Recentemente, OpenAI e Anthropic hanno pubblicato rispettivamente i report principali sugli utenti di ChatGPT e Claude. Questi documenti non sono semplici presentazioni di risultati, ma rivelano una tendenza cruciale nell'attuale industria dell'intelligenza artificiale: i due principali modelli stanno evolvendo lungo percorsi nettamente diversi, con una significativa differenziazione nel posizionamento di mercato, negli scenari applicativi chiave e nelle modalità di interazione con gli utenti.
Per questo motivo, Silicon Rabbit, insieme al suo team di esperti della Silicon Valley, ha condotto un'analisi comparativa dei due report, sintetizzando i segnali industriali nascosti e discutendo le profonde implicazioni per le future strategie tecnologiche, i modelli di business e le relative strategie di investimento.
I dati dei due report mostrano chiaramente le diverse priorità di ChatGPT e Claude in termini di base utenti e funzioni principali, punto di partenza per comprendere la loro divergenza strategica a lungo termine.
ChatGPT: penetrazione di mercato nel campo delle applicazioni generali
Il report di OpenAI conferma lo status di ChatGPT come applicazione fenomenale. Fino a luglio 2025, gli utenti attivi settimanali hanno superato i 700 milioni. La struttura degli utenti presenta due caratteristiche chiave:
In primo luogo, il gruppo di utenti si è ampliato con successo a un pubblico più vasto: il profilo utente, inizialmente dominato da tecnici, si è trasformato in una comunità di colletti bianchi con alta istruzione e provenienti da diverse professioni;
In secondo luogo, il rapporto di genere tende all'equilibrio, con la percentuale di utenti donne salita al 52%.
Per quanto riguarda gli scenari applicativi, le funzioni principali di ChatGPT si concentrano in tre aree: guida pratica, ricerca di informazioni e scrittura di documenti, che insieme rappresentano quasi l'80% delle conversazioni totali.
Gli utenti lo utilizzano principalmente per supportare la vita quotidiana e le attività lavorative di routine. È degno di nota che il report sottolinea come la percentuale di utilizzo per assistenza tecnica professionale, come la programmazione, sia scesa in modo significativo dal 12% al 5%.
In sintesi, la strategia di ChatGPT è diventare un assistente AI generico al servizio di un vasto pubblico. Il suo principale vantaggio competitivo risiede nell'enorme base utenti e nel conseguente effetto rete, oltre all'elevata penetrazione nei flussi di lavoro quotidiani degli utenti.
Claude: focalizzazione su scenari aziendali e automazione professionale
Il report di Anthropic, invece, dipinge un quadro completamente diverso. La distribuzione degli utenti di Claude mostra una forte correlazione positiva con il livello di sviluppo economico delle regioni (PIL pro capite), indicando che il suo principale gruppo di utenti è costituito da lavoratori della conoscenza e professionisti nei paesi sviluppati.
I suoi scenari applicativi principali sono altamente focalizzati. I dati del report mostrano che l'ingegneria del software è il campo di applicazione principale in quasi tutte le regioni, con una quota stabile tra il 36% e il 40%, in netto contrasto con la tendenza di ChatGPT in questo settore.
Il dato più sorprendente del report riguarda la quota di compiti "automatizzati". Negli ultimi otto mesi, la percentuale di compiti di automazione "a comando", in cui l'utente impartisce direttamente istruzioni e l'AI svolge la maggior parte del lavoro in modo indipendente, è aumentata dal 27% al 39%.
Tra gli utenti aziendali che utilizzano le API a pagamento, questa tendenza è ancora più marcata: ben il 77% delle interazioni avviene in modalità automatizzata, e la stragrande maggioranza consiste in automazione "a comando" con il minimo intervento umano.
Pertanto, il posizionamento strategico di Claude è molto chiaro: diventare uno strumento di produttività e automazione professionale profondamente integrato nei flussi di lavoro aziendali. Il suo vantaggio competitivo risiede nell'ottimizzazione profonda per settori professionali specifici (in particolare lo sviluppo software) e nella ricerca dell'efficienza massima nell'esecuzione dei compiti.
Sulla base di questa divergenza strategica, Silicon Rabbit e il suo team di esperti della Silicon Valley hanno effettuato un confronto incrociato dei dati dei due report, distillando tre insight industriali lungimiranti per gli investitori.
1. La divergenza delle "applicazioni di programmazione" preannuncia l'ascesa del mercato degli strumenti AI specializzati
L'alternanza tra ChatGPT e Claude nelle applicazioni di programmazione non riflette una fluttuazione della domanda di mercato, ma un'evoluzione della domanda degli utenti verso la "specializzazione" e l'"integrazione".
Le interfacce di dialogo generiche non sono più sufficienti a soddisfare le esigenze profonde degli sviluppatori professionisti nei flussi di lavoro complessi. Questi necessitano di funzionalità AI in grado di integrarsi perfettamente con ambienti di sviluppo integrati (IDE), sistemi di controllo delle versioni del codice e software di gestione dei progetti.
Questa tendenza preannuncia una significativa opportunità di mercato: la nascita di "toolchain AI native" profondamente integrate con i flussi di lavoro esistenti e progettate per settori specifici (come sviluppo software, analisi finanziaria, servizi legali).
Ciò richiede che l'AI non solo abbia capacità di modello, ma anche una profonda comprensione del settore. Per gli investimenti in questi ambiti, la capacità di valutare se un'azienda sia in grado di costruire questa "integrazione profonda" diventerà un criterio chiave.
