Statystyki generowania zdjęć AI w 2026 roku

Tempo wzrostu, podobnie jak same wielkości rynku, zależy od zakresu — ale układa się w dwa rozpoznawalne pasma. Wąski segment „tylko obrazy” rośnie szybko, lecz nie eksploduje; szersze kategorie obejmujące wideo rosną znacznie agresywniej.

• Wąski segment generatorów obrazów AI: według Grand View Research 17.7% CAGR (2023–2030); według Fortune Business Insights 17.4% CAGR (2025–2034). Zbieżność dwóch niezależnych firm w okolicach 17% to istotny sygnał.
• Generatywna AI w tworzeniu treści: według Precedence Research 21.9% CAGR (2025–2035) — szybciej, co odzwierciedla szerszą kategorię.
• Łącznie generowanie obrazów i wideo AI: według MarketsandMarkets 38.2% CAGR (2024–2030) — zdecydowanie najszybciej, głównie dzięki komponentowi wideo.

Wniosek: tempo wzrostu „generowania zdjęć AI” można uczciwie podać jako od ok. 17% do ok. 38% rocznie, a jedynym sposobem wyboru właściwej liczby jest najpierw ustalenie, czy mówimy wyłącznie o obrazach, czy o obrazach plus wideo. To wideo „wyciąga” nagłówek z kilkunastu na blisko cztery dziesiątki procent.

Adopcja wśród profesjonalistów wyszła już poza etap eksperymentów, zwłaszcza w marketingu. Najczytelniejsze sygnały pochodzą z dużych badań wśród marketerów i dyrektorów marketingu.

Według Canva i Morning Consult, raportowanych przez eMarketer, 49% marketerów na świecie codziennie używa AI do generowania obrazów i wideo, na podstawie badania z końca 2024 i początku 2025 roku. To niemal połowa branży sięgająca po narzędzie obrazowe lub wideo AI każdego dnia pracy. Według BCG, również via eMarketer, 34% CMO zadeklarowało, że w maju 2025 AI była już wdrożona do pełnego tworzenia obrazów — nie tylko do ideacji czy asysty edycyjnej, lecz do generowania gotowych grafik.

• 49% marketerów na świecie codziennie używa AI do generowania obrazów i wideo — Canva i Morning Consult, via eMarketer (badanie koniec 2024/początek 2025).
• 34% CMO mówi, że AI została już wdrożona do pełnego tworzenia obrazów — BCG, via eMarketer (maj 2025).

Obie liczby pochodzą od środowisk zawodowych i marketingowych, a nie ogółu społeczeństwa, więc opisują adopcję w pracy, a nie to, ilu ludzi na świecie kiedykolwiek dotknęło generatora zdjęć AI. Tę ograniczoność powtarzamy także w sekcji z zastrzeżeniami. Mimo to, gdy około połowa marketerów zgłasza codzienne użycie, a jedna trzecia CMO wdrożenia pełnego generowania, technologia wyraźnie przeszła w tej profesji z ciekawostki do infrastruktury.

Skala generowania obrazów AI jest dziś ogromna, choć najbardziej przekrojowe sumaryczne liczniki mają już dwa lata i należy je traktować jako historyczne punkty odniesienia, a nie stan bieżący.

Według Everypixel Journal, w latach 2022–2023 powstało ponad 15 miliardów obrazów AI, co dawało średnio około 34 miliony dziennie od premiery DALL·E 2. Ten szacunek już wtedy pokazywał, że generowanie obrazów AI działa w skali porównywalnej, a w niektórych ujęciach większej, niż tempo tradycyjnej fotografii w jej wczesnych dekadach. Ponieważ to wyliczenie pochodzi z 2023 roku, dzisiejsza łączna liczba z pewnością jest dużo wyższa, ale nie pojawił się równie kompleksowy niezależny reindeks.

Nowsze punkty z pojedynczych produktów potwierdzają, że krzywa tylko się zaostrzyła. Według OpenAI, raportowanego przez TechCrunch, w około tydzień po starcie generatora obrazów GPT-4o w marcu 2025 powstało ponad 700 milionów obrazów stworzonych przez ponad 130 milionów użytkowników — jedno narzędzie, w jeden tydzień, wytworzyło znaczącą część tego, co cały ekosystem osiągał w poprzednich latach. W ujęciu skumulowanym, według oficjalnych danych Adobe, Firefly wygenerował ponad 22 miliardy assetów do kwietnia 2025, a Digital Camera World podawał ponad 24 miliardy obrazów do połowy 2025.

