ChatGPT và Claude đã không còn là những người chơi trên cùng một con đường nữa.

Gần đây, OpenAI và Anthropic lần lượt phát hành báo cáo người dùng cốt lõi về ChatGPT và Claude. Hai tài liệu này không chỉ đơn thuần là một bản trình bày thành tích, mà còn tiết lộ một xu hướng cực kỳ quan trọng trong ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo hiện nay: hai mô hình hàng đầu đang tiến hóa theo những con đường hoàn toàn khác nhau, với sự phân hóa rõ rệt về định vị thị trường, các tình huống ứng dụng cốt lõi và mô hình tương tác với người dùng.

Để làm điều đó, Guǐtùjūn kết hợp với sự trao đổi của đội ngũ chuyên gia Silicon Valley để so sánh và phân tích hai báo cáo, rút ra các tín hiệu ngành nghề ẩn giấu phía sau, và thảo luận về những gợi ý sâu sắc của chúng đối với lộ trình công nghệ tương lai, mô hình kinh doanh và các chiến lược đầu tư liên quan.

Hai báo cáo đã rõ ràng trình bày sự khác biệt trong trọng tâm giữa ChatGPT và Claude về cơ sở người dùng và các chức năng cốt lõi, đây là điểm khởi đầu để hiểu về sự phân kỳ chiến lược lâu dài của chúng.

ChatGPT: Thâm nhập thị trường trong lĩnh vực ứng dụng đa năng

Báo cáo của OpenAI xác nhận vị thế của ChatGPT như một ứng dụng hiện tượng. Đến tháng 7 năm 2025, số người dùng hoạt động hàng tuần đã vượt qua 700 triệu. Cấu trúc người dùng thể hiện hai đặc điểm chính:

Đầu tiên, nhóm người dùng đã thành công mở rộng đến một đối tượng rộng hơn, hình ảnh người dùng trước đây chủ yếu là kỹ thuật viên đã chuyển thành nhóm nhân viên văn phòng có trình độ học vấn cao và đa nghề nghiệp;

Thứ hai, tỷ lệ giới tính có xu hướng cân bằng, tỷ lệ người dùng nữ đã tăng lên 52%.

Trong các lĩnh vực ứng dụng, các chức năng cốt lõi của ChatGPT tập trung vào ba lĩnh vực: hướng dẫn thực tế, tra cứu thông tin và viết văn bản, ba lĩnh vực này chiếm gần 80% tổng số cuộc hội thoại.

Người dùng chủ yếu sử dụng nó để hỗ trợ cho cuộc sống hàng ngày và các nhiệm vụ văn phòng thông thường. Đáng chú ý là, báo cáo chỉ ra rõ ràng rằng tỷ lệ sử dụng hỗ trợ các kỹ năng chuyên môn như lập trình đã giảm mạnh từ 12% xuống còn 5%.

Tổng thể mà nói, con đường chiến lược của ChatGPT là trở thành một trợ lý AI đa năng phục vụ cho một nhóm người dùng rộng rãi. Rào cản cốt lõi của nó nằm ở cơ sở người dùng khổng lồ và hiệu ứng mạng do đó tạo ra, cũng như tỷ lệ thâm nhập cao trong quy trình xử lý thông tin hàng ngày của người dùng.

Claude：Tập trung vào các tình huống tự động hóa doanh nghiệp và chuyên nghiệp.

Báo cáo của Anthropic vẽ nên một bức tranh hoàn toàn khác. Phân bố người dùng của Claude có mối tương quan tích cực mạnh với mức độ phát triển kinh tế của các khu vực (GDP bình quân đầu người), cho thấy nhóm người dùng chính của nó là những người lao động tri thức và chuyên gia trong các nền kinh tế phát triển.

Các tình huống ứng dụng cốt lõi được tập trung cao độ. Dữ liệu báo cáo cho thấy, kỹ thuật phần mềm là lĩnh vực ứng dụng chính ở hầu hết các khu vực, tỷ lệ nhiệm vụ liên quan ổn định trong khoảng từ 36% đến 40%, điều này tạo thành sự đối lập rõ ràng với xu hướng ứng dụng của ChatGPT trong lĩnh vực này.

Dữ liệu gây ấn tượng nhất trong báo cáo thể hiện ở tỷ lệ của các nhiệm vụ "tự động hóa". Trong 8 tháng qua, tỷ lệ các nhiệm vụ tự động hóa "chỉ thị" được thực hiện chủ yếu bởi AI, mà người dùng trực tiếp ra lệnh, đã tăng mạnh từ 27% lên 39%.

Trong số người dùng doanh nghiệp của API trả phí, xu hướng này càng rõ rệt hơn: lên tới 77% các tương tác đối thoại thể hiện chế độ tự động hóa, và hầu hết đều là tự động hóa "chỉ thị" với mức độ can thiệp của con người tối thiểu.

