Lanzamientos de modelos de imagen impulsan la oleada de descargas de aplicaciones de inteligencia artificial, las ganancias de ingresos varían
Puntos clave
- Image‑model releases generate up to 6.5 × more downloads than traditional app updates, according to Appfigures.
- OpenAI's GPT‑4o image model added over 12 million installs in the 28 days after its launch.
- Google's Gemini Nano Banana contributed more than 22 million downloads, a four‑fold increase over prior releases.
- Meta AI's Vibes video‑feed drove 2.6 million extra installs but did not produce notable revenue.
- Revenue from image‑model spikes varies: GPT‑4o generated about $70 million, Nano Banana only $181 000.
- DeepSeek's R1 saw a 28 million‑download surge driven by industry curiosity rather than a visual model.
- The report warns that higher install numbers do not automatically translate into higher mobile earnings.
Un informe de Appfigures muestra que lanzar modelos de generación de imágenes se ha convertido en la forma más efectiva para que las aplicaciones móviles de inteligencia artificial atraigan a los usuarios, entregando hasta 6,5 veces más descargas que las actualizaciones tradicionales. El modelo de imagen GPT-4o de OpenAI, el Gemini Nano Banana de Google y el Vibes de Meta AI cada uno generó un aumento de instalaciones de varios millones, aunque solo OpenAI convirtió el aumento en un gasto significativo del consumidor. Los hallazgos sugieren que las capacidades visuales ahora superan a las actualizaciones de chat solo en el crecimiento de la aplicación, pero el impacto en los ingresos sigue siendo desigual entre los proveedores.
La firma de inteligencia de aplicaciones Appfigures dice que los desarrolladores de inteligencia artificial están viendo sus mayores aumentos de descargas cuando lanzan nuevos modelos de generación de imágenes, no cuando lanzan actualizaciones conversacionales. Los datos, que cubren los últimos dos años de lanzamientos de aplicaciones de inteligencia artificial importantes, muestran que las actualizaciones de modelos de imagen generan aproximadamente 6,5 veces más instalaciones que las actualizaciones de características tradicionales.
El modelo de imagen GPT-4o de OpenAI, lanzado en marzo de 2023, entregó más de 12 millones de instalaciones incrementales en los 28 días después del lanzamiento. Esa cifra representa un aumento de 4,5 veces sobre los aumentos de descargas vistos para los lanzamientos anteriores de la misma empresa, GPT-4o, GPT-4,5 y GPT-5, que se centraron en capacidades de texto solo.
Google siguió una trayectoria similar. El modelo de imagen Nano Banana de la empresa, introducido junto con el lanzamiento de Gemini 2,5 Flash en agosto, agregó más de 22 millones de descargas en la ventana de cuatro semanas posterior, un aumento de más de cuatro veces en comparación con las actualizaciones anteriores de Gemini.
Meta AI se unió a la carrera con su función de alimentación de video Vibes, técnicamente un modelo de video pero aún centrado en contenido visual. Vibes generó un estimado de 2,6 millones de instalaciones adicionales después de su debut en septiembre de 2025. Si bien los números son más pequeños que los de OpenAI y Google, aún subrayan un patrón claro: las características de inteligencia artificial visual atraen a los usuarios.
A pesar del auge de las descargas, la imagen de los ingresos es menos uniforme. El aumento de Nano Banana se tradujo en aproximadamente $181.000 en gasto bruto estimado del consumidor durante su ventana de 28 días posteriores al lanzamiento, modesto en comparación con el aumento de las descargas. Por el contrario, el modelo de imagen GPT-4o de OpenAI produjo un estimado de $70 millones en gasto bruto del consumidor durante el mismo período, convirtiendo la curiosidad del usuario en ingresos sustanciales.
El Vibes de Meta, aunque aumentó las instalaciones, no generó ningún ingreso significativo en el marco de tiempo rastreado. El informe advierte que los recuentos de instalaciones más altos no se traducen automáticamente en ingresos móviles más altos, destacando la diferencia entre la adquisición de usuarios y la monetización.
El modelo R1 de DeepSeek presenta un caso atípico. El lanzamiento de la startup en enero de 2025 generó 28 millones de descargas, pero el aumento fue impulsado más por el entusiasmo de la industria sobre sus métodos de capacitación de bajo costo que por una nueva capacidad de generación de imágenes. El caso ilustra que la curiosidad y la cobertura de los medios también pueden impulsar los aumentos de instalaciones, incluso cuando la característica subyacente no es directamente visual.
En general, el análisis de Appfigures señala un cambio en la forma en que las empresas de inteligencia artificial priorizan las actualizaciones de productos. Las capacidades visuales ahora parecen ser el principal gancho para los usuarios móviles, eclipsando la era anterior en la que los nuevos modelos conversacionales como ChatGPT y las actualizaciones de texto solo de Gemini generaron la mayor demanda.
Los desarrolladores que buscan aumentar su base de usuarios pueden necesitar duplicar sus esfuerzos en mejoras de generación de imágenes, pero también deben moderar sus expectativas sobre los ingresos. Convertir el flujo de descargadores curiosos en suscriptores que pagan sigue siendo un desafío, como muestra la datos con resultados mixtos en los principales jugadores.