ChatGPT ve Claude artık aynı yolda oyuncu değiller.

Son günlerde, OpenAI ve Anthropic, ChatGPT ve Claude hakkında temel kullanıcı raporlarını peş peşe yayınladılar. Bu iki belge, sadece bir performans gösterimi değil, aynı zamanda mevcut yapay zeka endüstrisinde son derece önemli bir eğilimi ortaya koyuyor: İki büyük model tamamen farklı yollar izleyerek evrim geçiriyor ve pazar konumları, temel uygulama senaryoları ve kullanıcı etkileşim modellerinde belirgin farklılıklar ortaya çıkmıştır.

Bu bağlamda, Silikon Tavşanı, Silikon Vadisi uzman ekibiyle yaptığı görüşmelerden yola çıkarak iki raporu karşılaştırmalı bir analizle incelemekte, arka planda gizli sanayi sinyallerini ortaya çıkarmakta ve bunların gelecekteki teknoloji yolları, iş modelleri ve ilgili yatırım stratejileri üzerindeki derin anlamlarını tartışmaktadır.

İki rapordaki veriler, ChatGPT ile Claude'un kullanıcı tabanı ve temel işlevler üzerindeki farklı odaklarını açık bir şekilde göstermektedir; bu, uzun vadeli stratejik farklılıkları anlamanın başlangıç noktasıdır.

ChatGPT: Genel uygulama alanında pazar penetrasyonu

OpenAI'nin raporu, ChatGPT'nin fenomen uygulama statüsünü doğruladı. 2025 Temmuz itibarıyla, haftalık aktif kullanıcı sayısı 700 milyonu aştı. Kullanıcı yapısı iki ana özellik göstermektedir:

Öncelikle, kullanıcı kitlesi daha geniş bir kitleye başarıyla genişletilmiştir; başlangıçta teknoloji uzmanlarından oluşan kullanıcı profili, yüksek öğrenim görmüş, farklı mesleklerden gelen beyaz yakalı bireylerden oluşan bir gruba dönüşmüştür;

İkincisi, cinsiyet oranı dengeleniyor, kadın kullanıcıların oranı %52'ye yükseldi.

Uygulama senaryoları açısından, ChatGPT'nin temel işlevleri üç alanda yoğunlaşmaktadır: pratik rehberlik, bilgi sorgulama ve yazılı içerik oluşturma; bu üçü, toplam diyalogların neredeyse %80'ini oluşturmaktadır.

Kullanıcılar bunu günlük yaşam ve rutin ofis görevlerine yardımcı olmak için kullanıyorlar. Dikkate değer bir şekilde, rapor açıkça belirtmektedir ki, programlama gibi uzman teknik destek kullanım oranı %12'den %5'e önemli ölçüde düşmüştür.

Genel olarak, ChatGPT'nin stratejik yolu, geniş bir kullanıcı grubuna hizmet eden genel bir AI asistanı olmaktır. Temel engeli, büyük kullanıcı tabanı ve bunun sonucunda oluşan ağ etkisi ile kullanıcıların günlük bilgi işleme süreçlerindeki yüksek penetrasyondur.

Claude: Kurumsal ve profesyonel otomasyon senaryolarına odaklanma

Anthropic'in raporu ise tamamen farklı bir tablo çizmektedir. Claude'un kullanıcı dağılımı ile bölgelerin ekonomik gelişim seviyeleri (kişi başına GSYİH) arasında güçlü bir pozitif ilişki bulunmaktadır; bu da ana kullanıcı kitlesinin gelişmiş ekonomilerdeki bilgi işçileri ve profesyoneller olduğunu göstermektedir.

Temel uygulama senaryoları yüksek derecede odaklanmıştır. Rapor verileri, yazılım mühendisliğinin hemen hemen her bölgede en önemli uygulama alanı olduğunu göstermektedir, ilgili görevlerin oranı %36 ile %40 arasında istikrarlı bir şekilde kalmaktadır, bu da ChatGPT'nin bu alandaki uygulama eğilimleriyle keskin bir tezat oluşturmaktadır.

Raporun en etkileyici verileri, "otomasyon" görevlerinin oranında kendini gösteriyor. Son 8 ayda, kullanıcıların doğrudan talimat vererek, AI'nın büyük ölçüde bağımsız bir şekilde tamamladığı "talimatlı" otomasyon görevlerinin payı %27'den %39'a büyük bir artış gösterdi.

Ücretli API'lerin kurumsal kullanıcıları arasında bu eğilim daha belirgin hale geliyor: İletişim etkileşimlerinin %77'si otomasyon modeli sergiliyor ve bunların büyük çoğunluğu en düşük düzeyde insan müdahalesi olan "talimat verme" otomasyonu.

