ChatGPT and Claude are no longer on the same path

最近，OpenAI 和 Anthropic 發佈了關於 ChatGPT 和 Claude 的核心用户報告。這兩份文件不僅僅是性能報告；它們揭示了當前 AI 行業中的一個重要趨勢：這兩個領先模型正在沿着不同的路徑發展，在市場定位、核心應用場景和用户互動模式上存在顯著差異。為此，硅兔公司藉助與其硅谷專家團隊的討論，對這兩份報告進行了比較分析，提取了潛在的行業信號，並探討了它們對未來技術路徑、商業模式和相關投資策略的影響。這兩份報告的數據清楚地表明，ChatGPT 和 Claude 在用户基礎和核心功能方面的不同側重點，這是理解它們長期戰略差異化的起點。

首先，用户基礎成功擴展到更廣泛的人羣。用户畫像最初主要是技術人員，現在已轉變為受過高等教育的多專業白領羣體。

其次，性別比例變得更加平衡，女性用户佔比達到 52%。

在應用場景方面，ChatGPT 的核心功能集中在三個領域：實用指導、信息查詢和文檔寫作。這三個領域佔總對話的近 80%。

用户主要用它來協助日常生活和常規辦公任務。值得注意的是，報告明確指出，專業技術支持（如編程）的使用率已顯著下降，從 12% 降至 5%。

總體而言，ChatGPT 的戰略路徑是成為一個服務廣泛用户羣體的通用人工智能助手。其核心競爭優勢在於龐大的用户基礎、由此產生的網絡效應以及在用户日常信息處理過程中的高滲透率。Claude：專注於企業和專業自動化場景。Anthropic 的報告描繪了截然不同的圖景。Claude 的用户分佈與地區的經濟發展水平（人均 GDP）呈強正相關，表明其主要用户羣體是發達經濟體中的知識工作者和專業人士。其核心應用場景高度集中。報告數據顯示，軟件工程幾乎是所有地區的主要應用領域，相關任務的比例保持在 36% 到 40% 之間。這與 ChatGPT 在該領域的應用趨勢形成鮮明對比。報告中最引人注目的數據點是 “自動化” 任務的百分比。在過去八個月中，“基於命令” 的自動化任務比例顯著上升，從 27% 增加到 39%。在付費 API 的企業用户中，這一趨勢更加明顯：多達 77% 的對話交互是自動化的，其中絕大多數是 “基於命令” 的自動化，幾乎沒有人類干預。因此，Claude 的戰略定位非常明確：成為深度融入核心企業工作流程的專業級生產力和自動化工具。其競爭優勢在於對特定專業領域（尤其是軟件開發）的深度優化，以及對任務執行效率的最終追求。基於這一戰略區分，硅兔及其硅谷專家團隊對兩份報告的數據進行了交叉比較，為投資者提煉出三條前瞻性的行業洞察。1. “編程應用” 的差異化信號着專業 AI 工具市場的崛起。ChatGPT 和 Claude 在編程應用中的興衰並不反映市場需求的波動，而是用户對 “專業化” 和 “集成化” 需求的升級。通用的對話接口已無法滿足專業開發者在複雜工作流程中的深層需求。他們需要與集成開發環境（IDE）、代碼版本控制系統和項目管理軟件無縫集成的 AI 能力。這一趨勢預示着一個重要的市場機會：為特定行業（如軟件開發、金融分析和法律服務）構建的 “AI 原生工具鏈”，深度融入現有工作流程。這要求 AI 不僅具備模型能力，還需對行業有深刻理解。對於相關領域的投資，評估目標公司是否具備實現這種 “深度集成” 的能力將成為關鍵考量。第二，“77% 的自動化率” 量化了企業任務自動化的加速。Anthropic 報告中的 “77% 企業 API 自動化率” 是一個強有力的信號，表明在商業應用的前沿，AI 的角色正在迅速從 “人類輔助” 轉向 “任務執行”。這一數據要求我們重新評估 AI 對企業生產力、組織結構和成本模型的影響速度。過去，市場普遍關注 AI 的 “效率提升” 價值，但現在必須將其 “替代” 價值納入核心分析框架。投資邏輯需要從評估 “AI 如何輔助人類員工” 擴展到 “在知識型工作領域，AI 在哪些方面能夠獨立完成標準化任務，且效率更高、成本更低”。基於流程的、勞動密集型的領域，如財務報表生成、合同初步審查和市場數據分析，將是 AI 自動化技術產生顯著經濟效益的首個領域。3. “協作” 和 “自動化” 模型的差異揭示了 AI 商業模型的演變路徑。報告中一個反直覺的數據點是，人均 Claude 使用率較高的地區傾向於偏好 “協作” 模型；相反，人均使用率較低的地區則傾向於偏好 “自動化” 模型。這可能揭示了 AI 商業模型與用户成熟度之間的演變關係。在市場滲透的早期階段，用户往往將 AI 作為簡單的效率工具來替代獨立任務（自動化）。然而，隨着用户（尤其是專業用户）對 AI 能力和交互方式的深入理解，他們開始探索如何以複雜的方式與 AI 合作，完成以前難以實現的更具創造性的任務（協作）。這對 AI 的長期商業模型提出了新的問題。除了通過自動化降低成本（SaaS 模型），通過人機協作創造新價值和提高決策質量，可能會催生更高級的商業模型，如按績效付費或決策支持訂閲。在評估 AI 項目時，投資者應考慮其在自動化和協作創造方面的潛力。上述基於公開報告的分析僅是決策過程的起點。完整的決策還需要回答關於 “如何實現” 和 “由誰實現” 的更深層次的關鍵問題。例如：在 “AI 原生工具鏈” 領域，最有前景的初創公司的技術架構、團隊組成和市場驗證是什麼？在領先科技公司中，實現高比例任務自動化的實際技術路徑、部署成本和投資回報率（ROI）是什麼？像蘋果這樣的公司在其閉環生態系統中的 AI 戰略是什麼，特別是其專有大規模模型的底層技術邏輯和商業化路徑是什麼？這些信息在公開報告中並不可得；它源於行業前線的實際經驗。要真正理解當前 AI 行業的動態，直接與定義這些技術和產品的核心人員進行接觸至關重要。例如，為了深入瞭解行業，我們的金融客户最近與兩位專家進行了深入討論：一位是蘋果機器學習部門的 ML/DL/NLP 科學家和技術負責人。作為從零開始訓練蘋果專有大型語言模型（LLM）團隊的關鍵成員，他能夠直接揭示科技巨頭在構建自身核心 AI 能力時面臨的技術挑戰、真實訓練成本和戰略考量。另一位是元生成 AI 組織的工程負責人。作為創始工程師，他不僅深度參與了 LLM 大規模模型的開發，更重要的是，他領導了將 GenAI 技術與廣告排名和推薦系統等核心業務引擎整合的實施。與他的訪談清晰勾勒出從模型能力到商業 ROI 的路徑，以及他對北美前沿 AI 初創公司的投資見解。這類專家的見解將公開報告中的宏觀趨勢轉化為高度細化的戰術信息，能夠指導具體決策。在一個信息快速演變的行業中，獲取超越公開信息的深刻見解對於建立認知優勢和做出精準決策至關重要。如果您希望進一步討論這些主題，我們歡迎您與我們聯繫，安排與相關領域專家的對話。當您的團隊在討論未來的技術路徑時，當您的投資決策尚未確定時，或者當您的產品戰略陷入不確定時……請記住，您面臨的困境可能是專家已經走過的旅程。我們硅兔相信，真實的第一手經驗總是來自那些推動行業變革的人。