Jeśli chodzi o liczniki obrazów per narzędzie, najbardziej szczegółowy publiczny przegląd ponownie pochodzi z Everypixel Journal i obejmuje stan do sierpnia 2023. Jest szeroko cytowany, ale nieaktualny — poprzedza boom generatora obrazów GPT-4o i gros wzrostu Firefly — więc należy go traktować jako migawkę wczesnego krajobrazu, a nie bieżącą tabelę liderów.

Według Everypixel Journal (do sierpnia 2023) Stable Diffusion wygenerował około 12.59 miliarda obrazów, czyli ok. 80% wszystkich obrazów AI do tamtego momentu, przy czym Midjourney miał około 964 miliony, a DALL·E 2 około 916 milionów. Przewaga Stable Diffusion wynika głównie z otwartej dystrybucji open-source, która umożliwiła działanie w niezliczonych aplikacjach i serwerach, a nie w jednym hostowanym produkcie.

Nowsze, raportowane przez dostawców liczby dotyczą innego okresu i nie są bezpośrednio porównywalne. Według OpenAI (via TechCrunch) generator obrazów GPT-4o wygenerował ponad 700 milionów obrazów od ponad 130 milionów użytkowników w około tydzień po premierze w marcu 2025 — to pik startowy, a nie łączna suma życia produktu. Z kolei według oficjalnych danych Adobe Firefly stworzył ponad 22 miliardy assetów do kwietnia 2025, a Digital Camera World cytował ponad 24 miliardy obrazów do połowy 2025. Świadomie trzymamy to w oddzielnych wierszach i ramach, bo mieszanie tygodniowego piku, skumulowanej liczby assetów od dostawcy i zewnętrznego szacunku z 2023 roku w jeden ranking byłoby mylące.

To najbardziej uderzający trend w danych i powód, dla którego ten tekst zaczyna się właśnie od niego. Krótka odpowiedź brzmi: nie — i jest coraz gorzej, mimo rosnącej pewności siebie.

Według Conjointly (wrzesień 2025), w badaniu 301 dorosłych z USA, uczestnicy odróżniali obrazy prawdziwe od wygenerowanych przez AI mniej więcej na poziomie przypadku, około 50% — statystycznie nie lepiej niż rzut monetą. Najostrzejszy jest spadek w czasie: tylko 9% uczestników poprawnie wskazało co najmniej 70% obrazów, w dół z 25% w czerwcu 2023. Innymi słowy, odsetek osób naprawdę dobrych w wyłapywaniu obrazów AI skurczył się o około dwie trzecie w nieco ponad dwa lata.

• Skuteczność rozpoznawania: mniej więcej poziom losowy (~50%) — Conjointly (wrzesień 2025, 301 dorosłych z USA).
• Odsetek poprawnie identyfikujących co najmniej 70% obrazów: 9% we wrześniu 2025, w dół z 25% w czerwcu 2023 — Conjointly.
• Deklarowana pewność: 42% we wrześniu 2025, w górę z 31% — Conjointly.

To luka pewności czyni zjawisko groźnym, a nie tylko ciekawym. Według Conjointly, samoocena wzrosła do 42% z 31% w tym samym okresie, w którym realna trafność spadła. Ludzie czują się bardziej pewni, że rozpoznają zdjęcia AI, dokładnie wtedy, gdy mierzalnie gorzej im to wychodzi. To jedno badanie 301 dorosłych z USA, więc nie należy go nadmiernie uogólniać na wszystkie populacje — ale kierunek jest jednoznaczny i spójny z postępem jakości generowania zdjęć AI.

Uczciwe zestawienia statystyk definiuje w równym stopniu to, czego nie twierdzą, jak to, co raportują. Oto obszary, w których dowody dotyczące generowania zdjęć AI są naprawdę skąpe, sprzeczne lub brak ich wcale — i gdzie należy podchodzić z rezerwą do „pewnie” brzmiących liczb.

