DI nuotraukų generavimo statistika 2026 m.

Augimo tempai, kaip ir pačių rinkos dydžių skaičiai, priklauso nuo apimties — bet jie telkiasi į dvi aiškias juostas. Siauras, tik vaizdų segmentas auga sparčiai, bet ne sprogstamai, o platesnės kategorijos, kurios apima video, auga daug agresyviau.

• Siauras DI vaizdų generatorių segmentas: pagal Grand View Research, 17.7% SAGV (2023–2030); pagal Fortune Business Insights, 17.4% SAGV (2025–2034). Dviejų nepriklausomų šaltinių suartėjimas ties ~17% yra reikšmingas signalas.
• Generatyvinis DI turinio kūrime: pagal Precedence Research, 21.9% SAGV (2025–2035) — greičiau, nes kategorija platesnė.
• DI vaizdų ir video generavimas kartu: pagal MarketsandMarkets, 38.2% SAGV (2024–2030) — stačiausias šuolis, daugiausia dėl video komponento.

Išvada: „DI nuotraukų generavimo“ augimo tempas sąžiningai gali būti nusakytas kaip nuo maždaug 17% iki maždaug 38% per metus, ir vienintelis būdas pasirinkti tinkamą skaičių — pirmiausia apsibrėžti, ar kalbama tik apie vaizdus, ar apie vaizdus kartu su video. Būtent video „uodega“ ištempia antraštinį augimo tempą iš vėlyvų paauglių į vėlyvus trisdešimtinius procentus.

Profesinėje aplinkoje įsisavinimas peržengė eksperimentinę fazę, ypač rinkodaroje. Aiškiausi signalai ateina iš didelių rinkodaros specialistų ir rinkodaros vadovų apklausų.

Canva ir Morning Consult, cituojamų eMarketer, duomenimis, 49% viso pasaulio rinkodaros specialistų kasdien naudoja DI vaizdų ir video generavimui (apklausa vykdyta 2024 m. pabaigoje ir 2025 m. pradžioje). Tai beveik pusė profesijos, kuri kas darbo dieną pasitelkia DI vaizdo ar video įrankį. BCG, taip pat per eMarketer, duomenimis, 34% CMO 2025 m. gegužę teigė, kad DI jau diegtas pilnam vaizdų kūrimui — ne tik idėjoms ar redagavimo pagalbai, bet ir galutinių vaizdų generavimui.

• 49% viso pasaulio rinkodaros specialistų DI kasdien naudoja vaizdų ir video generavimui — Canva ir Morning Consult, per eMarketer (apklausa 2024 m. pabaigoje / 2025 m. pradžioje).
• 34% CMO teigia, kad DI jau diegtas pilnam vaizdų kūrimui — BCG, per eMarketer (2025 m. gegužė).

Abu skaičiai apibūdina profesionalų ir rinkodaros auditorijas, o ne plačiąją visuomenę, tad jie atspindi naudojimą darbo vietoje, o ne kiek žmonių pasaulyje kada nors buvo išbandę DI nuotraukų generatorių. Į šį apribojimą dar kartą atkreipiame dėmesį pastabų skiltyje. Vis dėlto, kai maždaug pusė rinkodaros specialistų praneša apie kasdienį naudojimą, o trečdalis CMO — apie DI diegimą pilnam vaizdų kūrimui, ši technologija aiškiai peržengė naujovės ribą ir tapo profesinės infrastruktūros dalimi.

DI vaizdų kiekiai dabar yra stulbinantys, nors išsamiausi suminiai skaičiavimai jau kelių metų senumo ir juos reikėtų laikyti istorine baze, o ne dabartinėmis sumomis.

Everypixel Journal vertinimu, 2022–2023 m. sukurta daugiau nei 15 mlrd. DI vaizdų, vidutiniškai apie 34 mln. per dieną nuo DALL·E 2 pasirodymo. Šis vertinimas jau tada parodė, kad DI vaizdų kūrimas veikia mastu, prilygstančiu tradicinės fotografijos tempams ankstyvaisiais dešimtmečiais, o kai kuriais pjūviais — juos net viršijančiu. Kadangi tai 2023 m. sudarytas vertinimas, šiandieninė suminė reikšmė tikrai daug didesnė, tačiau jokio taip pat išsamaus nepriklausomo perskaičiavimo kol kas nepasirodė.

