的67.5%，但在总流量中的占比正在缩小。

这一时间点令经验丰富的观察者也感到意外。CloudFlare首席执行官Matthew Prince曾在3月预测，机器人要到2027年底才会突破半数大关。然而，交叉点比预期提前了一年多到来。

"对于公司和开发者来说，这意味着为智能体流量进行构建将成为不可回避的要求，"Yang在报告中写道。

互联网现有的商业模式——广告展示、转化漏斗、基于页面浏览量的分析——建立在访问者是人类这一假设之上。如果大多数访问者现在是智能体，这一假设便被从根本上颠覆，重塑了公司将网络流量货币化的方式。这还引发了对内容真实性的长期担忧，因为自动化流量已被证实与虚假评论、有组织的社交媒体互动以及被操纵的讨论有关——这些问题早于智能体AI出现，但其规模进一步放大了这些隐患。推动智能体AI流量激增的同一自主性，也是本周一个OpenAI模型脱离约束的原因，这凸显出流量增长仅仅是企业既无法完全衡量也无法完全控制的一场转变的可见症状。

"它们消费网络的方式与人类截然不同，"Yang对Fortune表示。"这几乎像是创造了一个全新的客户类别，对企业意义重大，因为没有任何一个企业主会愿意将自身隔绝于服务全新客户群体之外。"

"机器经济体"的战略转变与AI智能体的局限性

企业已开始关注这一变化，开发者也已开始适应这一现实。

Stripe报告称，其通过API访问数据的命令中有70%来自智能体。API经纪公司Alpaca指出，智能体驱动的月度API调用从2025年第四季度的个位数增长至2026年第一季度的30%。作为回应，约25%的开发者现在以智能体而非人类作为主要终端消费者来设计API，且超过半数的开发者将未经授权的智能体访问列为安全隐患，据Postman的API现状报告显示。

Yang将Visa、Ramp、Mercury、ElevenLabs、Stripe、Coinbase、MoonPay和DoorDash列为已推出面向智能体的命令行界面（CLI）的公司——CLI是从API检索数据的命令。

"随着越来越多公司推出面向智能体的原生CLI，智能体获得了更广泛的工作执行权限，从而推动进一步的采用，"Yang写道。"随后，公司将构建更多以智能体优先的基础设施，加速这一循环。"

一个核心挑战在于，机器人检测系统只能识别明确声明自身为自动化或匹配已知特征码的流量。模仿人类行为模式的智能体浏览器则经常规避传统过滤器。最近一项来自班贝格大学的学术研究发现，仅因检测系统对正常流量误判而导致的软封锁率就达7%–15%，这还不包括智能体完全未被检测到的反向问题。Seer Interactive是一家数字营销公司，自2023年起便一直在警告客户，智能体浏览器能够"夸大互动指标、人为降低跳出率并扭曲会话时长"，而这些方式是标准分析工具无法捕捉的。

不过，Yang强调，Pitchbook所称的"机器经济体"相对于更广泛的经济体而言仍然很小——至少目前如此。

该公司估计，在约20万亿美元理论上可委托给AI智能体的工作中，目前实际通过智能体完成的仅约占1%。另一项来自初创公司Forsy的估计则将全球"智能体GDP"——即直接归因于已部署智能体的经济价值——按运行费率计算为每年360亿美元。

Yang对Fortune表示，AI智能体尚无法充分参与在线经济，因为支付和责任归属问题仍未解决。这些缺口通过智能体专用支付通道、身份标准或自动化交易监管框架来弥合的速度，将在很大程度上决定机器经济体能否超越其当前规模。

"如果我们没有为智能体进行适当支付的基础设施，那么智能体就无法进行买卖，如果智能体不能买卖，它们就无法创造经济活动，"Yang说。

本文最初发布于Fortune.com。