Statystyki generowania zdjęć AI w 2026

Tempo wzrostu, podobnie jak same rozmiary rynku, zależy od zakresu — ale skupia się w dwóch rozpoznawalnych przedziałach. Wąski segment ograniczony wyłącznie do obrazów rośnie szybko, lecz nie gwałtownie, podczas gdy szersze kategorie obejmujące wideo rozwijają się znacznie bardziej dynamicznie.

• Wąski segment generatorów obrazów AI: według Grand View Research, 17.7% CAGR (2023–2030); według Fortune Business Insights, 17.4% CAGR (2025–2034). Fakt, że dwie niezależne firmy zbliżają się do około 17%, to istotny sygnał.
• Generatywne AI w tworzeniu treści: według Precedence Research, 21.9% CAGR (2025–2035) — szybciej, co odzwierciedla szerszą kategorię.
• Łączne generowanie obrazów i wideo przez AI: według MarketsandMarkets, 38.2% CAGR (2024–2030) — zdecydowanie najszybsze, w dużej mierze napędzane przez komponent wideo.

Wniosek jest taki, że tempo, w jakim rośnie „AI photo generation”, można uczciwie określić jako mniej więcej od 17% do 38% rocznie, a jedyny sposób, by wybrać właściwą liczbę, to najpierw zdecydować, czy chodzi o same obrazy, czy o obrazy plus wideo. To właśnie ogon wideo podnosi deklarowane tempo wzrostu z wysokich nastu procent do wysokich trzydziestu.

Zastosowanie wśród profesjonalistów wyszło poza fazę eksperymentalną, szczególnie w marketingu. Najbardziej wyraźne sygnały pochodzą z dużych badań przeprowadzonych wśród marketerów i dyrektorów marketingu.

Według Canva and Morning Consult, za pośrednictwem eMarketer, 49% marketerów na świecie korzysta codziennie z AI do generowania obrazów i wideo, na podstawie badania przeprowadzonego pod koniec 2024 i na początku 2025. To prawie połowa branży marketingowej sięgająca po narzędzie AI do obrazów lub wideo każdego dnia pracy. Według BCG, również za pośrednictwem eMarketer, 34% dyrektorów marketingu stwierdziło, że na maj 2025 AI zostało już wdrożone do pełnego tworzenia obrazów — nie tylko do generowania pomysłów czy pomocy w edycji, ale do tworzenia gotowych obrazów.

• 49% marketerów na świecie korzysta codziennie z AI do generowania obrazów i wideo — Canva and Morning Consult, via eMarketer (survey late 2024/early 2025).
• 34% dyrektorów marketingu twierdzi, że AI zostało już wdrożone do pełnego tworzenia obrazów — BCG, via eMarketer (May 2025).

Obie wartości pochodzą z grup profesjonalistów i odbiorców z obszaru marketingu, a nie z ogółu społeczeństwa, więc opisują adopcję w miejscu pracy, a nie to, ile osób na świecie kiedykolwiek miało kontakt z generatorem zdjęć AI. Ponownie wskazujemy na to ograniczenie w sekcji z zastrzeżeniami. Mimo to, gdy około połowa marketerów deklaruje codzienne użycie, a jedna trzecia dyrektorów marketingu raportuje wdrożenie AI do pełnego tworzenia obrazów, technologia wyraźnie przeszła z roli ciekawostki do infrastruktury w tej profesji.

Ogromna liczba obrazów generowanych obecnie przez AI zapiera dech w piersiach, choć najpełniejsze zestawienia skumulowane pochodzą sprzed kilku lat i należy je traktować jako historyczne punkty odniesienia, a nie bieżące sumy.

Według Everypixel Journal, w 2022 i 2023 roku stworzono ponad 15 billion AI images, średnio około 34 million dziennie od czasu uruchomienia DALL·E 2. Ten szacunek już pokazuje, że tworzenie obrazów AI odbywa się w skali porównywalnej — a w niektórych ujęciach przewyższającej — tempo tradycyjnej fotografii w jej wczesnych dekadach. Ponieważ jest to oszacowanie sporządzone w 2023 roku, rzeczywista skumulowana liczba dziś jest z pewnością znacznie większa, jednak nie pojawiło się żadne równie kompleksowe niezależne przeliczenie, które by je zastąpiło.

Nowsze dane dla pojedynczych produktów potwierdzają, że krzywa tylko się zaostrzyła. Według OpenAI, cytowanego przez TechCrunch, ponad 700 million obrazów zostało stworzonych przez ponad 130 million użytkowników w ciągu około tygodnia po premierze generatora obrazów GPT-4o w marcu 2025 roku — jedno narzędzie, w jednym tygodniu, wygenerowało znaczącą część tego, co cały ekosystem osiągnął w poprzednich latach. Z perspektywy skumulowanej, według oficjalnych danych Adobe, Firefly wygenerował ponad 22 billion zasobów do kwietnia 2025 roku, a Digital Camera World donosił o ponad 24 billion obrazów do połowy 2025 roku.

