إحصاءات توليد الصور باستخدام AI في 2026

معدلات النمو، تماماً مثل أحجام السوق نفسها، تعتمد على النطاق — لكنها تتجمع عادة في شريحتين مميزتين. الفئة الضيقة المخصّصة للصور فقط تنمو بسرعة لكنها ليست نموًا انفجارياً، بينما الفئات الأوسع التي تشمل الفيديو تنمو بقوة أكبر بكثير.

• قطاع مولدات الصور الضيق المعتمد على AI: بحسب Grand View Research، معدل نمو سنوي مركب 17.7% (2023–2030)؛ وبحسب Fortune Business Insights، معدل نمو سنوي مركب 17.4% (2025–2034). تقارب نتيجتي شركتين مستقلتين قرب 17% يعد إشارة ذات دلالة.
• Generative AI في إنشاء المحتوى: بحسب Precedence Research، معدل نمو سنوي مركب 21.9% (2025–2035) — أسرع، ما يعكس اتساع الفئة.
• توليد الصور والفيديو بالـAI مجتمعة: بحسب MarketsandMarkets، معدل نمو سنوي مركب 38.2% (2024–2030) — الأعلى بفارق كبير، ويرجع ذلك إلى حدّ كبير إلى عنصر الفيديو.

الخلاصة أن معدل نمو «AI photo generation» يمكن الإبلاغ عنه بصراحة بأنه يتراوح تقريباً بين نحو 17% و38% سنوياً، والطريقة الوحيدة لاختيار الرقم المناسب هي أولاً تحديد ما إذا كنت تقصد الصور فقط أم الصور مع الفيديو. ذيل الفيديو هو ما يدفع معدل النمو المعلن من نطاق العشرات المتأخرة إلى نطاق أواخر الثلاثينات.

أصبح اعتماد المهنيين يتجاوز مرحلة التجريب، لا سيما في مجال التسويق. أوضح الإشارات تأتي من استطلاعات واسعة لموظفي التسويق وكبار مسؤولي التسويق.

وفقًا لـCanva وMorning Consult، ونقلًا عن eMarketer، يستخدم 49% من المسوِّقين حول العالم الـAI يوميًا لتوليد الصور ومقاطع الفيديو، استنادًا إلى مسح أُجري في أواخر 2024 وأوائل 2025. هذا يقارب نصف مهنة التسويق التي تلجأ إلى أداة صور أو فيديو مدعومة بالـAI في كل يوم عمل. ووفقًا لـBCG، أيضاً عبر eMarketer، قال 34% من كبار مسؤولي التسويق (CMOs) إنه حتى مايو 2025، تم نشر الـAI بالفعل لإنشاء الصور كاملة — ليس لمجرد توليد الأفكار أو المساعدة في التحرير، بل لتوليد صور مكتملة تمامًا.

• 49% من المسوِّقين حول العالم يستخدمون الـAI يوميًا لتوليد الصور ومقاطع الفيديو — Canva وMorning Consult، عبر eMarketer (مسح أواخر 2024/أوائل 2025).
• 34% من كبار مسؤولي التسويق (CMOs) يقولون إن الـAI قد تم نشره بالفعل لإنشاء الصور بالكامل — BCG، عبر eMarketer (مايو 2025).

تأتي كلا النسبتين من جماهير مهنية وخاصة بالتسويق بدلاً من الجمهور العام، لذا فهي تصف اعتمادًا في بيئة العمل بدلاً من عدد الأشخاص عالمياً الذين استخدموا مُولِّد صور بالـAI على الإطلاق. نكرر الإشارة إلى هذا القيد في قسم التحفظات. ومع ذلك، عندما يبلغ نحو نصف المسوِّقين عن استخدام يومي ويبلغ ثلث كبار مسؤولي التسويق (CMOs) عن نشر الـAI لإنشاء الصور بالكامل، يكون من الواضح أن التقنية قد انتقلت من كونها تجريبية إلى كونها بنية تحتية داخل تلك المهنة.

الحجم الهائل لصور AI التي تُولد حالياً مذهل، إلا أن أكثر الإحصاءات التراكمية شمولاً تعود قبل عامين تقريباً ويجب قراءتها كأساسيات تاريخية بدلاً من إجماليات حالية.

وفقاً لـ Everypixel Journal، تم إنشاء أكثر من 15 مليار صورة AI خلال عامَي 2022 و2023، بمتوسط يقارب 34 مليون صورة يومياً منذ إطلاق DALL·E 2. أظهر هذا التقدير أن إنتاج صور AI يعمل بالفعل على مستوى يقارن، وفي بعض التوصيفات يتجاوز، وتيرة التصوير الفوتوغرافي التقليدي في عقوده الأولى. وبما أن هذا تقدير جُمع في 2023، فالمجموع التراكمي الحقيقي اليوم أعلى بكثير بالتأكيد، لكن لم يحل محلّه أي إعادة عد مستقلة بنفس الدرجة من الشمولية.

