<p>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。</p>
<p>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。</p>
<p>其次，性別比例變得更加平衡，女性用户佔比達到 52%。</p>
<p>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%。</p>
<p>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%。</p>
<p>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。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://upload.techflowpost.com/upload/images/20250916/2025091621030074635645.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://upload.techflowpost.com/upload/images/20250916/2025091621030074635645.png"/></p>

OpenAI

<p>OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude 在市場策略上出現了分歧，最近的用户報告揭示了這一點。ChatGPT 每週活躍用户超過 7 億，專注於通用應用，而 Claude 則瞄準企業自動化，自動化任務顯著增加。這一轉變表明對專業 AI 工具在專業工作流程中集成的需求日益增長。投資者應考慮這些趨勢對未來技術路徑和商業模式的影響，特別是在行業特定應用中深度集成的必要性</p>

<p>Recently, OpenAI and Anthropic released core user reports on ChatGPT and Claude. These two documents aren't simply performance reports; they reveal a crucial trend in the current AI industry: the two leading models are evolving along distinct paths, with significant divergence in their market positioning, core application scenarios, and user interaction patterns. To this end, Silicon Rabbit, drawing on discussions with their Silicon Valley expert team, conducted a comparative analysis of the two reports, extracting the underlying industry signals and exploring their implications for future technology paths, business models, and related investment strategies. The data from the two reports clearly demonstrates the different focuses of ChatGPT and Claude in terms of user base and core functionality, which is a starting point for understanding their long-term strategic differentiation. ChatGPT: Market Penetration in General-Purpose Applications The OpenAI report confirms ChatGPT's status as a phenomenal application. As of July 2025, it has exceeded 700 million weekly active users. The user structure exhibits two key characteristics:</p>
<div class="lb-trans"><p>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。</p>
</div><p>First, the user base has successfully expanded to a wider demographic. The user profile, initially primarily technical personnel, has shifted to a highly educated, multi-professional, white-collar group.</p>
<div class="lb-trans"><p>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。</p>
</div><p>Second, the gender ratio has become more balanced, with female users accounting for 52%.</p>
<div class="lb-trans"><p>其次，性別比例變得更加平衡，女性用户佔比達到 52%。</p>
</div><p>In terms of application scenarios, ChatGPT's core functions are concentrated in three areas: practical guidance, information query, and document writing. These three areas account for nearly 80% of total conversations.</p>
<div class="lb-trans"><p>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%。</p>
</div><p>Users primarily use it to assist with daily life and routine office tasks. Notably, the report clearly states that the usage rate for professional technical assistance, such as programming, has significantly decreased from 12% to 5%.</p>
<div class="lb-trans"><p>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%。</p>
</div><p>Overall, ChatGPT's strategic path is to become a general-purpose AI assistant serving a broad user base. Its core competitive advantage lies in its massive user base, the resulting network effect, and its high penetration rate in users' daily information processing processes. Claude: Focusing on Enterprise and Professional Automation Scenarios. Anthropic's report paints a starkly different picture. Claude's user distribution shows a strong positive correlation with a region's economic development level (GDP per capita), indicating that its primary user base is knowledge workers and professionals in developed economies. Its core application scenarios are highly focused. The report data shows that software engineering is the primary application area in almost all regions, with the proportion of related tasks remaining stable between 36% and 40%. This stands in stark contrast to ChatGPT's application trends in this area. The most striking data point in the report is the percentage of &#34;automated&#34; tasks. Over the past eight months, the share of &#34;command-based&#34; automated tasks, where users directly issue commands and AI independently completes the majority of the work, has increased significantly from 27% to 39%. Among enterprise users of paid APIs, this trend is even more pronounced: as many as 77% of conversational interactions are automated, and the vast majority are &#34;command-based&#34; automations with minimal human intervention. Therefore, Claude's strategic positioning is clear: to become a professional-grade productivity and automation tool deeply integrated into core enterprise workflows. Its competitive advantage lies in its deep optimization for specific professional fields (especially software development) and its ultimate pursuit of task execution efficiency. Based on this strategic distinction, Silicon Rabbit and its team of Silicon Valley experts have cross-compared the data from the two reports to extract three forward-looking industry insights for investors. 1. The differentiation of &#34;programming applications&#34; signals the rise of a specialized AI tool market. The rise and fall of ChatGPT and Claude in programming applications doesn't reflect fluctuations in market demand, but rather an escalation in user demand toward &#34;specialization&#34; and &#34;integration.