W kwestii liczby obrazów przypadających na każde narzędzie, najdokładniejszy publiczny podział pochodzi ponownie z Everypixel Journal i obejmuje pomiary do sierpnia 2023. Jest często cytowany, ale jest przestarzały — powstał przed boomem generatora obrazów GPT-4o i przed większością wzrostu Firefly — więc traktuj go jako migawkę wczesnego krajobrazu, a nie jako aktualną tabelę liderów.

Zgodnie z danymi Everypixel Journal (do sierpnia 2023), Stable Diffusion wygenerował około 12.59 miliardów obrazów, co stanowiło około 80% wszystkich obrazów AI utworzonych do tego czasu, znacznie przewyższając Midjourney (około 964 miliony) i DALL·E 2 (około 916 milionów). Przewaga Stable Diffusion wynika w dużej mierze z jego dystrybucji open-source, która pozwoliła mu działać w niezliczonych aplikacjach i na serwerach, zamiast ograniczać się do jednego hostowanego produktu.

Nowe, podawane przez dostawców liczby pochodzą z innego okresu i nie są bezpośrednio porównywalne. Zgodnie z danymi OpenAI (za pośrednictwem TechCrunch), generator obrazów GPT-4o wygenerował ponad 700 milionów obrazów od ponad 130 milionów użytkowników w około tydzień po premierze w marcu 2025 — to skok związany z uruchomieniem, nie suma skumulowana przez cały okres. Z kolei według oficjalnych danych Adobe, Firefly wygenerował ponad 22 miliardy zasobów do kwietnia 2025, a Digital Camera World podaje ponad 24 miliardy obrazów w połowie 2025. Celowo umieszczamy je w osobnych wierszach i ramkach, ponieważ mieszanie tygodniowego skoku po starcie, łącznej liczby zasobów podanej przez dostawcę i szacunku strony trzeciej z 2023 r. w jednym rankingu byłoby mylące.

To najważniejszy trend w danych i powód, dla którego ten wpis zaczyna się właśnie w ten sposób. Krótka odpowiedź brzmi: nie — a ludzie robią się w tym coraz gorsi, mimo że rośnie ich pewność siebie.

Według Conjointly (September 2025), w badaniu przeprowadzonym na 301 dorosłych w USA uczestnicy rozróżniali prawdziwe obrazy od wygenerowanych przez AI niemal na poziomie losowym, około 50% — statystycznie nie lepiej niż rzut monetą. Spadek w czasie jest najostrzejszym elementem tego wyniku: tylko 9% uczestników poprawnie zidentyfikowało co najmniej 70% obrazów, w porównaniu z 25% w June 2023. Innymi słowy, odsetek osób naprawdę dobrych w wykrywaniu obrazów AI skurczył się o mniej więcej dwie trzecie w nieco ponad dwa lata.

• Skuteczność wykrywania: mniej więcej na poziomie losowym (~50%) — Conjointly (Sept 2025, 301 dorosłych w USA).
• Odsetek osób identyfikujących poprawnie co najmniej 70% obrazów: 9% w Sept 2025, spadek z 25% w June 2023 — Conjointly.
• Samozgłaszana pewność siebie: 42% w Sept 2025, wzrost z 31% — Conjointly.

To rozdźwięk między pewnością a rzeczywistą skutecznością czyni to sytuację nie tyle ciekawą, co niebezpieczną. Według Conjointly samozgłaszana pewność siebie wzrosła do 42% z 31% w tym samym okresie, w którym rzeczywista dokładność spadła. Ludzie czują się bardziej przekonani, że potrafią rozpoznać zdjęcia AI dokładnie w momencie, kiedy mierzalnie gorzej im to wychodzi. To jedno badanie na 301 dorosłych w USA, więc nie należy uogólniać wyników na wszystkie populacje — jednak kierunek zmian jest jednoznaczny i zgodny z podstawową poprawą jakości generowania zdjęć przez AI.

Rzetelne przeglądy statystyk definiuje równie mocno to, czego odmówią stwierdzić, jak i to, co przedstawiają. Poniżej znajdziesz obszary, w których dowody dotyczące generowania zdjęć przez AI są naprawdę szczątkowe, sprzeczne lub nieistniejące — i gdzie warto podchodzić sceptycznie do liczb brzmiących pewnie.