Vì vậy, vị trí chiến lược của Claude rất rõ ràng: trở thành một công cụ năng suất và tự động hóa chuyên nghiệp được tích hợp sâu vào quy trình làm việc cốt lõi của doanh nghiệp. Lợi thế cạnh tranh của nó nằm ở việc tối ưu hóa sâu sắc trong các lĩnh vực chuyên môn cụ thể (đặc biệt là phát triển phần mềm) và theo đuổi hiệu quả thực hiện nhiệm vụ một cách tuyệt đối.

Dựa trên các lĩnh vực chiến lược đã nêu, Silicon Rabbit và đội ngũ chuyên gia từ Silicon Valley đã tiến hành đối chiếu dữ liệu từ hai báo cáo, rút ra ba cái nhìn ngành có tính tiên phong cho các nhà đầu tư.

Một: "Ứng dụng lập trình" phân hóa, báo hiệu sự trỗi dậy của thị trường công cụ AI chuyên nghiệp.

Sự thay đổi qua lại giữa ChatGPT và Claude trong ứng dụng lập trình không phản ánh sự biến động của nhu cầu thị trường, mà là sự nâng cấp của nhu cầu người dùng hướng tới "chuyên môn hóa" và "tích hợp hóa".

Giao diện đối thoại dạng chung đã không còn đáp ứng được nhu cầu sâu sắc của các nhà phát triển chuyên nghiệp trong các quy trình làm việc phức tạp. Họ cần các tính năng AI có thể tích hợp liền mạch với môi trường phát triển tích hợp (IDE), hệ thống kiểm soát phiên bản mã và phần mềm quản lý dự án.

Xu hướng này báo hiệu sự xuất hiện của một cơ hội thị trường quan trọng: "Chuỗi công cụ AI gốc", được thiết kế riêng cho các ngành cụ thể (như phát triển phần mềm, phân tích tài chính, dịch vụ pháp lý) và gắn bó sâu sắc với quy trình làm việc hiện có.

Yêu cầu AI không chỉ phải có khả năng mô hình mà còn phải có sự hiểu biết sâu sắc về ngành. Đối với việc đầu tư vào các lĩnh vực liên quan, việc đánh giá xem mục tiêu có khả năng xây dựng "tích hợp sâu sắc" này hay không sẽ trở thành điểm xem xét quan trọng.

Hai: "77% tỷ lệ tự động hóa", tăng tốc quá trình tự động hóa nhiệm vụ của các doanh nghiệp định lượng.

Báo cáo của Anthropic về "tỷ lệ tự động hóa API của doanh nghiệp đạt 77%" là một tín hiệu rất mạnh, nó cho thấy vai trò của AI trong ứng dụng thương mại đang nhanh chóng chuyển từ "hỗ trợ con người" sang "thực hiện nhiệm vụ".

Dữ liệu này yêu cầu chúng ta đánh giá lại tốc độ ảnh hưởng của AI đến năng suất doanh nghiệp, cấu trúc tổ chức và mô hình chi phí. Trong quá khứ, thị trường thường tập trung vào giá trị "tăng cường" của AI, nhưng giờ đây cần phải đưa giá trị "thay thế" vào khung phân tích cốt lõi.

Logic đầu tư cần được mở rộng từ việc đánh giá "AI hỗ trợ nhân viên con người" sang "Trong những lĩnh vực công việc tri thức nào, AI có thể hoàn thành các nhiệm vụ tiêu chuẩn hóa một cách độc lập với hiệu suất cao hơn và chi phí thấp hơn."

Các lĩnh vực như tạo báo cáo tài chính, kiểm tra hợp đồng sơ bộ, phân tích dữ liệu thị trường, v.v. – những lĩnh vực có quy trình hóa và chi phí nhân lực cao – sẽ là những hướng đi đầu tiên mà công nghệ tự động hóa AI tạo ra lợi ích kinh tế đáng kể.

Ba: "Sự khác biệt giữa mô hình 'Hợp tác và Tự động hóa', tiết lộ lộ trình tiến hóa của mô hình kinh doanh AI

Một điểm dữ liệu nghịch lý trong báo cáo là: Ở những khu vực có tỷ lệ sử dụng Claude trên đầu người cao hơn, người dùng có xu hướng ưa chuộng chế độ "hợp tác"; ngược lại, ở những khu vực có tỷ lệ sử dụng thấp hơn, người dùng lại có xu hướng ưa chuộng chế độ "tự động hóa".

Điều này có thể tiết lộ mối quan hệ tiến hóa giữa mô hình kinh doanh AI và độ trưởng thành của người dùng. Trong giai đoạn thâm nhập thị trường ban đầu, người dùng có xu hướng coi AI như một công cụ hiệu quả đơn giản, để thay thế hoàn thành các nhiệm vụ độc lập (tự động hóa).

Và khi người dùng (đặc biệt là người dùng chuyên nghiệp) có hiểu biết sâu hơn về giới hạn khả năng và cách tương tác của AI, họ sẽ bắt đầu khám phá cách làm việc hợp tác phức tạp với AI để hoàn thành những nhiệm vụ sáng tạo hơn mà trước đây khó thực hiện (hợp tác).

