網路爬蟲技術正成為推動技術創新的核心動力，從追蹤電商價格波動到訓練未來的 AI 模型，大量數據的獲取已成為各大組織的首要任務。然而，隨著數據價值提升，維持公開數據的存取權限變得日益困難。Oxylabs 工程經理 Giedrius Steimantas 指出，數據需求主要受電商實時決策、大型語言模型（LLM）訓練及公共數據應用增加這三大因素驅動，這些資訊不應被少數企業壟斷。
數據開放程度直接影響 AI 模型的公平性與品質
數據獲取的開放程度與 AI 技術的發展息息相關。研究顯示，建立在廣泛公共數據基礎上的 AI 模型較不容易產生偏見，因為多元的數據輸入能提供更平衡的資訊，避免模型複製人類的偏見。若數據存取受到嚴格限制，人工智能模型可能會因知識缺口而提供錯誤或扭曲的資訊，這將對學術研究、調查報導及價格比較等傳統依賴公共數據的領域產生連鎖反應。
防止大型企業壟斷公開數據資源
目前市場上存在一種拉鋸戰，部分大型企業傾向於加強數據存取限制，這可能導致數據門戶化現象。Giedrius Steimantas 認為，公開的網路數據不應僅掌握在少數公司手中，而應讓各種規模的企業都能平等存取，以確保市場競爭力與創新。如果少數組織壟斷了數據資源，不僅會減緩技術研發的速度，還會限制產品的多樣性，最終損害終端使用者的權益。
AI 代理技術將提升數據收集效率與民主化
隨著 AI 代理市場規模預計在 2030 年達到 471 億美元，這些工具在數據收集中的角色愈發重要。AI 代理能以更高效且具成本效益的方式獲取實時數據，幫助缺乏工程資源的小型企業實現數據獲取民主化。在 2026 年的科技環境下，擁抱開放數據存取是推動公平競爭的關鍵，唯有打破數據壁壘，才能讓初創企業與大公司在同樣的公共資源基礎上創造價值。
