从最早的扭曲字符、数字验证码，到后来的加减法、滑块拖拽、音频听写，再到如今各种越来越反人类的点选拼图，验证码在过去十几年里不断演化。

它最初的目的就是防止业务接口被自动化脚本滥用。

无论是刷票、撞库、垃圾注册，还是爬虫抓取，本质上都属于同一个问题——如何区分“真实用户”和“机器请求”。

早期的验证码之所以有效，是因为它建立在人比机器更擅长认知前提上，人可以轻松识别扭曲字符、模糊图片和简单语义，而程序做不到。

但这个前提，现在已经开始崩塌了。

既然防不住，那就互相伤害吧

工作量证明（Proof-of-Work，PoW）重新进入 Web 防护，本质上是在提高攻击者的访问代价

它的核心逻辑是你要请求我的服务器资源，就必须对等地付出你自己的硬件代价。

网站不再要求访问者做验证码挑战，而是直接向客户端下发一个轻量级的加密谜题，比如才SHA256，Argon2id、Scrypt等算法。这个过程强制要求访问者的机器（CPU/GPU）在后台进行一段无意义的、高度消耗内存和算力的加密算法。

通过提高单次访问开销，PoW 把问题抛回给了发起请求的一方：你必须衡量利弊，这次访问的收益，是否抵消你硬件开销？

对于普通用户： 这种运算在浏览器后台静默发生，通常只需一两秒钟，完美掩盖在网页加载或表单填写的自然时间里，实现了完全无感的访问体验。
对于自动化脚本： 它们追求的是每秒成千上万次的高频并发。一旦遭遇 PoW 拦截，原本毫无成本的网络 HTTP 请求，瞬间变成了沉重的物理负担。机器会发热，CPU 会满载，电力和云服务器计费会呈指数级飙升，最终在经济账上彻底破产。

抵御 AI 时代的大规模爬虫

在当前的互联网生态下，这种“互相伤害”的机制显得尤为必要。随着大模型时代的到来，服务器面临的最大威胁不仅是传统的 DDoS 或撞库攻击，而是无孔不入的 AI 爬虫。

各大搜索引擎、AI 训练集群和数据聚合平台派出了海量的蜘蛛程序（Spiders）。即便其中一部分声称遵守 robots.txt 协议，但这终究只是“防君子”的口头协定。即使是合规的爬虫，其为了获取最新鲜的训练语料所发起的超高频并发请求，也会像寄生虫一样无情地抽干你网站的带宽和数据库性能，严重拖垮正常用户的访问速度。

在这种场景下，PoW就像景区的门票，对于普通用户游玩几次开销几乎可以忽略，但对于依赖高频并发的 AI 爬虫和自动化脚本来说，开销会随着请求规模递增

你想抓取我的网站数据？没问题。但前提是，每请求一个页面，你的爬虫集群就必须先满载运行几秒钟的运算。

总结

当然，PoW 并不是没有代价，它依然会对部分真实用户造成误伤，尤其是在低性能设备、移动端浏览器或者弱网络环境下。

因此，现代 PoW 系统通常不会粗暴地对所有访问者统一施加挑战，而是会结合 IP 声誉、访问频率、行为特征甚至设备可信度动态调整难度。

从某种意义上说，这也是 AI 时代里，个人网站和小型社区对于大规模数据掠夺的一种反抗。

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验证码的尽头是“互相伤害”，用 PoW 拦截 AI 爬虫的底层逻辑