Статистика генерации фото на ИИ в 2026 году

Темпы роста, как и сами размеры рынка, зависят от охвата — но группируются в два диапазона. Узкий сегмент «только изображения» растёт быстро, но не взрывно; более широкие категории с видео растут гораздо агрессивнее.

• Узкий сегмент ИИ-генераторов изображений: по Grand View Research — CAGR 17.7% (2023–2030); по Fortune Business Insights — CAGR 17.4% (2025–2034). Схождение двух независимых оценок около 17% — показательно.
• Генеративный ИИ в создании контента: по Precedence Research — CAGR 21.9% (2025–2035) — быстрее, что отражает более широкий охват.
• Совместно изображения и видео: по MarketsandMarkets — CAGR 38.2% (2024–2030) — самый крутой рост, в основном за счёт видео.

Вывод: честно говорить о «темпе роста генерации фото на ИИ» можно в диапазоне примерно от 17% до 38% в год. Выбор «правильной» цифры зависит от того, считаете ли вы только изображения или изображения плюс видео. Именно видео тянет заголовочный темп роста с «высоких подростков» к «высоким тридцатым».

У профессионалов использование вышло за пределы экспериментов, особенно в маркетинге. Самые ясные сигналы — крупные опросы маркетологов и директоров по маркетингу.

По данным Canva и Morning Consult (через eMarketer), 49% маркетологов по всему миру ежедневно используют ИИ для генерации изображений и видео; опрос проводился в конце 2024 — начале 2025 годов. То есть почти половина профессии ежедневно обращается к инструментам ИИ для изображений или видео. По данным BCG (также через eMarketer), 34% CMO сообщили, что к маю 2025 года ИИ уже внедрён для полноценного создания изображений — не только для идей или правок, а для выпуска готовых визуалов.

• 49% маркетологов по миру ежедневно используют ИИ для генерации изображений и видео — Canva и Morning Consult, через eMarketer (опрос: конец 2024/начало 2025).
• 34% CMO говорят, что ИИ уже задействован для полного создания изображений — BCG, через eMarketer (май 2025).

Обе цифры относятся к профессиональной аудитории, а не ко всему населению, то есть описывают рабочее применение, а не долю людей в мире, хоть раз пробовавших ИИ-генератор фото. Эту границу мы ещё раз подчёркиваем в разделе оговорок. Но если примерно половина маркетологов сообщает о ежедневном использовании, а треть CMO — о внедрении полного создания изображений, технология уже перешла в инфраструктуру профессии.

Объём генерируемых ИИ-изображений ошеломляет, хотя самые полные накопительные оценки уже двухлетней давности и их следует считать исторической базой, а не текущим итогом.

По данным Everypixel Journal, за 2022–2023 годы было создано более 15 миллиардов ИИ-изображений, в среднем около 34 миллионов в день с момента запуска DALL·E 2. Уже тогда темпы сопоставлялись, а местами и превосходили скорость традиционной фотографии в ранние десятилетия. Поскольку оценка дана в 2023 году, реальная накопленная цифра сегодня наверняка намного выше, но столь же всеобъемлющей независимой переоценки пока не появилось.

Более свежие точки по отдельным продуктам подтверждают, что кривая только круче. По данным OpenAI (через TechCrunch), более 700 миллионов изображений было создано более чем 130 миллионами пользователей примерно за одну неделю после запуска генератора изображений GPT-4o в марте 2025 года — один инструмент за одну неделю выдал заметную долю от того, что ранее давал весь рынок. В накопительном выражении, по официальным данным Adobe, Firefly сгенерировал более 22 миллиардов ассетов к апрелю 2025 года; Digital Camera World сообщал о более чем 24 миллиардах изображений к середине 2025-го.

По инструментам самая детальная публичная разбивка снова у Everypixel Journal, измерение по август 2023 года. Её часто цитируют, но она устарела — предшествует буму генератора изображений GPT-4o и основной волне роста Firefly — поэтому относитесь к ней как к снимку раннего ландшафта, а не к актуальному рейтингу.

По Everypixel Journal (на август 2023), Stable Diffusion сгенерировал около 12.59 млрд изображений — примерно 80% всех ИИ-изображений на тот момент, многократно опережая Midjourney (~964 млн) и DALL·E 2 (~916 млн). Лидерство Stable Diffusion — следствие открытой дистрибуции: модель работала в бесчисленных приложениях и на серверах, а не в одном хостинговом продукте.

Более новые вендорские цифры относятся к другому периоду и напрямую несопоставимы. По OpenAI (через TechCrunch), генератор изображений GPT-4o дал более 700 млн изображений от 130+ млн пользователей примерно за неделю после запуска в марте 2025 — это стартовый всплеск, а не накопительный итог. По официальным данным Adobe, Firefly произвёл более 22 млрд ассетов к апрелю 2025; Digital Camera World указывал свыше 24 млрд изображений к середине 2025-го. Мы намеренно держим эти данные в отдельных строках и контекстах: смешивать недельный пик запуска, накопительный счёт ассетов и стороннюю оценку 2023 года в единый рейтинг было бы вводяще в заблуждение.

