ChatGPT ve Claude artık aynı yolda oyuncular değil.

Son zamanlarda, OpenAI ve Anthropic, ChatGPT ve Claude hakkında temel kullanıcı raporlarını peş peşe yayımladı. Bu iki belge, basit bir performans sunumunun ötesinde, mevcut yapay zeka endüstrisinde son derece önemli bir eğilimi ortaya koyuyor: İki büyük model, tamamen farklı yollar boyunca evrim geçiriyor ve pazar konumları, temel uygulama senaryoları ve kullanıcı etkileşim modellerinde belirgin bir farklılaşma görülüyor.

Bu bağlamda, Silikon Tavşan, Silikon Vadisi uzman ekibiyle yaptığı görüşmeler doğrultusunda iki raporu karşılaştırmalı olarak analiz ederek arka planda gizli olan endüstri sinyallerini çıkarmış ve bunun gelecekteki teknoloji yol haritası, iş modeli ve ilgili yatırım stratejileri üzerindeki derin etkilerini tartışmıştır.

İki raporun verileri, ChatGPT ile Claude'un kullanıcı tabanı ve temel işlevler konusundaki farklı odaklarını net bir şekilde göstermektedir; bu, uzun vadeli stratejik farklılıklarını anlamanın başlangıç noktasıdır.

ChatGPT: Genel uygulama alanındaki pazar penetrasyonu

OpenAI'nin raporu, ChatGPT'nin fenomen bir uygulama olarak konumunu doğrulamıştır. 2025 Temmuz itibarıyla, haftalık aktif kullanıcı sayısı 700 milyonu aşmıştır. Kullanıcı yapısı iki ana özellik göstermektedir:

Öncelikle, kullanıcı kitlesi daha geniş bir kitleye başarıyla genişletilmiştir; başlangıçta teknik personel ağırlıklı olan kullanıcı profili, yüksek öğrenim gören, farklı mesleklerden beyaz yakalı bir gruba dönüşmüştür;

İkincisi, cinsiyet oranı dengelenmeye başladı, kadın kullanıcı oranı %52'ye yükseldi.

Uygulama senaryoları açısından, ChatGPT'nin temel işlevleri üç alanda yoğunlaşmaktadır: pratik rehberlik, bilgi sorgulama ve belge yazımı, bu üçü toplam konuşma miktarının neredeyse %80'ini oluşturmaktadır.

Kullanıcılar bunu günlük yaşamı ve rutin ofis görevlerini desteklemek için kullanıyorlar. Dikkate değer bir şekilde, rapor, programlama gibi uzman teknik yardımların kullanım oranının %12'den %5'e önemli ölçüde düştüğünü açıkça belirtmektedir.

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

Claude: Kurumsal ve profesyonel otomasyon senaryolarına odaklanıyor.

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

Temel uygulama senaryoları yüksek derecede odaklanmıştır. Rapor verileri, yazılım mühendisliğinin hemen hemen tüm bölgelerde en önemli uygulama alanı olduğunu gösteriyor; ilgili görevlerin oranı %36 ile %40 arasında sabit kalmaktadır, bu da ChatGPT'nin bu alandaki uygulama eğilimi ile keskin bir tezat oluşturmaktadır.

Raporda en çarpıcı veriler, “otomasyon” görevlerinin payında ortaya çıkıyor. Son 8 ayda, kullanıcıların doğrudan talimat verdiği ve AI'nın çoğu işi bağımsız olarak tamamladığı “talimatlı” otomasyon görevlerinin payı %27'den %39'a büyük bir artış gösterdi.

Ücretli API'lerin kurumsal kullanıcıları arasında bu eğilim daha belirgindir: Diyalog etkileşimlerinin %77'si otomasyon modunda gerçekleşmektedir ve bunların büyük çoğunluğu en düşük düzeyde insan müdahalesi ile “talimat verme” otomasyonudur.

Bu nedenle, Claude'un stratejik konumlandırması son derece net: Kurumsal ana iş akışlarına derinlemesine entegre olan profesyonel düzeyde bir üretkenlik ve otomasyon aracı olmak. Rekabet avantajı, belirli uzmanlık alanlarına (özellikle yazılım geliştirme) derinlemesine optimizasyon ve görevlerin icra verimliliğine yönelik aşırı bir tutkudan kaynaklanmaktadır.

Yukarıda belirtilen stratejik alanlara dayanarak, Silikon Tavşanı ve onun Silikon Vadisi uzman ekibi, iki rapordaki verileri karşılaştırarak yatırımcılara üç ileri görüşlü endüstri içgörüsü sunmuştur.

Bir: “Programlama Uygulamaları” farklılaşıyor, bu da uzmanlaşmış AI araçları pazarının yükselişini müjdeliyor.

ChatGPT ile Claude'un programlama uygulamalarındaki karşılıklı etkileşimi, piyasa talebindeki dalgalanmaları yansıtmakla kalmayıp, kullanıcı taleplerinin “uzmanlaşma” ve “entegrasyon” seviyesine yükseldiğini gösteriyor.

Genel sohbet arayüzü, profesyonel geliştiricilerin karmaşık iş akışlarındaki derin ihtiyaçlarını karşılamakta yetersiz kalmıştır. Onların ihtiyacı, entegre geliştirme ortamı (IDE), kod versiyon kontrol sistemleri ve proje yönetim yazılımlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olabilen AI işlevleridir.

