Kamakailan, sunod-sunod na naglabas ang OpenAI at Anthropic ng mga pangunahing ulat ukol sa mga core user ng ChatGPT at Claude. Ang dalawang dokumentong ito ay hindi lamang simpleng pagpapakita ng performance, kundi naglalantad ng isang napakahalagang trend sa kasalukuyang industriya ng artificial intelligence: ang dalawang nangungunang modelo ay umuunlad sa magkaibang landas, at malinaw na nagkakaroon ng pagkakaiba sa kanilang market positioning, pangunahing application scenarios, at user interaction models.
Para dito, pinagsama ni Silicon Rabbit at ng kanyang Silicon Valley expert team ang kanilang mga insight upang ikumpara at suriin ang dalawang ulat, piniga ang mga nakatagong signal ng industriya sa likod nito, at tinalakay ang malalim na implikasyon para sa hinaharap ng teknolohiyang ruta, business model, at mga kaugnay na investment strategy.
Malinaw na ipinapakita ng datos mula sa dalawang ulat ang magkaibang pokus ng ChatGPT at Claude sa user base at core functions, na siyang panimulang punto sa pag-unawa ng kanilang pangmatagalang strategic divergence.
ChatGPT: Pagtagos sa Market ng General-purpose Application
Kumpirmado sa ulat ng OpenAI ang posisyon ng ChatGPT bilang isang phenomenon-level na application. Hanggang Hulyo 2025, lumampas na sa 700 milyon ang lingguhang aktibong user nito. May dalawang pangunahing katangian ang user structure:
Una, matagumpay nang lumawak ang user group sa mas malawak na populasyon, mula sa mga teknikal na tao noong simula, ngayon ay naging mga highly-educated, cross-professional na white-collar workers;
Pangalawa, mas balanse na ang gender ratio, umakyat na sa 52% ang female users.
Sa application scenarios, nakatuon ang core functions ng ChatGPT sa tatlong larangan: practical guidance, information query, at document writing, na bumubuo ng halos 80% ng kabuuang dami ng pag-uusap.
Pangunahing ginagamit ito ng mga user bilang tulong sa pang-araw-araw na buhay at karaniwang opisina na gawain. Kapansin-pansin, malinaw na binanggit sa ulat na ang paggamit para sa mga propesyonal na teknikal na tulong gaya ng programming ay bumaba mula 12% patungong 5%.
Sa kabuuan, ang strategic path ng ChatGPT ay maging isang general-purpose AI assistant na nagsisilbi sa malawak na user base. Ang core barrier nito ay ang napakalaking bilang ng user at ang network effect na nabubuo nito, pati na rin ang mataas na penetration sa daily information processing workflow ng mga user.
Claude: Pokus sa Enterprise-level at Professional Automation Scenarios
Isang ganap na magkaibang larawan ang inilalarawan ng ulat ng Anthropic. Malakas ang positive correlation ng user distribution ng Claude sa economic development level (per capita GDP) ng isang rehiyon, na nagpapahiwatig na ang pangunahing user base nito ay mga knowledge worker at propesyonal sa mga developed economies.
Mataas ang focus ng core application scenarios nito. Ipinapakita ng ulat na ang software engineering ang pangunahing application area sa halos lahat ng rehiyon, na may kaugnay na tasks na nananatili sa pagitan ng 36% hanggang 40%, na malinaw na naiiba sa trend ng ChatGPT sa larangang ito.
Pinakamalakas na datos sa ulat ay ang bahagi ng "automation" tasks. Sa nakalipas na walong buwan, ang bahagi ng "instruction-based" automation tasks—kung saan direktang nagbibigay ng utos ang user at AI ang gumagawa ng karamihan ng trabaho—ay tumaas mula 27% patungong 39%.
Sa mga enterprise-level user ng paid API, mas malinaw ang trend na ito: umaabot sa 77% ng mga conversation interaction ay nasa automation mode, at karamihan dito ay "instruction-based" automation na may minimal na human intervention.
Kaya't napakalinaw ng strategic positioning ng Claude: maging isang professional-grade productivity at automation tool na malalim na integrated sa core workflow ng mga enterprise. Ang competitive advantage nito ay ang malalim na optimization para sa partikular na professional fields (lalo na sa software development) at ang matinding paghahangad ng task execution efficiency.
Batay sa nabanggit na strategic divergence, nag-cross-compare si Silicon Rabbit at ang kanyang Silicon Valley expert team sa datos ng dalawang ulat, at nagbigay ng tatlong forward-looking industry insights para sa mga investor.
Una: "Pagkakaiba sa Programming Application," Hudyat ng Pagsibol ng Specialized AI Tools Market
Ang pagtaas at pagbaba ng ChatGPT at Claude sa programming applications ay hindi sumasalamin sa pagbabago ng market demand, kundi sa pag-upgrade ng user needs patungo sa "specialization" at "integration."
Hindi na sapat ang general-purpose na dialogue interface para matugunan ang malalim na pangangailangan ng mga professional developer sa complex workflows. Ang kailangan nila ay AI functions na seamless na nakakonekta sa integrated development environment (IDE), code version control system, at project management software.
Ipinapahiwatig ng trend na ito ang isang mahalagang market opportunity: mga "AI native toolchain" na partikular na ginawa para sa mga industriya gaya ng software development, financial analysis, at legal services, at malalim na nakatali sa umiiral na workflow.
Kailangan ng AI na hindi lang may model capability, kundi may malalim na pag-unawa sa industriya. Para sa mga kaugnay na investment, ang kakayahan ng target na bumuo ng ganitong "deep integration" ay magiging susi sa evaluation.
