تشهد تطبيقات الذكاء الاصطناعي تحولاً لافتاً في محركات النمو، حيث باتت نماذج توليد الصور تتفوق على تحديثات الدردشة التقليدية في جذب المستخدمين، وفق تقرير حديث صادر عن “Appfigures”.
وأوضح التقرير أن إطلاق نماذج الصور يحقق معدلات تحميل أعلى بنحو 6.5 مرة مقارنة بالتحديثات المعتادة للنماذج النصية، في إشارة إلى تغير واضح في تفضيلات المستخدمين.
في السابق، كانت تحديثات النماذج الحوارية والميزات الصوتية هي المحرك الأساسي لنمو التطبيقات، لكن الاتجاه الحالي يُظهر أن التجارب البصرية أصبحت أكثر جاذبية، بحسب تقرير نشره موقع “تك كرانش”.
فعلى سبيل المثال، سجل تطبيق تشات جي بي تي وتطبيق جيميناي عشرات الملايين من التحميلات الجديدة عقب إطلاق ميزات توليد الصور الخاصة بهما.
وبالنسبة لـ “غوغل”، أدى إطلاق نموذج الصور نانو بانانا ضمن تحديث Gemini 2.5 Flash إلى إضافة أكثر من 22 مليون تحميل خلال 28 يوماً فقط، ما رفع إجمالي التنزيلات بأكثر من 4 أضعاف خلال تلك الفترة.
أما “OpenAI”، فقد حقق تطبيقها زيادة تتجاوز 12 مليون تحميل بعد طرح نموذج الصور GPT-4o، وهو رقم يفوق بنحو 4.5 مرة تأثير تحديثات النماذج النصية الأخرى.
الأرباح ليست مضمونة
رغم هذا الزخم في عدد المستخدمين، يشير التقرير إلى أن زيادة التحميلات لا تعني بالضرورة تحقيق عوائد مالية.
فعلى سبيل المثال، لم يحقق نموذج نانو بانانا سوى نحو 181 ألف دولار خلال أول 28 يوماً، رغم تفوقه في جذب المستخدمين.
كما أن تجربة “ميتا” مع ميزة “Vibes” — التي تعتمد على المحتوى المرئي — أدت إلى زيادة في التحميلات دون تحقيق إيرادات تُذكر.
في المقابل، نجح تطبيق تشات جي بي تي في تحويل هذا الاهتمام إلى أرباح فعلية، حيث حقق نموذج GPT-4o للصور نحو 70 مليون دولار خلال 28 يوماً فقط من إطلاقه، وفق التقديرات.
“ديب سيك”.. حالة مختلفة
التقرير تطرق أيضاً إلى “ديب سيك”، التي سجلت 28 مليون تحميل بعد إطلاق نموذج R1، لكن هذا النجاح لم يكن مرتبطاً بنماذج الصور، بل بكونها لحظة انطلاق قوية جذبت الانتباه بسبب تقنياتها منخفضة التكلفة.
تكشف هذه المؤشرات أن المستخدمين باتوا يميلون أكثر إلى التجارب التفاعلية البصرية، ما قد يدفع شركات الذكاء الاصطناعي إلى إعادة ترتيب أولوياتها، والتركيز بشكل أكبر على تطوير قدرات الصور والفيديو، بدلاً من الاكتفاء بتحسين الدردشة النصية.
لكن في النهاية، يبقى التحدي الحقيقي ليس في جذب المستخدم… بل في تحويل هذا الاهتمام إلى نموذج ربحي مستدام.
