ChatGPT e Claude já não são jogadores no mesmo caminho.

Recentemente, a OpenAI e a Anthropic publicaram relatórios centrais sobre os usuários do ChatGPT e do Claude. Estes dois documentos não são meramente uma exibição de desempenho, mas revelam uma tendência crucial na atual indústria de inteligência artificial: os dois principais modelos estão evoluindo por caminhos totalmente diferentes, com uma notável diferenciação em suas posições de mercado, cenários de aplicação principais e modos de interação com os usuários.

Para isso, o Senhor Silicon Rabbit, em conjunto com a sua equipa de especialistas do Vale do Silício, realizou uma análise comparativa de dois relatórios, extraindo os sinais industriais ocultos por trás deles e discutindo as suas profundas implicações para as futuras rotas tecnológicas, modelos de negócios e estratégias de investimento relacionadas.

Os dados dos dois relatórios mostram claramente as diferentes prioridades da ChatGPT e da Claude em relação à base de utilizadores e às funcionalidades principais, o que é o ponto de partida para compreender as suas divergências estratégicas a longo prazo.

ChatGPT: Penetração de mercado no setor de aplicações gerais

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

Primeiro, o público-alvo foi expandido com sucesso para uma gama mais ampla de pessoas, passando de um perfil de usuários predominantemente técnicos para um grupo de profissionais com alta formação e de diversas profissões.

Em segundo lugar, a proporção de gênero tende a se equilibrar, com a participação de usuárias femininas subindo para 52%.

Em termos de cenários de aplicação, as principais funcionalidades do ChatGPT concentram-se 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. Vale a pena notar que o relatório destaca que a proporção de uso de assistência em técnicas profissionais, como programação, caiu significativamente de 12% para 5%.

De um modo geral, o caminho estratégico do ChatGPT é tornar-se um assistente de IA genérico que atende a uma ampla gama de usuários. A sua barreira central reside na enorme base de usuários e no efeito de rede resultante, bem como na alta penetração nos processos de tratamento de informações do dia a dia dos usuários.

Claude: Foco em cenários de automação empresarial e profissional

O relatório da Anthropic descreve 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 são trabalhadores do conhecimento e profissionais em economias desenvolvidas.

Os principais cenários de aplicação estão altamente focados. Dados do relatório mostram que a engenharia de software é o principal campo de aplicação em quase todas as regiões, com a proporção de tarefas relacionadas estável entre 36% e 40%, o que contrasta fortemente com a tendência de aplicação do ChatGPT nesse campo.

Os dados mais impactantes do relatório refletem a proporção de tarefas “automáticas”. Nos últimos 8 meses, a proporção de tarefas de automação “instrucional”, onde os usuários emitem comandos e a IA conclui a maior parte do trabalho de forma independente, aumentou significativamente de 27% para 39%.

Entre os usuários empresariais do API pago, essa tendência é ainda mais evidente: até 77% das interações de conversação apresentam um padrão de automação, e a grande maioria é uma automação “instrucional” com o mínimo de intervenção humana.

Assim, o posicionamento estratégico do Claude é bastante claro: tornar-se uma ferramenta de produtividade e automação profissional profundamente integrada 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 acima mencionadas, o Senhor Coelho de Silício e sua equipe de especialistas do Vale do Silício realizaram uma comparação cruzada dos dados de dois relatórios, extraindo para os investidores três insights industriais prospectivos.

Um: A diversificação das “aplicações de programação” indica o surgimento do mercado de ferramentas de IA especializadas.

A evolução do ChatGPT e do Claude em aplicações de programação não reflete as flutuações da demanda do mercado, mas sim uma atualização das 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. O que eles precisam são funcionalidades de IA que se integrem perfeitamente com ambientes de desenvolvimento integrados (IDE), sistemas de controlo de versão de código e software de gestão de projetos.

Esta tendência sinaliza o surgimento de uma oportunidade de mercado importante: uma “cadeia de ferramentas nativas de IA” projetada especificamente para setores específicos (como desenvolvimento de software, análise financeira, serviços jurídicos) que está profundamente ligada aos fluxos de trabalho existentes.

Isso exige que a IA não apenas tenha capacidades de modelo, mas também uma compreensão profunda da indústria. Para investimentos em áreas relacionadas, avaliar se o ativo possui a capacidade de construir esse tipo de “integração profunda” será 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 nas empresas” no relatório da Anthropic é um sinal muito forte, indicando que, na vanguarda das aplicações comerciais, o papel da IA está a mudar rapidamente de “assistência humana” para “execução de tarefas”.