• Szacunki wielkości rynku znacznie odbiegają w zależności od zakresu. Wąski segment „generatorów obrazów AI” zamyka się w setkach milionów dolarów przy około 17% CAGR (Grand View Research; Fortune Business Insights), podczas gdy uwzględnienie wideo winduje wartość do miliardów przy około 38% CAGR (MarketsandMarkets). Nie ma jednej „prawdziwej” wielkości rynku — jest tylko wielkość tej kategorii, którą zdefiniujesz.
• Sumaryczne liczby obrazów per narzędzie są przestarzałe. Najbardziej wszechstronny podział per narzędzie (Everypixel Journal) pochodzi z 2023 i powstał przed falą generatorów obrazów GPT-4o i większością wzrostu Firefly. Dzisiejszy rzeczywisty ranking niemal na pewno wygląda inaczej, ale nie pojawiło się równie rzetelne niezależne ponowne zliczenie.
• Suma podawana przez dostawców nie jest audytowana niezależnie. Dane takie jak ponad 22 miliardy zasobów Firefly (Adobe) czy ponad 700 milionów obrazów przy starcie GPT-4o (OpenAI, za TechCrunch) pochodzą od samych firm i nie zostały niezależnie zweryfikowane.
• Statystyki adopcji dotyczą profesjonalistów, nie wszystkich. Dane 49% użycia codziennego i 34% pełnego wdrożenia obrazów (Canva/Morning Consult i BCG, za eMarketer) pochodzą od marketerów i dyrektorów marketingu, a nie ogółu społeczeństwa, więc nie mówią nam, ile osób na świecie korzysta ogółem z narzędzi do tworzenia obrazów przez AI.
• Badanie wykrywania jest małe i dotyczy tylko USA. Wynik badania Conjointly opiera się na 301 dorosłych z USA; jest to silny sygnał kierunkowy, ale nie globalny spis powszechny.
• Szeroko rozpowszechnione wirusowe statystyki zostały celowo wyłączone. Popularne twierdzenie, że „71% obrazów w mediach społecznościowych to AI”, nie dało się odnaleźć w żadnym wiarygodnym źródle, więc całkowicie je pominęliśmy, zamiast przepuszczać nieweryfikowalną liczbę do postu, który można cytować.

Jeśli wyniesiesz jedną lekcję metodologiczną z tej sekcji, niech to będzie ta: zawsze pytaj, co dana liczba mierzy, zanim ją zacytujesz. Zakres, data i rodzaj źródła wyjaśniają niemal każdą pozorną sprzeczność w statystykach dotyczących generowania zdjęć przez AI.

Tor wyznaczany przez wiarygodne dane jest spójny we wszystkich analizowanych przez nas perspektywach. Rynek rośnie w tempie około 17% rocznie dla narzędzi wyłącznie do obrazów i nawet do 38% rocznie po uwzględnieniu wideo (odpowiednio Grand View Research, Fortune Business Insights i MarketsandMarkets), więc wydatki i możliwości szybko się kumulują przy każdym rozsądnym założeniu.

Adopcja jest już głęboka w dziedzinie marketingu — niemal połowa marketerów używa AI codziennie do tworzenia obrazów i wideo, a jedna trzecia dyrektorów marketingu (CMO) wykorzystuje je do pełnego tworzenia obrazów (Canva/Morning Consult i BCG, za pośrednictwem eMarketer) — a dane dotyczące wolumenu pokazują, że generowanie odbywa się na skali liczonej w dziesiątkach miliardów obrazów, przy czym jedno nowe narzędzie potrafi wygenerować 700 milionów obrazów w tydzień (OpenAI, za pośrednictwem TechCrunch). Naturalną konsekwencją jest trend uchwycony przez Conjointly: w miarę jak jakość wyników rośnie, zdolność ludzi do rozróżniania obrazów stworzonych przez AI od rzeczywistości załamuje się, mimo że ich pewność siebie rośnie.

Uczciwie mówiąc, wnioski na przyszłość są więc wąskie, ale solidne. Należy spodziewać się dalszego wzrostu rynku w przedziale od dwucyfrowego do wysokodwucyfrowego, pogłębiającej się adopcji wśród profesjonalistów oraz rosnącej rozbieżności między tym, jak dobrze ludzie uważają, że potrafią rozpoznawać zdjęcia stworzone przez AI, a jak dobrze potrafią to robić w rzeczywistości. To, czego nie potrafimy jeszcze wiarygodnie oszacować — jednej, autorytatywnej wielkości rynku, aktualnego rankingu poszczególnych narzędzi oraz stopnia adopcji w populacji ogólnej — to właśnie obszary, gdzie najbardziej potrzeba kolejnej rundy rzetelnych badań.