ChatGPT e Claude já não são jogadores no mesmo caminho.

Recentemente, a OpenAI e a Anthropic publicaram relatórios centrais sobre os utilizadores do ChatGPT e do Claude. Estes dois documentos não são apenas uma demonstração de desempenho, mas revelam uma tendência crucial na atual indústria de inteligência artificial: os dois principais modelos estão evoluindo em direções completamente diferentes, com uma diferenciação significativa em sua posição no mercado, cenários de aplicação principais e modos de interação com os usuários.

Para isso, o Silício Bunny, em colaboração com sua equipe de especialistas do Vale do Silício, realizou uma análise comparativa dos dois relatórios, extraindo os sinais industriais subjacentes e discutindo as profundas implicações para as futuras rotas tecnológicas, modelos de negócios e estratégias de investimento relacionadas.

Os dados de dois relatórios mostram claramente as diferentes ênfases entre o ChatGPT e o Claude em termos de base de usuários e funcionalidades principais, o que é o ponto de partida para entender suas divisões estratégicas a longo prazo.

ChatGPT: Penetração no mercado de aplicações de uso geral

O relatório da OpenAI confirmou o status do ChatGPT como uma aplicação fenomenal. Até julho de 2025, o número de usuários ativos semanais já ultrapassou 700 milhões. A estrutura dos usuários apresenta duas características-chave:

Primeiro, o grupo de usuários foi expandido com sucesso para uma gama mais ampla de pessoas, passando de um perfil de usuários predominantemente técnicos para um grupo de trabalhadores qualificados e de diferentes profissões.

Em segundo lugar, a proporção de género tende a equilibrar-se, com a percentagem de utilizadoras a aumentar para 52%.

Nos cenários de aplicação, as funções principais do ChatGPT estão concentradas em três áreas: orientação prática, consulta de informações e redação de documentos, que juntas representam cerca de 80% do total de diálogos.

Os usuários utilizam principalmente para auxiliar nas atividades diárias e nas tarefas de escritório normais. Vale a pena notar que o relatório aponta claramente que a proporção de uso de assistência em técnicas profissionais, como programação, caiu significativamente de 12% para 5%.

De maneira geral, o caminho estratégico do ChatGPT é tornar-se um assistente de IA genérico que atende a uma ampla gama de usuários. Sua barreira central está na enorme base de usuários e nos efeitos de rede resultantes, bem como na alta penetração nos fluxos diários de processamento de informações dos usuários.

Claude: Focado em cenários de automação empresarial e profissional

O relatório da Anthropic retrata um cenário completamente diferente. A distribuição de usuários do Claude apresenta uma forte correlação positiva com o nível de desenvolvimento econômico das regiões (PIB per capita), indicando que seu principal grupo de usuários é composto por trabalhadores do conhecimento e profissionais em economias desenvolvidas.

O seu cenário de aplicação central está altamente focado. Os dados do relatório mostram que a engenharia de software é a principal área de aplicação em quase todas as regiões, com a proporção de tarefas relacionadas a estabilizar entre 36% e 40%, o que contrasta fortemente com a tendência de aplicação do ChatGPT nessa área.

Os dados mais impactantes do relatório estão refletidos na proporção de tarefas de "automação". Nos últimos 8 meses, a proporção de tarefas de automação "instruídas", onde os usuários dão comandos diretamente e a IA realiza a maior parte do trabalho de forma independente, aumentou significativamente de 27% para 39%.

Entre os utilizadores empresariais de APIs pagas, esta tendência é ainda mais evidente: até 77% das interações de diálogo apresentam um padrão automatizado, e a grande maioria é de automação "instruccional" com o mínimo de intervenção humana.

Assim, a posição estratégica do Claude é muito clara: tornar-se uma ferramenta de produtividade e automação profissional integrada profundamente ao fluxo de trabalho central das empresas. Sua vantagem competitiva reside na otimização profunda de áreas profissionais específicas (especialmente no desenvolvimento de software) e na busca extrema pela eficiência na execução de tarefas.

Com base nas áreas estratégicas mencionadas, o Silício Rabbit e sua equipe de especialistas do Vale do Silício realizaram uma comparação cruzada dos dados de dois relatórios, extraindo para os investidores três percepções industriais prospectivas.

Um: "Aplicações de Programação" diversificadas, indicando a ascensão do mercado de ferramentas de IA especializadas.

A troca entre ChatGPT e Claude nas aplicações de programação não reflete a volatilidade da demanda do mercado, mas sim uma atualização nas necessidades dos usuários em direção à "especialização" e "integração".

A interface de diálogo genérica já não consegue satisfazer as necessidades profundas dos desenvolvedores profissionais em fluxos de trabalho complexos. Eles precisam de funcionalidades de IA que se integrem perfeitamente com ambientes de desenvolvimento integrado (IDE), sistemas de controlo de versões de código e software de gestão de projetos.

Esta tendência indica o surgimento de uma oportunidade de mercado importante: uma "cadeia de ferramentas nativas de IA" criada especificamente para setores específicos (como desenvolvimento de software, análise financeira, serviços jurídicos) e profundamente integrada aos fluxos de trabalho existentes.

Isto exige que a IA não apenas possua capacidade de modelagem, mas também uma compreensão profunda do setor. Para investimentos em áreas relacionadas, avaliar se o ativo possui a capacidade de construir essa "integração profunda" tornará-se um ponto de consideração chave.

Dois: "77% taxa de automação", acelerando o processo de automação das tarefas das empresas de quantificação.