Bu nedenle, Claude'un stratejik konumu oldukça net: Kurumsal temel iş akışlarına derinlemesine entegre olmuş profesyonel düzeyde bir üretkenlik ve otomasyon aracı olmak. Rekabet avantajı, belirli uzmanlık alanlarına (özellikle yazılım geliştirme) derinlemesine optimizasyon ve görev yürütme verimliliğini en üst düzeye çıkarma konusundaki titizliğindedir.

Yukarıda belirtilen stratejik alanlara dayanarak, Silikon Tavşanı ve onun Silikon Vadisi uzman ekibi, iki rapordaki verileri karşılaştırarak yatırımcılar için üç öngörücü endüstri içgörüsü geliştirmiştir.

Bir: "Programlama Uygulamaları" ayrışıyor, bu özel AI araçları pazarının yükselişini haber veriyor.

ChatGPT ile Claude'un programlama uygulamalarındaki karşılıklı gelişimi, piyasa talebindeki dalgalanmaları yansıtmamakta, aksine kullanıcı ihtiyaçlarının "uzmanlaşma" ve "entegrasyon" yönünde bir yükselişini göstermektedir.

Genel türdeki diyalog arayüzü, profesyonel geliştiricilerin karmaşık iş akışlarındaki derin ihtiyaçlarını karşılamakta yetersiz kalmıştır. Onların ihtiyaç duyduğu şey, entegre geliştirme ortamları (IDE), kod versiyon kontrol sistemleri ve proje yönetim yazılımlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olabilen AI işlevleridir.

Bu eğilim, belirli sektörler (örneğin yazılım geliştirme, finansal analiz, hukuk hizmetleri) için tasarlanmış ve mevcut iş akışlarıyla derinlemesine entegre olan "AI Yerel Araç Zinciri"nin ortaya çıkması için önemli bir pazar fırsatını işaret ediyor.

Bu, AI'nin yalnızca model yeteneklerine sahip olmasını değil, aynı zamanda sektörü derinlemesine anlamasını da gerektirir. İlgili alanlardaki yatırımlar açısından, hedefin bu "derin entegrasyon" yeteneğine sahip olup olmadığını değerlendirmek, kritik bir değerlendirme noktası haline gelecektir.

İkincisi: "%77 otomasyon oranı", niceliksel işletmelerin görev otomasyon sürecinin hızlanması

Anthropic raporundaki "77% işletmelerin API otomasyon oranı" güçlü bir sinyaldir, bu da ticari uygulama öncülüğünde AI'nın rolünün "insan desteği"nden hızlı bir şekilde "görev yürütme"ye doğru kaydığını göstermektedir.

Bu veri, AI'nın işletme verimliliği, organizasyon yapısı ve maliyet modelleri üzerindeki etki hızını yeniden değerlendirmemizi gerektiriyor. Geçmişte piyasa genellikle AI'nın "verimlilik artırma" değerine odaklanıyordu, ancak şimdi "yerine geçme" değerinin de temel analiz çerçevesine dahil edilmesi gerekiyor.

Yatırım mantığı, "Yapay zekanın insan çalışanlara nasıl yardımcı olabileceğini" değerlendirmekten, "Hangi bilgi temelli iş alanlarında yapay zeka, standart görevleri daha yüksek verimlilik ve daha düşük maliyetle bağımsız bir şekilde tamamlayabilir" şeklinde genişletilmelidir.

Finansal raporların oluşturulması, sözleşme ön incelemesi, piyasa verisi analizi gibi süreç odaklı ve yüksek iş gücü maliyetine sahip alanlar, AI otomasyon teknolojisinin ilk olarak belirgin ekonomik faydalar sağladığı yönler olacaktır.

Üç: "İşbirliği ve Otomasyon" modlarının farkları, AI iş modelinin evrim yolunu ortaya koyuyor.

Raporun bir tersine mantık veri noktası şudur: Kişi başına düşen Claude kullanım oranı daha yüksek olan bölgelerde kullanıcılar "işbirliği" moduna daha fazla eğilim gösterirken; tersine, kullanım oranı daha düşük olan bölgeler "otomasyon" moduna daha fazla eğilim göstermektedir.

Bu, AI iş modelinin kullanıcı olgunluğu ile evrimi arasındaki ilişkiyi ortaya koyabilir. Pazarın erken nüfuz aşamasında, kullanıcılar AI'yı bağımsız görevleri (otomasyon) tamamlamak için basit bir verimlilik aracı olarak kullanmaya daha yatkındır.