Naujesni atskirų produktų rodikliai patvirtina, kad kreivė tik statėja. OpenAI, cituojamos per TechCrunch, duomenimis, per maždaug vieną savaitę po GPT-4o vaizdų generatoriaus paleidimo 2025 m. kovą daugiau nei 130 mln. vartotojų sukūrė daugiau nei 700 mln. vaizdų — vienu įrankiu, per vieną savaitę, sugeneruota reikšminga dalis to, ką anksčiau pasiekdavo visa ekosistema. O suminėje pusėje, pagal oficialius Adobe skaičius, Firefly iki 2025 m. balandžio buvo sugeneravęs daugiau nei 22 mlrd. išteklių, o Digital Camera World skelbė apie daugiau nei 24 mlrd. vaizdų 2025 m. viduryje.

Kalbant apie atskirų įrankių vaizdų kiekius, detaliausias viešas pjūvis vėlgi yra iš Everypixel Journal, matuota iki 2023 m. rugpjūčio. Jis plačiai cituojamas, bet yra pasenęs — dar prieš GPT-4o vaizdų generatoriaus bumą ir didžiąją Firefly augimo dalį — tad į tai žiūrėkite kaip į ankstyvojo peizažo momentinę nuotrauką, o ne dabartinį lyderių sąrašą.

Everypixel Journal duomenimis (iki 2023 m. rugpjūčio), Stable Diffusion buvo sugeneravęs apie 12.59 mlrd. vaizdų, t. y. maždaug 80% visų iki tol sukurtų DI vaizdų, ryškiai lenkdamas Midjourney (~964 mln.) ir DALL·E 2 (~916 mln.). Stable Diffusion persvarą daugiausia lėmė atvirojo kodo platinimas, leidęs jam veikti begalėje programų ir serverių, o ne viename talpinamame produkte.

Naujesni, tiekėjų skelbiami skaičiai priklauso kitam laikotarpiui ir nėra tiesiogiai palyginami. OpenAI (per TechCrunch) teigimu, GPT-4o vaizdų generatorius per maždaug vieną savaitę po 2025 m. kovo paleidimo sugeneravo daugiau nei 700 mln. vaizdų iš daugiau nei 130 mln. vartotojų — tai paleidimo šuolis, o ne viso laikotarpio suma. O pagal oficialius Adobe skaičius, Firefly iki 2025 m. balandžio sukūrė daugiau nei 22 mlrd. išteklių, o Digital Camera World citavo daugiau nei 24 mlrd. vaizdų 2025 m. viduryje. Sąmoningai laikome juos atskirose eilutėse ir rėmuose, nes maišyti vienos savaitės paleidimo piką, tiekėjo skelbiamą suminį išteklių skaičių ir 2023 m. trečiosios šalies vertinimą į vieną reitingą būtų klaidinanti praktika.

Tai ryškiausia duomenų tendencija ir priežastis, kodėl šis tekstas prasideda būtent taip. Trumpas atsakymas — ne, ir žmonėms sekasi vis prasčiau, nors jų pasitikėjimas auga.

Conjointly (2025 m. rugsėjis) duomenimis, 301 JAV suaugusiojo tyrime dalyviai tikras ir DI sukurtas nuotraukas atskyrė maždaug atsitiktinumo lygiu — apie 50%, statistiškai ne geriau nei metant monetą. Aštriausia išvada — nuosmukis laike: bent 70% vaizdų teisingai atpažino tik 9% dalyvių, palyginti su 25% 2023 m. birželį. Kitaip tariant, žmonių dalis, kurie tikrai gerai atpažįsta DI vaizdus, per kiek daugiau nei dvejus metus sumenko maždaug du trečdalius.

• Atpažinimo tikslumas: maždaug atsitiktinumo lygis (~50%) — Conjointly (2025 m. rugsėjis, 301 JAV suaugusysis).
• Dalis, teisingai atpažinusi bent 70% vaizdų: 9% 2025 m. rugsėjį, palyginti su 25% 2023 m. birželį — Conjointly.
• Saviįvertintas pasitikėjimas: 42% 2025 m. rugsėjį, palyginti su 31% — Conjointly.

Būtent pasitikėjimo ir realaus tikslumo atotrūkis paverčia tai ne tik įdomiu, bet ir pavojingu reiškiniu. Conjointly duomenimis, saviįvertintas pasitikėjimas pakilo iki 42% nuo 31% tuo pačiu laikotarpiu, kai faktinis tikslumas smuko. Žmonės jaučiasi vis tikresni, kad gali atskirti DI nuotraukas, būtent tada, kai jų gebėjimas matuojamai blogėja. Tai vienas 301 JAV suaugusiojo tyrimas, tad jo negalima perkelti visoms populiacijoms — tačiau kryptis nedviprasmiška ir dera su DI nuotraukų generavimo kokybės šuoliu.