تعزز نقاط البيانات الأحدث من منتج واحد أن المنحنى أصبح أكثر حدة. وفقاً لـ OpenAI، ونُقل ذلك عبر TechCrunch، تم إنشاء أكثر من 700 مليون صورة بواسطة أكثر من 130 مليون مستخدم خلال نحو أسبوع واحد بعد إطلاق مولد الصور GPT-4o في مارس 2025 — أداة واحدة، في أسبوع واحد، أنتجت جزءاً ذا أهمية مما أنتجه النظام البيئي بأكمله في سنوات سابقة. وعلى صعيد التراكم، ووفقاً للأرقام الرسمية من Adobe، كان Firefly قد أنشأ أكثر من 22 مليار أصل بحلول أبريل 2025، مع تقرير Digital Camera World عن أكثر من 24 مليار صورة بحلول منتصف 2025.

عندما يتعلق الأمر بعدد الصور لكل أداة، فإن التفصيل العام الأكثر دقة يأتي مرة أخرى من Everypixel Journal، ببيانات حتى أغسطس 2023. لا يزال يُستشهد به على نطاق واسع، لكنه قديم — يعود إلى ما قبل طفرة مولِّد الصور GPT-4o وغالبية نمو Firefly — لذا اعتبره لقطة للمشهد المبكر بدلًا من قائمة متصدِّرة حالية.

وفقًا لـ Everypixel Journal (حتى أغسطس 2023)، كانت Stable Diffusion قد ولَّدت نحو 12.59 مليار صورة، مما يمثل حوالي 80% من كل صور AI المُنشأة حتى ذلك الحين، متجاوزة Midjourney بنحو 964 مليون وDALL·E 2 بنحو 916 مليون. يعود تقدم Stable Diffusion بشكل كبير إلى توزيعه مفتوح المصدر، الذي سمح له بالعمل عبر عدد لا يحصى من التطبيقات والخوادم بدلًا من منتج مستضاف واحد.

الأرقام الأحدث المبلغ عنها من قِبل البائعين تقع في فترة زمنية مختلفة ولا تُقارن مباشرة. وفقًا لـ OpenAI (عبر TechCrunch)، جذب مولّد الصور GPT-4o أكثر من 700 مليون صورة من أكثر من 130 مليون مستخدم في نحو أسبوع واحد بعد إطلاقه في مارس 2025 — اندفاع عند الإطلاق، وليس إجماليًا تراكميًا على مدار العمر. وبحسب أرقام Adobe الرسمية، كانت Firefly قد أنتجت أكثر من 22 مليار أصل بحلول أبريل 2025، مع ذكر Digital Camera World لأكثر من 24 مليار صورة بحلول منتصف 2025. نحتفظ بها عمدًا في صفوف وإطارات منفصلة لأن مزج ذروة إطلاق لمدة أسبوع واحد مع عدد أصول تراكمي أبلغه البائع وتقدير طرف ثالث من 2023 في ترتيب واحد سيكون مضللاً.

هذا هو الاتجاه الأكثر لفتاً في البيانات، وهو السبب في أن هذه التدوينة تقف عند هذه النقطة. الإجابة القصيرة هي لا — والناس يصبحون أسوأ في ذلك حتى مع تزايد ثقتهم.

وفقاً لـ Conjointly (September 2025)، في دراسة شملت 301 US adults، استطاع المشاركون تمييز الصور الحقيقية عن الصور المولَّدة بواسطة AI عند مستوى يقارب الصدفة، نحو 50% — إحصائياً لا أفضل من رمية عملة. الانخفاض مع مرور الوقت هو الجزء الأكثر حدة في النتيجة: فقط 9% من المشاركين حدّدوا بشكل صحيح ما لا يقل عن 70% من الصور، انخفاضاً من 25% في June 2023. بعبارة أخرى، حصة الأشخاص الذين يجيدون فعلياً كشف صور AI انهارت بنحو ثلثيها في ما يزيد قليلاً عن عامين.

• دقة الكشف: نحو مستوى الصدفة (~50%) — Conjointly (Sept 2025, 301 US adults).
• نسبة الذين حدّدوا 70% على الأقل من الصور بشكل صحيح: 9% في Sept 2025، انخفاضاً من 25% في June 2023 — Conjointly.
• الثقة المبلَّغ عنها ذاتياً: 42% في Sept 2025، مرتفعة من 31% — Conjointly.

فجوة الثقة هي ما يجعل هذا أمراً خطيراً أكثر من كونه مجرد مثير للاهتمام. وفقاً لـ Conjointly، ارتفعت الثقة المبلَّغ عنها ذاتياً إلى 42% من 31% خلال نفس الفترة التي انخفضت فيها الدقة الفعلية. يشعر الناس بيقين أكبر من قدرتهم على كشف صور AI في اللحظة التي أصبحوا فيها أسوأ بشكل قابل للقياس في ذلك. هذه دراسة واحدة فقط شملت 301 US adults، لذلك لا ينبغي تعميمها على جميع السكان — لكن اتجاه الحركة واضح ويتسق مع التحسن الكامن في جودة توليد صور AI.

