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Zu diesem Ergebnis kommt eine aktuelle Analyse von Fastly, über die unter anderem das Fachportal „IT Administrator“ berichtet hat. Demnach ist das Volumen der AI-Anfragen im Internet zwischen Januar und Mai 2026 um rund 30 Prozent gestiegen. Damit sei der AI-Traffic um etwa 6,5-mal schneller gewachsen als der klassische Web-Traffic.
Laut der Analyse sind AI-Crawler und sogenannte AI-Fetcher wesentliche Gründe für diese Entwicklung. Während AI-Crawler Web-Inhalte sammeln, um AI-Modelle zu trainieren oder zu aktualisieren, durchforsten AI-Fetcher das Internet in Echtzeit nach Informationen – damit etwa AI-Assistenten in der Lage sind, Nutzeranfragen auf Basis aktueller Websitedaten zu beantworten.
AI-Traffic und -Anfragen technisch deutlich anspruchsvoller
AI-Anfragen unterscheiden sich jedoch wesentlich von klassischen Nutzerzugriffen. Denn während menschliche Anfragen in der Regel über zwischengespeicherte Kopien (Cache) bedient werden und den eigentlichen Server kaum belasten, benötigen AI-Systeme häufig Zugriff auf Rohdaten oder strukturierte Informationen. Dadurch müssen ihre Anfragen deutlich häufiger bis zu den Ursprungssystemen, sprich Servern, hinter einer Website durchdringen – was die Backend-Infrastruktur erheblich stärker beansprucht.
Die Untersuchung von Fastly veranschaulicht dies mit konkreten Zahlen: Demnach erforderten im Mai 2026 mehr als die Hälfte aller AI-Anfragen einen direkten Zugriff auf die Ursprungssysteme hinter den Websites. Bei menschlichen Anfragen sei dies bei weniger als neun Prozent der Fall gewesen.
Laut der Analyse entwickelt sich AI-Traffic für IT-Verantwortliche damit zunehmend zu einem eigenen Planungs- und Steuerungsfaktor. Neben Fragen der Lastverteilung und Performance müssten sie auch festlegen, welche AI-Dienste überhaupt auf ihre Inhalte, Anwendungen und APIs zugreifen dürfen. Entsprechend gehe es vermehrt darum, automatisierte AI-Zugriffe gezielt zu überwachen und zu kontrollieren.