Генерация изображений стала главным драйвером роста AI-приложений, обогнав обновления чат-ботов

Согласно новому отчету аналитической компании Appfigures, выпуск моделей генерации изображений стал основным двигателем роста для AI-приложений, принося в 6,5 раз больше загрузок, чем традиционные обновления моделей.

Это знаменует собой сдвиг по сравнению с более ранними периодами, когда выход новых моделей, улучшающих диалоговые возможности, а также внедрение новых функций, таких как голосовой интерфейс, стимулировали спрос.

Например, как выяснили в Appfigures, ChatGPT и Gemini добавили десятки миллионов новых загрузок после выпуска своих моделей для работы с изображениями.

Для Google Gemini выход модели изображений Nano Banana привел к дополнительным 22+ миллионам загрузок в течение 28 дней после внедрения модели Gemini 2.5 Flash в прошлом августе. Данные показали, что этот запуск увеличил количество загрузок приложения более чем в 4 раза за этот период.

Источник изображения:Appfigures

Тем временем ChatGPT получил более 12 миллионов дополнительных установок в течение 28 дней после внедрения своей модели изображений GPT-4o в марте прошлого года. Как отмечают в Appfigures, это примерно в 4,5 раза больше загрузок, чем принес выпуск моделей GPT-4o, GPT-4.5 и GPT-5.

Другие релизы моделей следовали схожим тенденциям, хотя и в меньших масштабах. Запуск Meta AI функции AI-видеоленты Vibes принес, по оценкам, 2,6 миллиона дополнительных загрузок в течение 28 дней после ее выхода в сентябре 2025 года. (Да, технически это видеомодель, но в конечном итоге речь идет о визуальном контенте, а не только о тексте.)

Источник изображения:Appfigures

Тем не менее, в отчете предупреждается, что дополнительные загрузки не всегда конвертируются в рост мобильной выручки.

Вместо этого, выпуск новых моделей изображений дает людям повод установить приложение и опробовать его улучшенные возможности генерации. Это не означает, что они обязательно превратятся в платных подписчиков. Например, Appfigures отметили, что Nano Banana принесла лишь около $181 000 (~14,5 млн рублей) валовых потребительских расходов за 28-дневный период после своего выхода, хотя и вызвала больший всплеск загрузок, чем выпуск модели изображений 4o от ChatGPT.

Запуск Vibes от Meta AI также привел к дополнительным загрузкам, но не принес значимой выручки.

Из трех компаний только ChatGPT смог конвертировать повышенное внимание в реальные деньги.

По данным Appfigures, модель генерации изображений 4o от OpenAI принесла около $70 миллионов (~5,6 млрд рублей) валовых потребительских расходов за 28 дней после запуска по сравнению с предыдущим базовым уровнем.

Источник изображения:Appfigures

Компания также проанализировала DeepSeek, но он не вписался в общую картину.

Хотя DeepSeek R1 привлек 28 миллионов загрузок после своего выхода в январе 2025 года, это не было типичным событием сравнения моделей. Это был прорывной момент для DeepSeek, когда он превратился из относительно неизвестного в сенсацию за одну ночь, поскольку технологическая индустрия узнала о методах, которые он использовал для обучения своих AI-моделей за долю стоимости конкурентов. Этот случай подчеркивает, как любопытство может стимулировать загрузки — хотя в данном случае интерес не был связан с моделью изображений.

Цены сконвертированы автоматически. Реальные цены могут отличаться.

* Meta, Facebook и Instagram запрещены в России.