Statistieken over AI-fotogeneratie in 2026

Groeipercentages, net als de marktomvang zelf, hangen af van de reikwijdte — maar ze vallen in twee herkenbare categorieën. Het smalle segment dat zich alleen op beelden richt groeit snel maar niet explosief, terwijl bredere categorieën die ook video omvatten veel agressiever groeien.

• Het smalle segment van AI-beeldgeneratoren: volgens Grand View Research 17.7% CAGR (2023–2030); volgens Fortune Business Insights 17.4% CAGR (2025–2034). Dat twee onafhankelijke bureaus rond 17% samenkomen is een betekenisvol signaal.
• Generatieve AI in contentcreatie: volgens Precedence Research 21.9% CAGR (2025–2035) — sneller, wat de bredere categorie weerspiegelt.
• AI-beeld- en videogeneratie gecombineerd: volgens MarketsandMarkets 38.2% CAGR (2024–2030) — veruit de hoogste, grotendeels gedreven door het videodeel.

De kernboodschap is dat het groeitempo van 'AI photo generation' eerlijk gezegd ergens tussen ongeveer 17% en ongeveer 38% per jaar ligt, en dat de enige manier om het juiste getal te kiezen is eerst te bepalen of je alleen beelden bedoelt of beelden plus video. Het videodeel is wat het kopcijfer voor groei van de hoge tieners naar de hoge dertigers trekt.

De adoptie onder professionals is voorbij de experimentele fase, vooral in marketing. De duidelijkste signalen komen uit grootschalige onderzoeken onder marketeers en chief marketing officers.

Volgens Canva en Morning Consult, zoals gerapporteerd via eMarketer, gebruikt 49% van de wereldwijde marketeers AI dagelijks voor het genereren van afbeeldingen en video’s, gebaseerd op een enquête die eind 2024 en begin 2025 werd afgenomen. Dat is bijna de helft van de marketingsector die elke werkdag een AI-tool voor afbeeldingen of video’s gebruikt. Volgens BCG, eveneens via eMarketer, zei 34% van de CMO’s dat AI per mei 2025 al was ingezet voor volledige beeldcreatie — niet alleen voor ideeënvorming of hulp bij bewerking, maar om kant-en-klare afbeeldingen te genereren.

• 49% van de wereldwijde marketeers gebruiken AI dagelijks voor het genereren van afbeeldingen en video’s — Canva en Morning Consult, via eMarketer (enquête eind 2024/begin 2025).
• 34% van de CMO’s zeggen dat AI al is ingezet voor volledige beeldcreatie — BCG, via eMarketer (mei 2025).

Beide cijfers komen uit professionele en marketinggroepen en niet uit het algemene publiek, dus ze beschrijven adoptie op de werkplek in plaats van hoeveel mensen wereldwijd ooit een AI-fotogenerator hebben gebruikt. We wijzen die beperking opnieuw op in de sectie met kanttekeningen. Toch, wanneer ongeveer de helft van de marketeers dagelijks gebruik meldt en een derde van de CMO’s aangeeft AI te hebben ingezet voor volledige beeldcreatie, is de technologie binnen dat vakgebied duidelijk van nieuwigheid naar infrastructuur verschoven.

Het enorme aantal AI-afbeeldingen dat tegenwoordig wordt gegenereerd is verbijsterend, hoewel de meest complete cumulatieve tellingen nu enkele jaren oud zijn en meer als historische referentiepunten dan als huidige totalen gelezen moeten worden.

Volgens Everypixel Journal werden er in 2022 en 2023 meer dan 15 miljard AI-afbeeldingen gemaakt, gemiddeld ongeveer 34 miljoen per dag sinds de lancering van DALL·E 2. Die schatting toonde al aan dat de creatie van AI-afbeeldingen plaatsvond op een schaal die vergelijkbaar is met — en in sommige opzichten de snelheid van — traditionele fotografie in zijn eerste decennia overtrof. Omdat dit een schatting is die in 2023 is samengesteld, ligt het werkelijke cumulatieve aantal vandaag zeker veel hoger, maar er is geen even uitgebreide onafhankelijke herberekening die dit heeft vervangen.