&#34; General-purpose conversational interfaces can no longer meet the deep needs of professional developers in complex workflows. They require AI capabilities that seamlessly integrate with integrated development environments (IDEs), code version control systems, and project management software. This trend signals a significant market opportunity: &#34;AI-native toolchains&#34; built for specific industries (such as software development, financial analysis, and legal services) that are deeply integrated into existing workflows. This requires AI to possess not only model capabilities but also a deep understanding of the industry. For investments in related fields, evaluating whether the target company possesses the ability to achieve this kind of &#34;deep integration&#34; will become a key consideration. Second, the &#34;77% Automation Rate&#34; quantifies the acceleration of enterprise task automation. The Anthropic report's &#34;77% enterprise API automation rate&#34; is a strong signal, indicating that at the forefront of commercial applications, AI's role is rapidly shifting from &#34;human assistance&#34; to &#34;task execution.&#34; This data requires us to reassess the speed at which AI is impacting enterprise productivity, organizational structure, and cost models. In the past, the market generally focused on the &#34;efficiency-enhancing&#34; value of AI, but now it is imperative to incorporate its &#34;replacement&#34; value into the core analytical framework. The investment logic needs to expand from evaluating &#34;how AI assists human employees&#34; to &#34;in which knowledge-based work areas can AI independently complete standardized tasks with higher efficiency and lower cost.&#34; Process-based and labor-intensive areas such as financial statement generation, contract preliminary review, and market data analysis will be the first areas where AI automation technology will produce significant economic benefits. 3. Differences in &#34;collaboration&#34; and &#34;automation&#34; models reveal the evolutionary path of AI business models. A counterintuitive data point in the report is that regions with higher per capita Claude usage rates tend to prefer a &#34;collaboration&#34; model; conversely, regions with lower usage rates tend to prefer an &#34;automation&#34; model. This may reveal the evolving relationship between AI business models and user maturity. In the early stages of market penetration, users tend to use AI as a simple efficiency tool to replace independent tasks (automation). However, as users (especially professional users) gain a deeper understanding of AI's capabilities and interaction methods, they begin to explore how to work with AI in complex ways to complete more creative tasks that were previously difficult to achieve (collaboration). This raises new questions about AI's long-term business models. In addition to reducing costs through automation (SaaS models), creating new value and improving decision-making quality through human-machine collaboration may give rise to more advanced business models, such as pay-for-performance or decision-support subscriptions. When evaluating AI projects, investors should consider their potential for both automation and collaborative creation. The above analysis, based on public reports, is only a starting point for the decision-making process. A complete decision also requires answering deeper, critical questions about &#34;how to achieve&#34; and &#34;by whom.&#34; For example: What are the technical architectures, team compositions, and market validation of the most promising startups in the &#34;AI native tool chain&#34; space? What are the actual technical paths, deployment costs, and return on investment (ROI) for achieving a high percentage of task automation within leading technology companies? What is the AI ​​strategy for a company like Apple within its closed-loop ecosystem, particularly the underlying technical logic and commercialization path for its proprietary large-scale models? This information isn't available in public reports; it stems from practical experience on the front lines of the industry. To truly understand the current dynamics of the AI ​​industry, it's crucial to engage directly with the core individuals who are defining these technologies and products. For example, to gain in-depth insights into the industry, our financial clients recently had in-depth discussions with two experts: an ML/DL/NLP scientist and technical lead in Apple's machine learning department. As a key member of the team that trained Apple's proprietary Large Language Model (LLM) from scratch, he was able to directly reveal the technical challenges, true training costs, and strategic considerations that tech giants face when building their own core AI capabilities. An engineer lead in a meta-generative AI organization. As a founding engineer, he was not only deeply involved in the development of the LLM large-scale model, but more importantly, he led the implementation of integrating GenAI technology with core business engines such as ad ranking and recommendation systems. Interviews with him clearly outline the path from model capability to commercial ROI, as well as his investment insights on cutting-edge AI startups in North America. Insights from this type of expert translate macro trends in public reports into highly granular, tactical information that can guide specific decisions. In an industry characterized by rapid information evolution, gaining deep insights beyond publicly available information is essential for building cognitive advantages and making precise decisions. If you would like to further discuss these topics, we welcome you to contact us to arrange a conversation with an expert in the relevant field. When your team is debating over the technical path forward, when your investment decision is undecided, or when your product strategy is mired in uncertainty...remember that the dilemma you face may be a journey already traversed by an expert. We at Silicon Rabbit believe that authentic, first-hand experience always comes from those driving industry change.</p>
<div class="lb-trans"><p>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。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://upload.techflowpost.com/upload/images/20250916/2025091621030074635645.png" alt="" original-src="https://upload.techflowpost.com/upload/images/20250916/2025091621030074635645.png"/></p>

ChatGPT 和 Claude 已經走上了不同的道路