• Szacunki wielkości rynku skrajnie się różnią w zależności od zakresu. Wąski segment „AI image generator” to setki milionów dolarów przy około 17% CAGR (Grand View Research; Fortune Business Insights), podczas gdy dodanie wideo podbija wartość do miliardów przy około 38% CAGR (MarketsandMarkets). Nie ma jednego „prawdziwego” rozmiaru rynku — jest tylko rozmiar kategorii, jaką Państwo definiują.
• Skumulowane liczniki per narzędzie są nieaktualne. Najszerszy przegląd per narzędzie (Everypixel Journal) pochodzi z 2023 roku i poprzedza wzrost generatora obrazów GPT-4o oraz większość przyrostu Firefly. Dzisiejsze realne podium niemal na pewno wygląda inaczej, ale równie rzetelny niezależny reindeks się nie pojawił.
• Sumy raportowane przez dostawców nie są niezależnie audytowane. Takie liczby jak 22+ miliardy assetów Firefly (Adobe) czy 700+ milionów obrazów przy starcie GPT-4o (OpenAI, via TechCrunch) pochodzą od firm i nie zostały zweryfikowane przez strony trzecie.
• Statystyki adopcji opisują profesjonalistów, nie wszystkich. Wskaźniki 49% codziennego użycia i 34% wdrożeń pełnego generowania (Canva/Morning Consult i BCG, via eMarketer) pochodzą od marketerów i CMO, nie od ogółu społeczeństwa, więc nie mówią, ile osób globalnie używa narzędzi obrazowych AI.
• Badanie detekcji jest małe i tylko w USA. Wniosek Conjointly opiera się na 301 dorosłych z USA; to mocny sygnał kierunkowy, ale nie globalny spis.
• Szeroko krążące „wirusowe” statystyki celowo pominięto. Popularne twierdzenie, że „71% obrazów w social media to AI”, nie dawało się powiązać z wiarygodnym źródłem, więc całkowicie je pominęliśmy, zamiast prać niezweryfikowaną liczbę w cytowalny wpis.

Jeśli wyciągną Państwo jedną lekcję metodologiczną z tej sekcji, niech będzie nią ta: zanim zacytujemy liczbę, zawsze pytajmy, co dokładnie mierzy. Zakres, data i typ źródła wyjaśniają niemal każdą pozorną sprzeczność w statystykach generowania zdjęć AI.

Trajektoria wynikająca z wiarygodnych danych jest spójna we wszystkich ujęciach. Rynek rośnie w tempie około 17% rocznie dla narzędzi „tylko obrazy” i nawet 38% rocznie po doliczeniu wideo (odpowiednio Grand View Research, Fortune Business Insights i MarketsandMarkets), więc wydatki i możliwości szybko się kumulują w każdej rozsądnej definicji.

Adopcja jest już głęboka w marketingu — niemal połowa marketerów codziennie korzysta z AI przy obrazach i wideo, a jedna trzecia CMO wdraża pełne generowanie obrazów (Canva/Morning Consult i BCG, via eMarketer) — a liczby wolumenowe pokazują skalę liczona w dziesiątkach miliardów obrazów, przy czym pojedyncze nowe narzędzie potrafi w tydzień wygenerować 700 milionów (OpenAI, via TechCrunch). Naturalną konsekwencją jest trend uchwycony przez Conjointly: wraz z rosnącą jakością wyników, ludzka zdolność odróżniania AI od rzeczywistości gwałtownie spada, choć pewność siebie rośnie.

Uczciwy wniosek „do przodu” jest więc wąski, ale solidny. Proszę oczekiwać dalszego wzrostu rynku od kilkunastu do blisko czterech dziesiątek procent rocznie, pogłębiającej się adopcji profesjonalnej oraz rosnącej luki między tym, jak dobrze ludzie myślą, że rozpoznają zdjęcia AI, a jak dobrze faktycznie to robią. Tego, czego wciąż nie potrafimy wiarygodnie policzyć — jednej autorytatywnej wielkości rynku, aktualnego rankingu per narzędzie czy adopcji w populacji ogólnej — to właśnie obszary, gdzie najbardziej potrzebne są kolejne rzetelne badania.