סטטיסטיקות של יצירת תמונות באמצעות AI בשנת 2026

קצבי הצמיחה, כמו גודל השווקים עצמם, תלויים בהיקף — אך הם מתחלקים לשתי קבוצות ברורות. הסגמנט המצומצם, שמייצר תמונות בלבד, צומח במהירות אך לא בקצב פיצוץ, בעוד הקטגוריות הרחבות יותר שמכלילות וידאו צומחות באופן משמעותית יותר.

• הסגמנט המצומצם של מחוללי תמונות ב-AI: לפי Grand View Research, CAGR של 17.7% (2023–2030); לפי Fortune Business Insights, CAGR של 17.4% (2025–2034). שתי חברות עצמאיות שמתקרבות לכ-17% הן אות משמעותית.
• AI גנרטיבי ביצירת תוכן: לפי Precedence Research, CAGR של 21.9% (2025–2035) — מהיר יותר, משקף את הטווח הרחב יותר.
• ייצור תמונות ווידאו ב-AI משולב: לפי MarketsandMarkets, CAGR של 38.2% (2024–2030) — הרחק הקצב הגבוה ביותר, ומונע ברובו על ידי מרכיב הווידאו.

המסקנה היא שקצב הגידול של «AI photo generation» ניתן לציון ביושר כטווח שנע מכ-17% עד כ-38% בשנה, והדרך היחידה לבחור את המספר המתאים היא קודם להחליט האם הכוונה היא לתמונות בלבד או לתמונות יחד עם וידאו. מרכיב הווידאו הוא זה שמושך את שיעור הצמיחה המדווח מהעשרות הגבוהות אל השלושים העליונים.

האימוץ בקרב אנשי מקצוע עבר את שלב הניסוי, במיוחד בתחום השיווק. האותות הברורים ביותר מגיעים מסקרים רחבי היקף של משווקים ומנהלי שיווק בכירים.

לפי Canva ו-Morning Consult, כפי שנמסר דרך eMarketer, 49% מהמשווקים בעולם משתמשים ב-AI מדי יום לייצור תמונות ווידאו, לפי סקר שנערך בסוף 2024 ותחילת 2025. זה כמעט חצי מעוסקי השיווק שמגיעים לכלי תמונות או וידאו מבוסס AI בכל יום עבודה. לפי BCG, גם דרך eMarketer, 34% מה-CMOs אמרו כי נכון למאי 2025 ה-AI כבר הוטמע ליצירת תמונות מלאה — לא רק לסיעור מוחות או לסיוע בעריכה, אלא לייצור תמונות גמורות ומשלימות.

• 49% מהמשווקים בעולם משתמשים ב-AI מדי יום לייצור תמונות ווידאו — Canva ו-Morning Consult, דרך eMarketer (סקר בסוף 2024/תחילת 2025).
• 34% מה-CMOs מדווחים שה-AI כבר הוטמע ליצירת תמונות שלמות — BCG, דרך eMarketer (מאי 2025).

שני הנתונים מגיעים מקהלים מקצועיים ושיווקיים ולא מהציבור הרחב, ולכן הם מתארים אימוץ במקום העבודה ולא כמה אנשים ברחבי העולם נגעו אי פעם בגנרטור תמונות מבוסס AI. אנו מסמנים שוב מגבלה זו בסעיף ההסתייגויות. עם זאת, כשבערך חצי מהמשווקים מדווחים על שימוש יומי וכשליש מה-CMOs מדווחים על הטמעת AI ליצירת תמונות מלאות, הטכנולוגיה חצתה בבירור מצב של חידוש והפכה לתשתית בתחום זה.

הנפח העצום של תמונות AI שנוצרות כיום הוא מדהים, אך הספירות המצטברות המקיפות ביותר הן כבר מלפני כמה שנים ויש לקרוא להן קווי יסוד היסטוריים ולא כסכומים עדכניים.

על־פי Everypixel Journal, נוצרו יותר מ‑15 מיליארד תמונות AI במהלך 2022 ו‑2023, בממוצע של בערך 34 מיליון ביום מאז השקת DALL·E 2. הערכה זו כבר הראתה שיצירת תמונות AI פועלת בקנה־מידה השווה, ובמסגרות מסוימות אף עולה על קצב הצילום המסורתי בעשורים הראשונים שלו. מאחר שמדובר בהערכה שנערכה ב‑2023, המספר המצטבר האמיתי כיום גבוה משמעותית, אך לא הוחלפה לה ספירה עצמאית מקיפה שוות־ערך.