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

A lógica de investimento deve ser expandida da avaliação de “como a IA pode auxiliar os funcionários humanos” para “em quais áreas de trabalho baseadas no conhecimento a IA pode completar tarefas padronizadas de forma mais eficiente e a um custo mais baixo.”

A geração de relatórios financeiros, a pré-análise de contratos e a análise de dados de mercado são áreas processuais e de alto custo de mão-de-obra que serão as primeiras a gerar benefícios económicos significativos com a tecnologia de automação da IA.

Três: As diferenças no modo “Colaboração e Automação”, revelando a trajetória de evolução dos modelos de negócio de IA.

Um ponto de dados contraintuitivo no relatório é que nas áreas onde a taxa de utilização do Claude por pessoa é mais alta, os usuários tendem a preferir o modo “colaborativo”; por outro lado, nas áreas com taxas de utilização mais baixas, há uma maior tendência para o modo “automatizado”.

Isto pode revelar a relação de evolução entre o modelo de negócios de IA e a maturidade do usuário. Na fase de penetração inicial do mercado, os usuários tendem a ver a IA como uma ferramenta simples de eficiência, utilizada para completar tarefas independentes de forma alternativa (automação).

E quando os usuários (especialmente os usuários profissionais) tiverem uma compreensão mais profunda dos limites e formas de interação da IA, começarão a explorar como colaborar com a IA em trabalhos complexos para realizar tarefas mais criativas que antes eram difíceis de alcançar.

Isso levanta novas reflexões sobre o modelo de negócios de longo prazo da IA. Além de cortar custos por meio da substituição automatizada (modelo SaaS), a criação de novo valor e a melhoria da qualidade da decisão através da colaboração homem-máquina podem gerar modelos de negócios mais avançados, como pagamento baseado em resultados ou assinaturas de suporte à decisão. Os investidores, ao avaliar projetos de IA, devem considerar simultaneamente seu potencial de desenvolvimento nas duas vias de “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:

No campo das “ferramentas nativas de IA”, como é a arquitetura tecnológica, a composição da equipe e a validação de mercado das startups mais promissoras?

Qual é o caminho técnico real, o custo de implantação e os dados específicos sobre o retorno sobre o investimento (ROI) para a automação de tarefas em alta proporção dentro de empresas de tecnologia de ponta?

Como empresas como a Apple, qual é a lógica técnica subjacente e o caminho de comercialização da estratégia de IA dentro do seu ecossistema fechado, especialmente em relação aos seus próprios grandes modelos?

Essas informações não podem ser obtidas a partir de relatórios públicos; elas vêm da experiência prática na linha de frente da indústria. Para realmente entender a dinâmica atual da indústria de IA, é necessário ter conversas diretas com as pessoas-chave que estão definindo essas tecnologias e produtos.

Por exemplo, para aprofundar a pesquisa na linha de frente da indústria, os nossos clientes financeiros recentemente tiveram uma profunda troca de ideias com os seguintes dois especialistas:

Um cientista e líder técnico de ML/DL/NLP do departamento de aprendizado de máquina da Apple. Como um dos membros centrais na formação do modelo de linguagem grande (LLM) próprio da Apple a partir do zero, ele pode revelar diretamente os desafios técnicos enfrentados pelos gigantes da tecnologia ao construir suas próprias capacidades de IA, os custos reais de treinamento e as considerações estratégicas que são reportadas diretamente à alta administração.

Um chefe de engenharia de uma organização de IA generativa da Meta. Como engenheiro fundador, ele não apenas participou profundamente no desenvolvimento de grandes modelos de LLM, mas, mais importante, liderou o processo de integração da tecnologia GenAI com motores comerciais centrais, como classificação de anúncios e sistemas de recomendação. A comunicação com ele pode delinear claramente o caminho de conversão das capacidades do modelo para o ROI comercial, bem como suas observações sobre investimentos em empresas de startups de IA de ponta na América do Norte.

Insights from these experts will transform the macro trends in the public reports into highly granular tactical information that can guide specific decisions. In a rapidly evolving information industry environment, obtaining deep insights that go beyond publicly available information is fundamental for establishing a cognitive advantage and making precise decisions. If you have further discussion needs on the above topics, we welcome you to contact us to arrange discussions with experts in the relevant fields.

Quando a sua equipe está em debates intermináveis sobre a rota técnica, quando suas decisões de investimento estão pendentes, quando sua estratégia de produto está envolta em névoa… lembre-se de que a confusão que você enfrenta pode ser o caminho que um especialista já superou. Nós, da Silly Rabbit, acreditamos que a verdadeira experiência de primeira mão sempre vem das próprias pessoas que estão impulsionando a mudança na indústria.