Останні дані аналітичної компанії Appfigures свідчать про те, що випуски моделей штучного інтелекту для створення зображень стали основним рушієм зростання завантажень мобільних застосунків. За останній рік саме релізи таких моделей забезпечили в середньому у 6,5 разів більше нових завантажень, ніж оновлення звичайних мовних моделей.
Про це розповідає ProIT
Вибухове зростання завдяки новим AI-моделям зображень
Ще донедавна найбільший інтерес користувачів викликали мовні моделі, що працювали з текстом та розмовними інтерфейсами, зокрема голосовим управлінням. Проте зараз випуски моделей, здатних генерувати зображення, суттєво випереджають попередні тренди за темпами приросту встановлень.
Яскравим прикладом є застосунки ChatGPT та Gemini, які після впровадження власних моделей для створення зображень зареєстрували десятки мільйонів нових завантажень. Зокрема, реліз моделі Nano Banana для Gemini додав понад 22 мільйони інсталяцій протягом 28 днів після виходу Gemini 2.5 Flash у серпні минулого року — це збільшило кількість завантажень у чотири рази за цей період.
“For Google’s Gemini, the release of its image model Nano Banana drove an additional 22+ million downloads in the 28 days following the introduction of the Gemini 2.5 Flash image model last August. This launch lifted the app’s downloads by more than four times over that period, the data showed”.
Водночас ChatGPT отримав понад 12 мільйонів додаткових встановлень упродовж 28 днів після старту моделі GPT-4o для зображень у березні минулого року. Це майже у 4,5 рази перевищує аналогічні показники зростання під час релізів мовних моделей GPT-4o, GPT-4.5 і GPT-5.
Meta AI також не залишилась осторонь: представивши відеострічку Vibes на основі штучного інтелекту у вересні 2025 року, компанія додала ще 2,6 мільйона завантажень за перші 28 днів. Хоча ця модель і орієнтована на відео, вона також працює з візуальним контентом.
Зростання доходів: не завжди пропорційно встановленням
Водночас експерти застерігають, що стрімке збільшення кількості завантажень не завжди веде до відповідного росту прибутків розробників. Нові моделі для створення зображень переважно мотивують користувачів встановити застосунок та спробувати його нові можливості, але не гарантовано стимулюють оформлення платних підписок.
Наприклад, за підрахунками Appfigures, Nano Banana принесла лише 181 тисячу доларів валових користувацьких витрат за 28 днів після запуску, хоча забезпечила більший приріст завантажень, ніж модель зображень від ChatGPT. У випадку Meta AI запуск Vibes також не призвів до значного фінансового результату.
Серед лідерів лише ChatGPT вдалося перетворити підвищений інтерес користувачів на реальний дохід. Модель генерації зображень 4o від OpenAI принесла орієнтовно 70 мільйонів доларів валових витрат користувачів протягом 28 днів після запуску — це суттєво перевищує попередні фінансові результати.
Варто зазначити, що не всі релізи моделей вписуються у загальну тенденцію. Так, після випуску DeepSeek R1 у січні 2025 року застосунок отримав 28 мільйонів завантажень. Проте цей випадок пов’язаний із різким зростанням популярності технології DeepSeek і підвищеною зацікавленістю галузі до нових підходів у навчанні моделей ШІ з меншими витратами, а не із запуском саме моделі для зображень.