O "77% de taxa de automação de API empresarial" no relatório da Anthropic é um sinal muito forte, indicando que, na vanguarda das aplicações comerciais, o papel da IA está rapidamente passando de "assistência humana" para "execução de tarefas".

Este dado exige que reavaliemos a velocidade do impacto da IA na produtividade das empresas, na estrutura organizacional e nos modelos de custo. No passado, o mercado focava amplamente no valor de "eficiência" da IA, mas agora é necessário incluir o valor de "substituição" na análise central.

A lógica de investimento deve ser expandida da avaliação de "como a IA pode ajudar os trabalhadores humanos" para "em quais áreas de trabalho baseadas em conhecimento a IA pode completar tarefas padronizadas de forma mais eficiente e a um custo mais baixo".

A geração de relatórios financeiros, a revisão inicial de contratos e a análise de dados de mercado, entre outros processos que têm altos custos de mão de obra, serão as áreas em que a tecnologia de automação de IA produzirá os primeiros benefícios econômicos significativos.

Três: "Diferenças nos modos de 'Colaboração e Automação', revelando o caminho de evolução dos modelos de negócios de IA

Um ponto de dados contra-intuitivo no relatório é que, nas regiões onde a taxa de uso per capita do Claude é mais alta, os usuários tendem mais a optar pelo modo "colaborativo"; por outro lado, nas regiões com taxas de uso mais baixas, há uma tendência maior para o modo "automatizado".

Isto pode revelar a relação evolutiva entre o modelo de negócios de IA e a maturidade dos usuários. Na fase inicial de penetração no mercado, os usuários tendem a ver a IA como uma ferramenta simples de eficiência, usada para completar tarefas independentes de forma alternativa (automação).

E quando os usuários (especialmente os usuários profissionais) tiverem uma compreensão mais profunda dos limites e das formas de interação da IA, começarão a explorar como colaborar com a IA para realizar tarefas mais criativas e complexas que eram difíceis de alcançar no passado (colaboração).

Isto levanta novas reflexões sobre o modelo de negócios de longo prazo da IA. Além de reduzir custos através da substituição automatizada (modelo SaaS), a criação de novo valor e a melhoria da qualidade das decisões através da colaboração entre humanos e máquinas podem gerar modelos de negócios mais avançados, como pagamento baseado em resultados ou subscrição de apoio à decisão. Os investidores, ao avaliar projetos de IA, devem considerar o potencial de desenvolvimento nas duas vias: "automação" e "criação colaborativa".

A análise acima, baseada em relatórios públicos, é apenas o ponto de partida do processo de tomada de decisão. Uma decisão completa também precisa responder a questões mais profundas sobre "como realizar" e "quem realizará", como por exemplo:

Na área da "cadeia de ferramentas nativas de IA", como é a arquitetura tecnológica, a composição da equipa e a situação de validação de mercado das startups mais promissoras?

Quais são os dados específicos sobre o caminho técnico real para a automação de tarefas em alta proporção, os custos de implementação e o retorno sobre o investimento (ROI) dentro de grandes empresas de tecnologia?

Como empresas como a Apple, qual é a lógica técnica subjacente e o caminho de comercialização da estratégia de IA no seu ecossistema fechado, especialmente em relação ao seu próprio grande modelo?

Estas informações não podem ser obtidas a partir de relatórios públicos, elas provêm da experiência prática na linha de frente da indústria. Para realmente compreender a dinâmica atual da indústria de IA, é necessário ter diálogos diretos com as pessoas-chave que estão a definir estas tecnologias e produtos.

Por exemplo, para aprofundar a pesquisa na linha da indústria, nossos clientes financeiros recentemente realizaram um intercâmbio profundo com os seguintes dois especialistas:

Um cientista e líder técnico de ML/DL/NLP do departamento de aprendizado de máquina da Apple. Como membro central na formação do modelo de linguagem de grande escala (LLM) da Apple do zero, ele pode revelar diretamente os desafios técnicos enfrentados pelos gigantes da tecnologia ao desenvolver capacidades essenciais de IA internamente, os custos reais de treinamento e as considerações estratégicas ao relatar diretamente à alta administração.

Um diretor técnico de uma organização de IA generativa da Meta (Engenheiro Líder). Como engenheiro fundador, ele não apenas participou profundamente no desenvolvimento de grandes modelos LLM, mas, mais importante ainda, ele liderou o processo de integração da tecnologia GenAI com motores de negócios fundamentais, como classificação de anúncios e sistemas de recomendação. A conversa com ele pode traçar claramente o caminho de conversão das capacidades do modelo para o ROI comercial, bem como suas observações sobre investimentos em startups de IA de ponta na América do Norte.

Insights from these experts will translate macro trends in public reports into granular tactical information that can guide specific decisions. In an industry environment where information rapidly iterates, gaining deep insights that go beyond publicly available information is fundamental to establishing a cognitive advantage and making accurate decisions. If you have a further need to discuss the above topics, we welcome you to contact us to arrange communication with experts in the corresponding fields.

Quando a sua equipa discute incessantemente sobre a rota técnica, quando as suas decisões de investimento estão pendentes, quando a sua estratégia de produto está envolta em névoa... lembre-se de que a confusão que enfrenta pode ser o percurso que algum especialista já cruzou. Nós, da Silício Bunny, acreditamos que a verdadeira experiência de primeira mão vem sempre daqueles que estão a impulsionar a transformação do setor.