Это самый яркий тренд в данных и причина, почему материал начинается именно с него. Короткий ответ — скорее нет, и люди становятся хуже именно тогда, когда чувствуют себя увереннее.

По данным Conjointly (сентябрь 2025), в исследовании 301 взрослого в США участники отличали реальные изображения от сгенерированных ИИ примерно на уровне случайного угадывания — около 50%. Самое резкое — динамика: лишь 9% участников правильно определили не менее 70% изображений, тогда как в июне 2023 года таких было 25%. Иными словами, доля тех, кто действительно умеет распознавать ИИ-изображения, обвалилась примерно на две трети чуть больше чем за два года.

• Точность распознавания: около уровня случайного выбора (~50%) — Conjointly (сентябрь 2025, 301 взрослый в США).
• Доля, правильно определяющая ≥70% изображений: 9% в сентябре 2025 против 25% в июне 2023 — Conjointly.
• Самооценка уверенности: 42% в сентябре 2025 против 31% ранее — Conjointly.

Проблема в разрыве между уверенностью и реальной точностью. По Conjointly, самооценка уверенности выросла до 42% с 31% в тот же период, когда фактическая точность упала. Люди чувствуют, что лучше различают фото ИИ, ровно в тот момент, когда объективно справляются хуже. Это одиночное исследование 301 взрослого в США, так что его не стоит механически переносить на все страны, — но тренд однозначен и согласуется с улучшением качества генерации фото на ИИ.

Честные обзоры статистики определяются не меньше тем, чего они не утверждают, чем тем, что они приводят. Вот где по генерации фото на ИИ доказательная база действительно тонкая, противоречивая или отсутствует — и где к «уверенным» цифрам стоит относиться скептически.

• Оценки размера рынка резко расходятся по охвату. Узкий сегмент «ИИ-генераторы изображений» — сотни миллионов долларов при ~17% CAGR (Grand View Research; Fortune Business Insights). Добавление видео поднимает оценку до миллиардов и ~38% CAGR (MarketsandMarkets). Нет одного «истинного» размера — есть размер выбранной категории.
• Кумулятивные счётчики по инструментам устарели. Самая подробная разбивка (Everypixel Journal) — 2023 года и предшествует всплеску GPT-4o и большей части роста Firefly. Реальный рейтинг сегодня почти наверняка иной, но такой же строгой независимой переоценки пока нет.
• Вендорские итоги не аудируются независимо. Цифры вроде 22+ млрд ассетов Firefly (Adobe) и 700+ млн изображений на старте GPT-4o (OpenAI, через TechCrunch) исходят от компаний и не подтверждены третьими сторонами.
• Статистика внедрения описывает профессионалов, а не всех. Показатели 49% ежедневного использования и 34% полного внедрения (Canva/Morning Consult и BCG, через eMarketer) — про маркетологов и CMO, а не про всё население, поэтому они не отвечают на вопрос о глобальной аудитории ИИ-инструментов для изображений.
• Исследование по распознаванию мало и только США. Вывод Conjointly базируется на 301 взрослом в США; это сильный направляющий сигнал, но не глобальная перепись.
• Вирусные «статы» намеренно исключены. Популярную фразу «71% изображений в соцсетях — ИИ» не удалось привязать к надёжному источнику, поэтому мы её полностью опустили, вместо того чтобы придавать ей видимость достоверности.

Главный методологический вывод: прежде чем цитировать число, спрашивайте, что именно оно измеряет. Охват, дата и тип источника объясняют почти все «противоречия» в статистике генерации фото на ИИ.

Траектория по надёжным данным согласована во всех срезах. Рынок растёт примерно на 17% в год для инструментов «только изображения» и до 38% в год при учёте видео (соответственно Grand View Research, Fortune Business Insights и MarketsandMarkets), то есть и траты, и возможности быстро нарастают при любом разумном определении.

Внедрение уже глубокое в маркетинге — почти половина маркетологов ежедневно использует ИИ для изображений и видео, а треть CMO внедрила полное создание изображений (Canva/Morning Consult и BCG, через eMarketer). Объёмы измеряются десятками миллиардов изображений, причём один новый инструмент способен выдать 700 млн изображений за неделю (OpenAI, через TechCrunch). Естественное следствие — тренд, зафиксированный Conjointly: по мере роста качества выходного материала способность людей отличать ИИ от реальности рушится, тогда как уверенность растёт.

Честный прогноз узок, но надёжен: ожидайте устойчивого роста от двузначных до высоких двузначных процентов, дальнейшего углубления профессионального внедрения и расширяющегося разрыва между тем, насколько люди уверены в своём умении распознавать фото ИИ, и тем, насколько хорошо они это делают на деле. А вот чего пока нельзя надёжно оценить — единого авторитетного размера рынка, актуального рейтинга по инструментам и массового охвата в целом — именно там больше всего не хватает следующей волны качественных исследований.