נתוני מוצר יחיד עדכניים מחזקים שהעקומה רק התחדדה. על‑פי OpenAI, כפי שדווח ב‑TechCrunch, נוצרו יותר מ‑700 מיליון תמונות על ידי יותר מ‑130 מיליון משתמשים במשך כשבוע לאחר השקת יוצר התמונות GPT-4o במרץ 2025 — כלי יחיד, בשבוע אחד, שהפיק חלק משמעותי ממה שהמערכת כולה ייצרה בשנים מוקדמות יותר. מצד המצטבר, לפי הנתונים הרשמיים של Adobe, Firefly ייצר יותר מ‑22 מיליארד נכסים עד אפריל 2025, כאשר Digital Camera World דיווחה על יותר מ‑24 מיליארד תמונות עד אמצע 2025.

כשמדובר במנייני תמונות לפי כלי, הפירוט הציבורי המפורט ביותר מגיע שוב מ‑Everypixel Journal, נמדד עד Aug 2023. הוא מצוטט רבות, אך הוא מיושן — הוא קדם לפרץ של GPT-4o image generator ולחלק הארי של צמיחתו של Firefly — לכן ראו בו תמונת מצב של הנוף המוקדם ולא טבלת דירוג עדכנית.

על פי Everypixel Journal (through August 2023), Stable Diffusion ייצר בערך 12.59 מיליארד תמונות, המהוות כ‑80% מכל תמונות ה‑AI שנוצרו עד אותו שלב, הרבה יותר מ‑Midjourney בכ‑964 מיליון ומ‑DALL·E 2 בכ‑916 מיליון. היתרון של Stable Diffusion נובע בעיקר מהתפוצה שלו כקוד‑פתוח, שאיפשרה לו לפעול בשלל אפליקציות ושרתים במקום מוצר מתארח יחיד.

הנתונים המדווחים החדשים של הספקים מתייחסים לתקופות שונות ולכן אינם ניתנים להשוואה ישירה. על פי OpenAI (דרך TechCrunch), ה‑GPT-4o image generator משך יותר מ‑700 מיליון תמונות מיותר מ‑130 מיליון משתמשים בתוך כשבוע לאחר ההשקה שלו ב‑March 2025 — זינוק השקה, לא סכום מצטבר לכל החיים. ולפי המספרים הרשמיים של Adobe, Firefly ייצר יותר מ‑22 מיליארד נכסים עד Apr 2025, כאשר Digital Camera World מצטטת יותר מ‑24 מיליארד תמונות עד mid-2025. אנו משאירים שורות ומסגרות נפרדות בכוונה, כי ערבוב בין זינוק השקה בן שבוע, ספירת נכסים מצטברת של ספק ואומדן צד שלישי משנת 2023 בדירוג בודד עלול להטעות.

זוהי המגמה הבולטת ביותר בנתונים, והיא הסיבה שהפוסט הזה פותח כפי שהוא. התשובה הקצרה היא: לא — ואנשים נעשים גרועים יותר בזה בעוד שהם נעשים בטוחים יותר.

על-פי Conjointly (ספטמבר 2025), במחקר שכלל 301 מבוגרים בארה״ב, המשתתפים הבחינו בתמונות אמיתיות לעומת תמונות שנוצרו על ידי AI בערך ברמת המקריות, כ־50% — סטטיסטית לא טוב יותר מהטלת מטבע. הירידה לאורך הזמן היא החלק החמור ביותר בממצא: רק 9% מהמשתתפים זיהו נכונה לפחות 70% מהתמונות, לעומת 25% ביוני 2023. במילים אחרות, החלק של אנשים שבאמת טובים בזיהוי תמונות AI קרס בכ־שני שלישים בכמה פחות משנתיים.

• דיוק הזיהוי: בערך ברמת המקריות (~50%) — Conjointly (ספט 2025, 301 מבוגרים בארה״ב).
• שיעור שהזהה נכונה לפחות 70% מהתמונות: 9% בספטEMBER 2025, לעומת 25% ביוני 2023 — Conjointly.
• ביטחון מדווח על ידי המשתתפים: 42% בספטמבר 2025, עלייה מ־31% — Conjointly.

הפער בביטחון הוא מה שהופך זאת למסוכן ולא רק מעניין. על-פי Conjointly, הביטחון המדווח עלה ל־42% מ־31% באותה התקופה שבה הדיוק בפועל ירד. אנשים מרגישים בטוחים יותר שהם יכולים לזהות תמונות AI בדיוק ברגע שבו הם הפכו למדידים פחות מדויקים בזה. מדובר במחקר יחיד שכלל 301 מבוגרים בארה״ב, ולכן אין להכליל זאת יתר על המידה על כל האוכלוסיות — אך הכיוון ברור ותואם את השיפור הבסיסי באיכות יצירת התמונות על ידי AI.

סיכומי סטטיסטיקה אמינים מוגדרים לא פחות על־פי מה שהם מסרבים לטעון מאשר על־פי מה שהם מדווחים. כאן הראיות לגבי יצירת תמונות ב‑AI באמת דקות, סותרות או חסרות — וכאן כדאי שתהיו סקפטיים לגבי נתונים שנשמעים בטוחים.