Điều này đặt ra những suy nghĩ mới về mô hình kinh doanh dài hạn của AI. Ngoài việc giảm chi phí thông qua việc thay thế tự động hóa (mô hình SaaS), việc tạo ra giá trị hoàn toàn mới và nâng cao chất lượng quyết định thông qua sự hợp tác giữa con người và máy móc có thể dẫn đến những mô hình kinh doanh cao cấp hơn, chẳng hạn như thanh toán dựa trên hiệu quả hoặc đăng ký hỗ trợ quyết định. Các nhà đầu tư khi đánh giá các dự án AI nên xem xét đồng thời tiềm năng phát triển của chúng trên hai con đường "tự động hóa" và "tạo ra hợp tác".

Phân tích trên đây dựa trên báo cáo công khai chỉ là điểm khởi đầu của quy trình ra quyết định. Một quyết định hoàn chỉnh còn cần phải trả lời những câu hỏi sâu sắc hơn về "làm thế nào để thực hiện" và "ai sẽ thực hiện", chẳng hạn như:

Trong lĩnh vực "Công cụ gốc AI", kiến trúc công nghệ, cấu trúc đội ngũ và tình hình xác thực thị trường của những công ty khởi nghiệp có tiềm năng nhất như thế nào?

Trong các công ty công nghệ hàng đầu, dữ liệu cụ thể về lộ trình công nghệ thực hiện tự động hóa nhiệm vụ với tỷ lệ cao, chi phí triển khai và tỷ suất hoàn vốn (ROI) là gì?

Chiến lược AI dưới hệ sinh thái khép kín của các công ty như Apple, đặc biệt là logic công nghệ nền tảng và con đường thương mại hóa của mô hình lớn tự sở hữu là gì?

Thông tin này không thể có được từ các báo cáo công khai, mà nó xuất phát từ kinh nghiệm thực tiễn của ngành. Để thực sự hiểu được động thái của ngành AI hiện tại, cần phải có cuộc đối thoại trực tiếp với những nhân vật cốt lõi đang định nghĩa các công nghệ và sản phẩm này.

Ví dụ, để nghiên cứu sâu hơn về ngành, các khách hàng tài chính của chúng tôi gần đây đã có cuộc trao đổi sâu sắc với hai chuyên gia sau đây:

Một nhà khoa học ML/DL/NLP, trưởng bộ phận đến từ bộ phận học máy của Apple. Là một thành viên cốt lõi trong quá trình đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của Apple từ con số không, anh ấy có khả năng tiết lộ trực tiếp những thách thức kỹ thuật mà các ông lớn công nghệ phải đối mặt khi xây dựng năng lực AI cốt lõi, chi phí đào tạo thực tế, cũng như những cân nhắc chiến lược khi báo cáo trực tiếp lên ban giám đốc.

Một Giám đốc Kỹ thuật của tổ chức AI sinh Meta (Kỹ sư trưởng). Là một kỹ sư sáng lập, anh không chỉ tham gia sâu sắc vào nghiên cứu và phát triển mô hình LLM lớn mà còn quan trọng hơn, anh đã chủ trì quá trình triển khai công nghệ GenAI kết hợp với các động cơ thương mại cốt lõi như xếp hạng quảng cáo và hệ thống gợi ý. Qua những trao đổi với anh, có thể phác thảo rõ ràng con đường chuyển đổi từ khả năng mô hình đến ROI thương mại, cũng như quan sát đầu tư của anh đối với các công ty khởi nghiệp AI tiên tiến tại Bắc Mỹ.

Những hiểu biết từ các chuyên gia này sẽ chuyển đổi các xu hướng vĩ mô trong báo cáo công khai thành thông tin chiến thuật chi tiết có thể hướng dẫn các quyết định cụ thể. Trong một môi trường ngành công nghiệp có sự thay đổi thông tin nhanh chóng, việc có được những hiểu biết sâu sắc vượt xa thông tin công khai là cơ sở để thiết lập lợi thế nhận thức và đưa ra quyết định chính xác. Nếu bạn có nhu cầu thảo luận thêm về các chủ đề trên, chúng tôi hoan nghênh bạn liên hệ với chúng tôi để sắp xếp cuộc trao đổi với các chuyên gia trong lĩnh vực tương ứng.

Khi đội ngũ của bạn tranh luận không ngừng về lộ trình công nghệ, khi quyết định đầu tư của bạn vẫn còn bỏ ngỏ, khi chiến lược sản phẩm của bạn đang lâm vào mơ hồ… hãy nhớ rằng, những bối rối mà bạn đang phải đối mặt, có thể chính là con đường mà một chuyên gia nào đó đã vượt qua từ lâu. Chúng tôi, Silicon Rabbit, tin rằng: kinh nghiệm thực tế chân thật, luôn đến từ chính những người đang thúc đẩy sự thay đổi trong ngành.