圖像 AI 模型現已成為 App 成長主動力，表現優於聊天機器人升級

根據應用程式情報提供商 Appfigures 的最新報告，影像模型的發布正推動 AI 行動應用程式的增長，其產生的下載量是傳統模型更新的 6.5 倍。

這標誌著一個轉變。在早期，推動對話體驗的新模型發布，以及語音聊天介面等新功能，是帶動需求的主要動力。

Appfigures 發現，例如 ChatGPT 和 Gemini 在發布各自的影像模型後，分別增加了數千萬次的新下載。

數據顯示，對於 Google 的 Gemini 而言，自去年 8 月推出 Gemini 2.5 Flash 影像模型後的 28 天內，其影像模型 Nano Banana 帶動了超過 2,200 萬次的額外下載。這次發布使該 App 在該期間的下載量提升了四倍以上。

與此同時，ChatGPT 在去年 3 月推出 GPT-4o 影像模型後的 28 天內，增加了超過 1,200 萬次的增量安裝。Appfigures 指出，這大約是其 GPT-4o、GPT-4.5 和 GPT-5 模型發布時下載量的 4.5 倍。

其他模型的發布也遵循類似趨勢，儘管規模較小。Meta AI 推出其 AI 影片動態「Vibes」後，在 2025 年 9 月發布後的 28 天內，估計增加了 260 萬次的增量下載。（是的，從技術上講這是一個影片模型，但它最終關乎視覺內容，而不僅僅是文字。）

儘管如此，報告警告說，額外的下載並不總是能轉化為行動營收的增長。

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相反地，新影像模型的發布給了人們安裝 App 並嘗試其改進後的影像生成能力的理由。這並不意味著他們一定會轉化為付費訂閱者。例如，Appfigures 指出，Nano Banana 在發布後的 28 天窗口期內，估計僅產生了 18.1 萬美元的總消費者支出，儘管它帶來的下載量激增比 ChatGPT 的 4o 影像模型發布時還要大。

Meta AI 推出的 Vibes 也帶動了額外下載，但沒有產生顯著營收。

在這三者中，只有 ChatGPT 將增加的關注度轉化成了實際的金錢。

Appfigures 表示，OpenAI 的 4o 影像生成模型在發布後的 28 天內，與先前的基準相比，估計產生了 7,000 萬美元的總消費者支出。

該公司在分析中也觀察了 DeepSeek，但它並不符合這一模式。

雖然 DeepSeek R1 在 2025 年 1 月發布後帶動了 2,800 萬次下載，但這並非典型的模型對比事件。這是 DeepSeek 的突破時刻，當科技產業了解到它如何以競爭對手成本的一小部分來訓練其 AI 模型時，它從相對默默無聞變成了徹夜成名。這個案例凸顯了好奇心如何驅動下載——儘管在這種情況下，興趣並非與影像模型掛鉤。