Recentere gegevens van afzonderlijke producten versterken dat de curve alleen maar steiler is geworden. Volgens OpenAI, gerapporteerd via TechCrunch, werden er in ongeveer één week meer dan 700 miljoen afbeeldingen gemaakt door meer dan 130 miljoen gebruikers nadat de GPT-4o image generator in maart 2025 werd gelanceerd — één enkel hulpmiddel, in één week, dat een aanzienlijk aandeel opleverde van wat het hele ecosysteem in eerdere jaren realiseerde. Aan de cumulatieve kant: volgens de officiële cijfers van Adobe had Firefly tegen april 2025 meer dan 22 miljard assets gegenereerd, terwijl Digital Camera World medio 2025 meer dan 24 miljard afbeeldingen meldde.

Als het gaat om het aantal afbeeldingen per tool is de meest gedetailleerde openbare uitsplitsing opnieuw die van Everypixel Journal, measured through August 2023. Het wordt veel geciteerd, maar is verouderd — het dateert van vóór de GPT-4o image generator‑boom en het grootste deel van de groei van Firefly — beschouw het dus als een momentopname van het vroege landschap in plaats van als een actuele ranglijst.

Volgens Everypixel Journal (through August 2023) had Stable Diffusion naar schatting ongeveer 12,59 miljard afbeeldingen gegenereerd, goed voor zo’n 80% van alle AI-afbeeldingen die tot dat moment waren gemaakt, en liet het Midjourney (ongeveer 964 miljoen) en DALL·E 2 (ongeveer 916 miljoen) ver achter zich. De voorsprong van Stable Diffusion is grotendeels te verklaren door de open-sourcedistributie, waardoor het in talloze apps en op servers kon draaien in plaats van als één gehost product.

De recentere door leveranciers gerapporteerde cijfers vallen in een andere periode en zijn niet direct vergelijkbaar. Volgens OpenAI (via TechCrunch) genereerde de GPT-4o image generator meer dan 700 miljoen afbeeldingen van meer dan 130 miljoen gebruikers in ongeveer één week na de lancering in March 2025 — een lanceringspiek, geen cumulatief totaal. En volgens de officiële cijfers van Adobe had Firefly tegen April 2025 meer dan 22 miljard assets geproduceerd, terwijl Digital Camera World meer dan 24 miljard afbeeldingen citeerde tegen mid-2025. We laten deze bewust in aparte rijen en kaders, omdat het combineren van een éénweekse lanceringspiek, het cumulatieve assetaantal van een leverancier en een derdepartijschatting uit 2023 in één ranglijst misleidend zou zijn.

Dit is de meest opvallende trend in de gegevens, en het verklaart waarom dit bericht die insteek heeft. Het korte antwoord is nee — mensen worden er zelfs slechter in, terwijl ze juist zelfverzekerder worden.

Volgens Conjointly (september 2025), in een studie onder 301 Amerikaanse volwassenen, onderscheidden deelnemers echte beelden van AI‑gegenereerde beelden ongeveer op kansniveau, rond de 50% — statistisch niet beter dan een muntworp. De achteruitgang in de tijd is het scherpste onderdeel van de bevinding: slechts 9% van de deelnemers identificeerde correct ten minste 70% van de beelden, tegen 25% in juni 2023. Met andere woorden: het aandeel mensen dat echt goed is in het herkennen van AI‑beelden is in iets meer dan twee jaar met ongeveer twee derde ingestort.

• Detectienauwkeurigheid: ongeveer op kansniveau (~50%) — Conjointly (Sept 2025, 301 Amerikaanse volwassenen).
• Aandeel dat ten minste 70% van de beelden correct identificeerde: 9% in Sept 2025, tegen 25% in juni 2023 — Conjointly.
• Zelfgerapporteerde zekerheid: 42% in Sept 2025, ten opzichte van 31% — Conjointly.

Het verschil in zekerheidsniveau is wat dit gevaarlijk maakt in plaats van alleen interessant. Volgens Conjointly steeg de zelfgerapporteerde zekerheid naar 42% vanuit 31% in dezelfde periode waarin de daadwerkelijke nauwkeurigheid daalde. Mensen voelen zich zekerder dat ze AI‑foto’s kunnen herkennen op precies het moment dat ze er meetbaar slechter in zijn geworden. Dit is één studie onder 301 Amerikaanse volwassenen, dus dit mag niet te zwaar gegeneraliseerd worden naar alle populaties — maar de richting is eenduidig en strookt met de onderliggende verbetering in de kwaliteit van AI‑fotogeneratie.

Eerlijke samenvattingen van statistieken worden evenzeer bepaald door wat ze weigeren te beweren als door wat ze rapporteren. Dit is waar het bewijs voor AI-fotogeneratie echt dun, tegenstrijdig of afwezig is — en waar je sceptisch zou moeten zijn over cijfers die zelfverzekerd klinken.