• הערכות גודל השוק שונות באופן ניכר לפי היקף. הקטגוריה המצומצמת של «AI image generator» עומדת במאות מיליוני דולרים בצמיחה שנתית מורכבת של כ‑17% (Grand View Research; Fortune Business Insights), בעוד שאריזת וידאו דוחפת את המספר למיליארדים בצמיחה שנתית מורכבת של כ‑38% (MarketsandMarkets). אין «גודל שוק אמיתי» יחיד — יש רק את גודל הקטגוריה שתבחר להגדיר.
• ספירות מצטברות של תמונות לפי כלי מיושנות. הפירוט המקיף ביותר לפי כלי (Everypixel Journal) הוא מ‑2023 ומקדים את גל ההגברה של GPT-4o כמייצר תמונות ואת רוב הצמיחה של Firefly. הדירוג האמיתי היום כנראה שונה, אבל לא נערכה חזרה עצמאית בקפידה שווה שתחליף אותו.
• סכומים שדווחו על‑ידי הספקים אינם מאומתים באופן עצמאי. מספרים כגון יותר מ‑22 מיליארד נכסים של Firefly (Adobe) ותמונות בהשקת GPT-4o — יותר מ‑700 מיליון (OpenAI, via TechCrunch) מגיעים מחברות עצמן ולא אומתו באופן עצמאי.
• נתוני האימוץ מתארים מקצוענים, לא את כולם. הנתונים של 49% שימוש יומי ו‑34% פריסה מלאה של תמונות (Canva/Morning Consult and BCG, via eMarketer) מגיעים ממקדמי שיווק ו‑CMOs, לא מהציבור הרחב, ולכן הם לא אומרים לנו כמה אנשים ברחבי העולם משתמשים בכלל בכלי יצירת תמונות ב‑AI.
• מחקר הגילוי קטן ומוגבל ל‑US בלבד. הממצא של Conjointly מבוסס על 301 מבוגרים בארה״ב; זהו איתות כיווני חזק אבל לא מפקד עולמי.
• סטטיסטיקות ויראליות שמתפוצצות ברבים הושמטו בכוונה. טענה נפוצה ש‑«71% מהתמונות ברשתות החברתיות הן AI» לא ניתנה לעקיבה לאף מקור אמין, לכן השארנו אותה מחוץ למאמר במקום לכבס מספר שאי‑אפשר לוודא ולהכניס לפוסט שניתן לצטט.

אם תיקחו לקח מתודולוגי אחד מהקטע הזה — שיהיה זה זה: תמיד תשאלו מה המספר מודד לפני שאתם מצטטים אותו. היקף, תאריך וסוג המקור מסבירים כמעט כל סתירה נראית לעין בסטטיסטיקות של יצירת תמונות ב‑AI.

המסלול שהנתונים האמינים מצביעים עליו אחיד בכל הפרספקטיבות שבחנו. השוק צומח בכ-17% לשנה עבור כלים המיועדים לתמונות בלבד ובכ-38% לשנה כאשר נכלל וידאו (Grand View Research, Fortune Business Insights, ו-MarketsandMarkets, בהתאמה), ולכן ההוצאה והיכולות מצטברות במהירות לפי כל הגדרה סבירה.

האימוץ כבר מעמיק בתחום השיווק — כמעט מחצית מהמפרסמים משתמשים ב-AI מדי יום לתמונות ולווידאו, ושליש מה-CMOs מפעילים אותו ליצירה מלאה של תמונות (Canva/Morning Consult ו-BCG, דרך eMarketer) — ומספרי הנפח מראים שהייצור מתרחש בקנה מידה של עשרות מיליארדי תמונות, כאשר כלי חדש אחד מסוגל להפיק 700 מיליון תמונות בשבוע (OpenAI, דרך TechCrunch). התוצאה הטבעית היא המגמה שתועדה על ידי Conjointly: ככל שאיכות הפלט עולה, היכולת האנושית להבחין בין AI למציאות מתמוטטת אף על פי שהביטחון עולה.

המסקנה ההוגנת והמתקפת קדימה היא לפיכך צרה אך מוצקה. צפו להמשך צמיחה בשיעורים דו-ספרתיים ועד דו-ספרתיים גבוהים, העמקת האימוץ המקצועי והתרחבות הפער בין עד כמה אנשים חושבים שהם טובים בזיהוי תמונות שנוצרו על ידי AI לבין עד כמה הם באמת טובים. מה שעדיין איננו יכולים לכמת באופן מהימן — גודל שוק סמכותי יחיד, דירוג עדכני לפי כלי, או אימוץ בקרב האוכלוסייה הכללית — הוא בדיוק התחום שבו נדרש הסיבוב הבא של מחקר אמין.