2. Il "77% di automazione": accelerazione quantificata dell'automazione dei compiti aziendali
Il "77% di automazione API aziendale" riportato da Anthropic è un segnale molto forte: indica che, all'avanguardia delle applicazioni commerciali, il ruolo dell'AI sta rapidamente passando da "supporto umano" a "esecuzione dei compiti".
Questo dato ci impone di rivalutare la velocità con cui l'AI influisce sulla produttività aziendale, sulla struttura organizzativa e sui modelli di costo. In passato, il mercato si concentrava principalmente sul valore "incrementale" dell'AI, ma ora è necessario includere il valore "sostitutivo" nel quadro di analisi principale.
La logica di investimento deve estendersi dalla valutazione di "come l'AI supporta i dipendenti umani" a "in quali settori del lavoro della conoscenza l'AI può completare in modo indipendente compiti standardizzati con maggiore efficienza e a costi inferiori".
La generazione di report finanziari, la revisione preliminare dei contratti, l'analisi dei dati di mercato e altri processi ad alta intensità di manodopera saranno i primi ambiti in cui la tecnologia di automazione AI produrrà benefici economici significativi.
3. Differenze tra "collaborazione e automazione": rivelano l'evoluzione dei modelli di business AI
Un dato controintuitivo emerso dal report è che: nelle regioni con un uso pro capite di Claude più elevato, gli utenti tendono maggiormente alla modalità "collaborativa"; al contrario, nelle regioni con un uso inferiore, prevale la modalità "automatica".
Questo potrebbe rivelare la relazione evolutiva tra il modello di business AI e la maturità degli utenti. Nella fase iniziale di penetrazione del mercato, gli utenti tendono a considerare l'AI come un semplice strumento di efficienza, utilizzandolo per completare compiti indipendenti in modo sostitutivo (automazione).
Quando invece gli utenti (soprattutto quelli professionali) acquisiscono una comprensione più profonda dei limiti e delle modalità di interazione dell'AI, iniziano a esplorare come collaborare con l'AI per svolgere compiti complessi e creativi che prima erano difficilmente realizzabili (collaborazione).
Questo pone nuove riflessioni sui modelli di business a lungo termine dell'AI. Oltre a ridurre i costi tramite l'automazione (modello SaaS), la creazione di nuovo valore e il miglioramento della qualità decisionale attraverso la collaborazione uomo-macchina potrebbero dare origine a modelli di business più avanzati, come il pagamento basato sui risultati o l'abbonamento per il supporto decisionale. Gli investitori, nella valutazione dei progetti AI, dovrebbero considerare il potenziale di sviluppo sia nel percorso "automazione" sia in quello della "co-creazione collaborativa".
L'analisi sopra riportata, basata su report pubblici, rappresenta solo il punto di partenza del processo decisionale. Una decisione completa richiede di rispondere a domande più profonde su "come realizzare" e "da chi sarà realizzato", come ad esempio:
Nel campo delle "toolchain AI native", quali sono le architetture tecniche, la composizione dei team e le prove di mercato delle startup più promettenti?
All'interno delle principali aziende tecnologiche, quali sono i dati concreti sui percorsi tecnici reali, i costi di implementazione e il ritorno sull'investimento (ROI) per l'automazione ad alta percentuale dei compiti?
Per aziende come Apple, qual è la logica tecnica di base e il percorso di commercializzazione della strategia AI all'interno di un ecosistema chiuso, in particolare per quanto riguarda i propri modelli di linguaggio di grandi dimensioni?
Queste informazioni non possono essere ottenute dai report pubblici, ma derivano dall'esperienza pratica sul campo. Per comprendere davvero le dinamiche attuali dell'industria AI, è necessario dialogare direttamente con le figure chiave che stanno definendo queste tecnologie e prodotti.
Ad esempio, per approfondire la ricerca sul settore, i nostri clienti finanziari hanno recentemente avuto scambi approfonditi con i seguenti due esperti:
Uno scienziato ML/DL/NLP e responsabile tecnico del dipartimento di machine learning di Apple. Come membro chiave che ha addestrato da zero il proprio modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) di Apple, può rivelare direttamente le sfide tecniche affrontate dai giganti tecnologici nella costruzione delle proprie capacità AI, i reali costi di addestramento e le considerazioni strategiche riferite direttamente al top management.
Un responsabile tecnico (Engineer Lead) dell'organizzazione di AI generativa di Meta. Come ingegnere fondatore, non solo ha partecipato profondamente allo sviluppo dei grandi modelli LLM, ma soprattutto ha guidato l'integrazione della tecnologia GenAI con i motori commerciali chiave come il ranking pubblicitario e i sistemi di raccomandazione. Il confronto con lui permette di delineare chiaramente il percorso dalla capacità del modello al ROI commerciale, oltre a fornire osservazioni sugli investimenti nelle startup AI più avanzate del Nord America.
Le intuizioni di questi esperti trasformano le tendenze macro dei report pubblici in informazioni tattiche dettagliate che possono guidare decisioni concrete. In un ambiente industriale in rapida evoluzione, ottenere insight approfonditi oltre le informazioni pubbliche è fondamentale per costruire un vantaggio cognitivo e prendere decisioni precise. Se desiderate approfondire questi temi, vi invitiamo a contattarci per organizzare incontri con esperti nei settori di vostro interesse.
Quando il vostro team discute animatamente sulla direzione tecnologica, quando le vostre decisioni di investimento sono in sospeso, quando la vostra strategia di prodotto è avvolta nella nebbia... ricordate che i vostri dubbi potrebbero essere già stati superati da qualche esperto. Noi di Silicon Rabbit crediamo che l'esperienza autentica di prima mano provenga sempre da chi sta guidando il cambiamento nel settore.