تُعرَّف ملخصات الإحصاءات الصادقة بقدر ما ترفض الادعاء به بقدر ما تُبلّغ عنه. فيما يلي المجالات التي تكون فيها الأدلة حول توليد الصور بالـ AI رقيقة أو متناقضة أو مفقودة — وحيث ينبغي عليك أن تكون متشككًا تجاه الأرقام التي تبدو واثقة من نفسها.

• تختلف تقديرات حجم السوق اختلافًا هائلًا حسب النطاق. قطاع «AI image generator» الضيق يقع في مئات ملايين الدولارات مع معدل نمو سنوي مركب يقارب 17% (Grand View Research; Fortune Business Insights)، بينما يؤدي احتساب الفيديو ضمن الحزمة إلى رفع الرقم إلى مليارات الدولارات مع معدل نمو سنوي مركب يقارب 38% (MarketsandMarkets). لا يوجد «حجم سوق واحد حقيقي» — بل فقط حجم الفئة التي تحددها.
• أعداد الصور التراكمية لكل أداة قديمة. أكثر التحليلات تفصيلًا لكل أداة (Everypixel Journal) يعود تاريخها إلى 2023 وتسبق طفرة مولد الصور GPT-4o ومعظم نمو Firefly. من شبه المؤكد أن ترتيب اليوم الفعلي مختلف، لكن لم تحل قائمة معادِّة العدّ مستقلة بنفس الصرامة محلها.
• الأرقام التي تعلنها البائعون لا تُدقق بصورة مستقلة. أرقام مثل 22 مليار+ أصل لِـ Firefly (Adobe) و700 مليون+ صورة عند إطلاق GPT-4o (OpenAI، عبر TechCrunch) مصدرها الشركات نفسها ولم تتحقق جهة مستقلة منها.
• إحصاءات الاعتماد تصف المهنيين، وليس الجميع. أرقام 49% للاستخدام اليومي و34% للنشر الكامل للصور (Canva/Morning Consult وBCG، عبر eMarketer) مأخوذة من المسوّقين ومدراء التسويق، وليس من الجمهور العام، لذا فهي لا تخبرنا بعدد الأشخاص الذين يستخدمون أدوات الصور بالـ AI على مستوى العالم.
• دراسة الكشف صغيرة ومقتصرة على الولايات المتحدة. نتيجة Conjointly مبنية على 301 بالغًا أمريكيًا؛ وهي إشارة قوية من حيث الاتجاه لكنها ليست تعدادًا عالميًا.
• تم استبعاد الإحصاءات الشائعة الانتشار عمدًا. الادعاء الشائع بأن «71% من صور وسائل التواصل الاجتماعي هي من صنع AI» لم يُعثر على مصدر موثوق له، لذا استبقناه تمامًا بدلاً من إعادة تدوير رقم لا يمكن التحقق منه إلى منشور قابل للاستشهاد.

إذا أخذت درسًا منهجيًا واحدًا من هذا القسم، فليكن هذا: اسأل دائمًا ما الذي يقيسه الرقم قبل أن تستشهد به. يفسّر النطاق والتاريخ ونوع المصدر تقريبًا كل تناقض ظاهر في إحصاءات توليد الصور بالـ AI.

المسار الذي تلمحه البيانات الموثوقة متسق عبر كل منظور فحصناه. ينمو السوق بنحو 17% سنويًا لأدوات الصور فقط وحتى 38% سنويًا عند احتساب الفيديو (Grand View Research, Fortune Business Insights, and MarketsandMarkets على التوالي)، لذا فإن الإنفاق والقدرات يتراكمان بسرعة وفق أي تعريف معقول.

إن الاعتماد منتشر بالفعل بعمق في مجال التسويق — فقرابة نصف المسوقين يستخدمون AI يوميًا للصور والفيديو، وثلث رؤساء أقسام التسويق (CMOs) يطبقونه لإنشاء الصور بالكامل (Canva/Morning Consult and BCG, via eMarketer) — وتُظهر أرقام الحجم أن التوليد يحدث على نطاق يقاس بعشرات مليارات الصور، مع أداة واحدة جديدة قادرة على إنتاج 700 مليون صورة في أسبوع (OpenAI, via TechCrunch). النتيجة الطبيعية هي الاتجاه الذي وثقته Conjointly: مع ارتفاع جودة المخرجات، تنهار قدرة البشر على التمييز بين ما صنعته AI والواقع حتى مع ارتفاع الثقة.

الاستنتاج الصادق المتطلع إلى الأمام إذن ضيق لكنه راسخ. توقع استمرار نمو السوق بمعدلات مزدوجة إلى مزدوجة مرتفعة، وتعميق الاعتماد المهني، واتساع الفجوة بين مدى ثقة الناس بقدرتهم على اكتشاف صور AI ومدى قدرتهم الفعلية. أما ما لا نستطيع بعدُ قياسه بدقة — حجم سوق موحد وموثوق، أو ترتيب محدث لكل أداة، أو اعتماد من القياسات العامة للسكان — فهو بالضبط المكان الذي تحتاج فيه الجولة التالية من الأبحاث الموثوقة إلى التركيز.