• Schattingen van de marktomvang lopen sterk uiteen afhankelijk van de reikwijdte. Het smalle segment “AI-afbeeldingsgenerator” bevindt zich in de honderden miljoenen dollars bij ongeveer 17% CAGR (Grand View Research; Fortune Business Insights), terwijl het bundelen van video het cijfer naar miljarden brengt bij ongeveer 38% CAGR (MarketsandMarkets). Er is geen enkele “ware” marktomvang — alleen de omvang van de categorie die je definieert.
• Cumulatieve afbeeldingsaantallen per tool zijn verouderd. De meest uitgebreide uitsplitsing per tool (Everypixel Journal) is van 2023 en dateert van vóór de opkomst van de GPT-4o-afbeeldingsgenerator en het grootste deel van de groei van Firefly. De huidige ranglijst is vrijwel zeker anders, maar geen even rigoureuze onafhankelijke herberekening heeft die vervangen.
• Door leveranciers gerapporteerde totalen worden niet onafhankelijk gecontroleerd. Cijfers zoals de meer dan 22 miljard assets van Firefly (Adobe) en de meer dan 700 million+ afbeeldingen bij de lancering van GPT-4o (OpenAI, via TechCrunch) komen van de bedrijven zelf en zijn niet onafhankelijk geverifieerd.
• Adoptiecijfers beschrijven professionals, niet iedereen. De cijfers van 49% dagelijks gebruik en 34% volledige inzet bij afbeeldingsproductie (Canva/Morning Consult en BCG, via eMarketer) komen van marketeers en CMO's, niet van het algemene publiek, dus ze vertellen ons niet hoeveel mensen wereldwijd AI-afbeeldingstools gebruiken.
• De detectiestudie is klein en alleen voor de VS. De bevinding van Conjointly berust op 301 Amerikaanse volwassenen; het is een sterk richtinggevend signaal maar geen mondiale telling.
• Wijdverspreide virale statistieken werden opzettelijk uitgesloten. Een populaire bewering dat 71% van de afbeeldingen op sociale media AI zou zijn kon niet worden teruggevoerd op een geloofwaardige bron, dus hebben we het volledig weggelaten in plaats van een onverifieerbaar cijfer in een citeerbare post op te nemen.

Als je één methodologische les uit dit onderdeel meeneemt, laat het dan deze zijn: vraag altijd wat een getal precies meet voordat je het aanhaalt. Reikwijdte, datum en type bron verklaren bijna elke ogenschijnlijke tegenstelling in statistieken over AI-fotogeneratie.

De trend die uit de betrouwbare gegevens blijkt, is consistent vanuit elk perspectief dat we hebben onderzocht. De markt groeit met ongeveer 17% per jaar voor tools die alleen afbeeldingen maken en tot wel 38% per jaar zodra video wordt meegerekend (Grand View Research, Fortune Business Insights en MarketsandMarkets, respectievelijk), waardoor uitgaven en mogelijkheden onder elke redelijke definitie snel toenemen.

De adoptie is al diep verankerd binnen marketing — bijna de helft van marketeers gebruikt AI dagelijks voor afbeeldingen en video en een derde van CMO's zet het in voor volledige beeldcreatie (Canva/Morning Consult en BCG, via eMarketer) — en de volumegegevens tonen dat generatie plaatsvindt op een schaal van tientallen miljarden beelden, waarbij één nieuw hulpmiddel in staat is 700 miljoen beelden in een week te produceren (OpenAI, via TechCrunch). Het natuurlijke gevolg is de trend die Conjointly vastlegt: naarmate de outputkwaliteit stijgt, stort het vermogen van mensen om AI van de werkelijkheid te onderscheiden in, terwijl het vertrouwen tegelijkertijd toeneemt.

De eerlijke vooruitblik is dus beperkt maar solide. Verwacht aanhoudende marktgroei van dubbele cijfers tot hoge dubbele cijfers, een toenemende professionele adoptie en een groeiende kloof tussen hoe goed mensen denken te zijn in het herkennen van AI-foto's en hoe goed ze dat daadwerkelijk zijn. Wat we nog niet betrouwbaar kunnen kwantificeren — een enkele gezaghebbende marktomvang, een actuele ranglijst per tool, of adoptie in de algemene bevolking — is precies waar de volgende ronde van betrouwbaar onderzoek het meest nodig is.