Sąžiningi statistikos rinkiniai tiek pat apibrėžiami tuo, ko jie atsisako teigti, kiek ir tuo, ką jie pateikia. Štai kur įrodymai apie DI nuotraukų generavimą yra iš tiesų reti, prieštaringi ar trūksta — ir kur reikėtų skeptiškai vertinti užtikrintai skambančius skaičius.

• Rinkos dydžio vertinimai smarkiai skiriasi pagal apimtį. Siauras „DI vaizdų generatorių“ segmentas — keli šimtai milijonų dolerių, apie 17% SAGV (Grand View Research; Fortune Business Insights), o prijungus video suma šokteli iki milijardų, apie 38% SAGV (MarketsandMarkets). Nėra vieno „tikro“ rinkos dydžio — yra tik Jūsų apibrėžtos kategorijos dydis.
• Pagal įrankį skaičiuojami suminiai vaizdų kiekiai yra pasenę. Išsamiausias pjūvis (Everypixel Journal) — iš 2023 m. ir dar prieš GPT-4o bangą bei didžiąją Firefly augimo dalį. Šiandieninis tikras reitingas beveik neabejotinai kitoks, bet jokio taip pat griežto nepriklausomo perskaičiavimo dar nėra.
• Tiekėjų skelbiami sumos nėra nepriklausomai audituotos. Tokie skaičiai kaip Firefly 22 mlrd.+ išteklių (Adobe) ir GPT-4o paleidimo 700 mln.+ vaizdų (OpenAI, per TechCrunch) pateikiami pačių įmonių ir nebuvo nepriklausomai patikrinti.
• Įsisavinimo statistika aprašo profesionalus, o ne visus. 49% kasdienio naudojimo ir 34% pilno vaizdų kūrimo diegimo skaičiai (Canva/Morning Consult ir BCG, per eMarketer) yra apie rinkodaros specialistus ir CMO, o ne apie bendrą visuomenę, todėl jie neatsako, kiek žmonių pasaulyje apskritai naudoja DI vaizdų įrankius.
• Atpažinimo tyrimas yra mažas ir tik JAV. Conjointly išvada paremta 301 JAV suaugusiuoju; tai stiprus krypties signalas, bet ne pasaulinis surašymas.
• Plačiai cituojami „viraliniai“ skaičiai tyčia neįtraukti. Populiarus teiginys, kad „71% socialinių tinklų vaizdų yra DI“, neturėjo patikimo šaltinio, todėl jo visai neįtraukėme, užuot plovę nepatikrinamą skaičių į cituojamą tekstą.

Jei iš šios skilties reikėtų pasiimti vieną metodologinę pamoką, tebūnie ši: prieš cituodami visada klauskite, ką konkrečiai matuoja skaičius. Apimtis, data ir šaltinio tipas paaiškina beveik kiekvieną, iš pažiūros, prieštaravimą DI nuotraukų generavimo statistikoje.

Pagal patikimus duomenis matoma kryptis visais mūsų nagrinėtais pjūviais yra nuosekli. Rinka auga maždaug 17% per metus tik vaizdų įrankiams ir iki 38% per metus, kai įtraukiamas video (atitinkamai Grand View Research, Fortune Business Insights ir MarketsandMarkets), tad išlaidos ir galimybės pagal bet kokį protingą apibrėžimą sparčiai kaupiasi.

Įsisavinimas rinkodaroje jau gilus — beveik pusė specialistų kasdien naudoja DI vaizdams ir video, o trečdalis CMO diegia jį pilnam vaizdų kūrimui (Canva/Morning Consult ir BCG, per eMarketer) — o apimčių skaičiai rodo generavimą dešimčių milijardų vaizdų mastu, kai vienas naujas įrankis per savaitę pajėgus sukurti 700 mln. vaizdų (OpenAI, per TechCrunch). Natūrali pasekmė — Conjointly užfiksuota tendencija: kylant išvesties kokybei, žmogaus gebėjimas atskirti DI nuo realybės griūva, nors pasitikėjimas tik auga.

Sąžininga perspektyvinė išvada todėl siaura, bet tvirta. Tikėtinas tolesnis dviženklis–aukštai dviženklis rinkos augimas, gilėjantis profesinis įsisavinimas ir platėjantis atotrūkis tarp to, kaip gerai žmonės mano atpažįstantys DI nuotraukas, ir to, kaip gerai jiems iš tikrųjų sekasi. Ko dar negalime patikimai įvardyti — vieno autoritetingo rinkos dydžio, atnaujinto įrankių reitingo ar visos populiacijos įsisavinimo — būtent čia labiausiai reikia kitos patikimos tyrimų bangos.