Kullanıcılar (özellikle profesyonel kullanıcılar), AI'nın yetenek sınırları ve etkileşim biçimleri hakkında daha derin bir anlayışa sahip olduklarında, geçmişte zor olan ve daha yaratıcı görevleri tamamlamak için AI ile karmaşık bir işbirliği nasıl yapacaklarını keşfetmeye başlayacaklardır.

Bu, AI'nın uzun vadeli iş modeli hakkında yeni düşünceler ortaya koyuyor. Maliyetleri otomasyon yoluyla azaltmanın (SaaS modeli) yanı sıra, insan-makine işbirliği ile tamamen yeni değerler yaratmak ve karar kalitesini artırmak, etki bazlı ödeme veya karar destek aboneliği gibi daha gelişmiş iş modellerini tetikleyebilir. Yatırımcılar, AI projelerini değerlendirirken, aynı zamanda "otomasyon" ve "işbirliği yaratma" yollarındaki gelişim potansiyelini de dikkate almalıdır.

Yukarıdaki açık raporlara dayanan analiz, yalnızca karar verme sürecinin başlangıç noktasıdır. Tam bir karar almak için, "nasıl gerçekleştirileceği" ve "kim tarafından gerçekleştirileceği" gibi daha derinlemesine, kritik sorulara da yanıt verilmesi gerekir, örneğin:

"Yerli AI Araç Zinciri" alanında, en potansiyelli girişimlerin teknik mimarisi, ekip yapısı ve piyasa doğrulama durumu nasıldır?

Başarılı teknoloji şirketlerinde, yüksek oranda görev otomasyonunu gerçekleştirmek için gerçek teknik yollar, dağıtım maliyetleri ve yatırım getirisinin (ROI) spesifik verileri nelerdir?

Apple gibi şirketlerin kapalı döngü ekosistemindeki AI stratejisi, özellikle kendi büyük modellerinin alt teknoloji mantığı ve ticarileşme yolu nasıldır?

Bu bilgiler halka açık raporlardan elde edilemez, sektördeki birinci elden pratik deneyimlerden kaynaklanmaktadır. Mevcut AI endüstrisinin dinamiklerini gerçekten anlamak için, bu teknolojileri ve ürünleri tanımlayan temel kişilerle doğrudan diyalog kurmak gerekmektedir.

Örneğin, sektördeki öncü araştırmaları derinleştirmek için, finansal müşterilerimiz yakın zamanda aşağıdaki iki uzmanla derinlemesine görüşmeler gerçekleştirmiştir:

Apple makine öğrenimi bölümünden bir ML/DL/NLP bilimcisi ve teknik lider. Sıfırdan Apple'ın kendi büyük dil modelini (LLM) eğitme sürecinin ana üyelerinden biri olarak, teknoloji devinin kendi çekirdek AI yeteneklerini inşa ederken karşılaştığı teknik zorlukları, gerçek eğitim maliyetlerini ve doğrudan üst yönetimle yapılan stratejik değerlendirmeleri açıkça ortaya koyabiliyor.

Bir Meta jeneratif AI organizasyonunun teknik yöneticisi (Mühendislik Lideri). Kurucu mühendis olarak, yalnızca LLM büyük modelinin geliştirilmesine derinlemesine katılmakla kalmamış, aynı zamanda GenAI teknolojisini reklam sıralaması, öneri sistemleri gibi temel ticari motorlarla birleştirme sürecini de yönlendirmiştir. Onunla olan iletişim, model yeteneklerinden ticari ROI'ye dönüşüm yolunu net bir şekilde çizebilir ve Kuzey Amerika'nın öncü AI girişimlerine yönelik yatırım gözlemlerini aktarabilir.

Bu tür uzmanların görüşleri, kamu raporlarındaki makro eğilimleri, belirli kararları yönlendirebilecek, son derece ayrıntılı taktiksel bilgilere dönüştürecektir. Bilgilerin hızlı bir şekilde değiştiği bir endüstri ortamında, kamuya açık bilgileri aşan derin içgörüler elde etmek, bilişsel bir avantaj oluşturmanın ve hassas kararlar almanın temelidir. Yukarıda belirtilen konular hakkında daha fazla tartışma ihtiyacınız varsa, ilgili alanlarda uzmanlarla görüşmek için bizimle iletişime geçmenizi bekliyoruz.

Ekibiniz teknoloji yol haritası hakkında tartışırken, yatırım kararlarınız belirsiz olduğunda, ürün stratejiniz sisler içinde kaybolduğunda... Karşılaştığınız kafa karışıklığının, belki de bir uzman tarafından çoktan aşılmış bir yolculuk olduğunu unutmayın. Biz Silikon Tavşanı olarak inanıyoruz ki: Gerçek birincil deneyim, her zaman sektörde devrim yaratan kişilerin kendisinden gelir.