Pangalawa: "77% Automation Rate," Pagsusukat ng Bilis ng Automation Process ng Enterprise Tasks
Ang "77% enterprise API automation rate" sa ulat ng Anthropic ay isang napakalakas na signal, na nagpapakita na sa cutting edge ng commercial application, mabilis na lumilipat ang papel ng AI mula sa "human assistance" patungo sa "task execution."
Ang datos na ito ay nagtutulak sa atin na muling suriin ang bilis ng epekto ng AI sa enterprise productivity, organizational structure, at cost model. Dati, nakatuon ang market sa "efficiency gain" value ng AI, ngunit ngayon ay kailangang isama ang "replacement" value sa core analysis framework.
Kailangang palawakin ang investment logic mula sa "paano tinutulungan ng AI ang human employees" patungo sa "alinhang knowledge work fields ang kayang tapusin ng AI nang mas mabilis at mas mura nang mag-isa."
Ang mga proseso gaya ng financial statement generation, contract preliminary review, at market data analysis—na pawang standardized at may mataas na labor cost—ang magiging unang makikinabang ng malaki sa AI automation technology.
Pangatlo: Pagkakaiba ng "Collaboration at Automation" Mode, Nagpapakita ng Evolution Path ng AI Business Model
Isang counterintuitive na data point sa ulat: sa mga rehiyong may mas mataas na per capita Claude usage, mas pinipili ng mga user ang "collaboration" mode; kabaligtaran naman sa mga rehiyong mababa ang usage, mas pinipili ang "automation" mode.
Maaaring ipinapakita nito ang relasyon ng AI business model sa maturity ng user. Sa early penetration stage ng market, mas ginagamit ng user ang AI bilang simpleng efficiency tool para tapusin ang independent tasks (automation).
Ngunit kapag mas malalim na naunawaan ng user (lalo na ng mga professional user) ang capability at interaction boundaries ng AI, sisimulan nilang tuklasin kung paano makipag-collaborate sa AI para tapusin ang mas complex at creative na tasks (collaboration) na dati ay mahirap gawin.
Nagdadala ito ng bagong pag-iisip para sa long-term AI business model. Bukod sa cost reduction sa pamamagitan ng automation (SaaS model), ang paglikha ng bagong value at pagpapabuti ng decision quality sa pamamagitan ng human-AI collaboration ay maaaring magbunga ng mas advanced na business model, gaya ng performance-based payment o decision support subscription. Sa pag-evaluate ng AI projects, dapat isaalang-alang ng investors ang development potential nito sa parehong "automation" at "collaborative creation" na landas.
Ang analysis na ito batay sa public reports ay simula pa lamang ng decision process. Ang isang kumpletong desisyon ay nangangailangan ng mas malalim na sagot sa mga tanong gaya ng "paano ito maisasakatuparan" at "sino ang magpapatupad," halimbawa:
Sa larangan ng "AI native toolchain," ano ang technical architecture, team composition, at market validation ng mga pinaka-promising na startup?
Sa loob ng mga leading tech company, ano ang tunay na technical path, deployment cost, at return on investment (ROI) ng high-proportion task automation?
Para sa mga kumpanyang gaya ng Apple, ano ang AI strategy sa loob ng kanilang closed-loop ecosystem, lalo na ang underlying technical logic at commercialization path ng kanilang sariling large model?
Hindi makukuha ang mga impormasyong ito mula sa public reports; nagmumula ito sa frontline industry practice. Para tunay na maunawaan ang dynamics ng kasalukuyang AI industry, kinakailangan ang direktang pag-uusap sa mga core figure na nagde-define ng mga teknolohiyang ito at produkto.
Halimbawa, para mas malalim na pag-aralan ang industry frontline, kamakailan ay nagkaroon ng malalim na pag-uusap ang aming financial clients sa dalawang eksperto:
Isang ML/DL/NLP scientist at technical lead mula sa Apple machine learning department. Bilang core member na nagsimula mula sa simula ng training ng sariling large language model (LLM) ng Apple, kaya niyang direktang ilahad ang mga technical challenges, tunay na training cost, at strategic considerations na direktang iniuulat sa top management ng tech giant sa pagbuo ng core AI capability.
Isang Engineer Lead mula sa Meta generative AI organization. Bilang founding engineer, hindi lang siya malalim na kasali sa LLM development, kundi siya rin ang nanguna sa integration ng GenAI technology sa core business engines gaya ng ad ranking at recommendation system. Sa pakikipag-usap sa kanya, malinaw na mailalarawan ang conversion path mula sa model capability patungo sa commercial ROI, pati na rin ang kanyang investment observations sa North American frontier AI startups.
Ang mga insight mula sa ganitong mga eksperto ay nagta-translate ng macro trends mula sa public reports patungo sa granular tactical information na maaaring gabay sa specific decision-making. Sa isang industriyang mabilis ang information iteration, ang pagkakaroon ng deep insight na lampas sa public information ay pundasyon ng cognitive advantage at tamang desisyon. Kung nais niyong talakayin pa ang mga nabanggit na paksa, malugod naming kayong inaanyayahan na makipag-ugnayan sa amin upang mag-arrange ng expert exchange sa kaugnay na larangan.
Kapag ang inyong team ay hindi magkasundo sa technology route, kapag ang inyong investment decision ay hindi pa tiyak, kapag ang inyong product strategy ay naliligaw... tandaan ninyo, ang inyong kalituhan ay maaaring matagal nang nalampasan ng isang eksperto. Naniniwala si Silicon Rabbit: Ang tunay na karanasan ay palaging nagmumula sa mga taong aktibong nagtutulak ng pagbabago sa industriya.