Bu eğilim, belirli endüstrilere (örneğin yazılım geliştirme, finansal analiz, hukuki hizmetler) özel olarak tasarlanmış ve mevcut iş akışlarıyla derinlemesine entegre olan "AI yerel araç zinciri"nin ortaya çıkması için önemli bir pazar fırsatını işaret ediyor.

Bu, AI'nın yalnızca model yeteneğine sahip olmasını değil, aynı zamanda sektörü derinlemesine anlamasını da gerektirir. İlgili alanlara yatırım yaparken, hedeflerin bu tür bir “derin entegrasyon” yeteneğine sahip olup olmadığını değerlendirmek, anahtar bir değerlendirme noktası haline gelecektir.

İkincisi: “%77 otomasyon oranı”, niceliksel işletme görevlerinin otomasyon sürecinin hızlanması.

Anthropic raporundaki “%77'lik kurumsal API otomasyon oranı” güçlü bir sinyaldir; bu, ticari uygulama öncülüğünde AI'nin rolünün “insan yardımı” olmaktan hızla "görev icrası"na geçiş yaptığını göstermektedir.

Bu veri, AI'nin işletme verimliliği, organizasyon yapısı ve maliyet modeli üzerindeki etkisini yeniden değerlendirmemizi gerektiriyor. Geçmişte pazar genel olarak AI'nin “verimlilik artırma” değerine odaklanmıştı, ancak şimdi “yerine geçme” değerini de temel analiz çerçevesine dahil etmek zorundayız.

Yatırım mantığı, “Yapay zeka insan çalışanlara nasıl yardımcı olur?” değerlendirmesinden başlayarak, “Hangi bilgi tabanlı çalışma alanlarında, yapay zeka standart görevleri daha yüksek verimlilikle ve daha düşük maliyetle bağımsız olarak tamamlayabilir?” şeklinde genişletilmelidir.

Finansal tablo oluşturma, sözleşme ön incelemesi, piyasa verisi analizi gibi süreç odaklı ve yüksek iş gücü maliyetine sahip alanlar, AI otomasyon teknolojisinin en önce önemli ekonomik faydalar sağlayacağı yönler olacaktır.

Üç: “İşbirliği ve Otomasyon” modlarının farklılıkları, AI iş modelinin evrim yolunu ortaya koyuyor.

Raporda bir tersine mantık veri noktası var: Claude kullanım oranının daha yüksek olduğu bölgelerde kullanıcılar “işbirliği” moduna daha çok eğilim gösterirken; aksine, kullanım oranı daha düşük olan bölgeler “otomasyon” moduna daha çok eğilim gösteriyor.

Bu, AI iş modelinin kullanıcı olgunluğu ile evrim ilişkisini açıklayabilir. Pazarın erken benimseme aşamasında, kullanıcılar AI'yı basit bir verimlilik aracı olarak kullanmayı, bağımsız görevleri tamamlamak için alternatif olarak (otomasyon) tercih etme eğilimindedir.

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

Bu, AI'nın uzun vadeli iş modeli hakkında yeni düşünceler ortaya koyuyor. Maliyetleri düşürmek için otomasyon yoluyla ikame etmenin (SaaS modeli) yanı sıra, insan-makine iş birliği ile tamamen yeni değerler yaratmak ve karar kalitesini artırmak, etkili ödeme veya karar destek aboneliği gibi daha gelişmiş iş modellerinin ortaya çıkmasına yol açabilir. Yatırımcılar, AI projelerini değerlendirirken, aynı zamanda “otomasyon” ve “iş birliği yaratma” yollarındaki gelişim potansiyelini de dikkate almalıdır.

Yukarıdaki kamu raporlarına dayalı analiz, sadece karar verme sürecinin başlangıcıdır. Tam bir karar verme süreci, 'nasıl gerçekleştirileceği' ve 'kim tarafından gerçekleştirileceği' gibi daha derinlemesine kritik soruları yanıtlamayı gerektirir, örneğin:

“AI Yerel Araç Zinciri” alanında, en potansiyelli girişimlerin teknik mimarisi, ekip yapısı ve pazar doğrulama durumu nasıldır?

Başlıca teknoloji şirketleri içinde, yüksek oranlı görev otomasyonunun gerçek teknik yolları, dağıtım maliyetleri ve yatırım getirisi (ROI) ile ilgili somut veriler nelerdir?

Apple gibi şirketlerin, kapalı döngü ekosistemindeki AI stratejileri, özellikle kendi büyük modellerinin altyapı teknolojik mantığı ve ticarileşme yolları nasıldır?

Bu bilgiler kamu raporlarından elde edilemez, sektördeki uygulama deneyimlerinden kaynaklanmaktadır. Mevcut AI endüstrisinin dinamiklerini gerçekten anlamak için, bu teknolojileri ve ürünleri tanımlayan anahtar kişilerle doğrudan diyalog kurmak gerekmektedir.

Örneğin, sektördeki öncülerle derinlemesine bir çalışma yapmak için, finansal müşterilerimiz yakın zamanda aşağıdaki iki uzmanla derinlemesine bir görüşme gerçekleştirdi:

Apple'ın makine öğrenimi bölümünden bir ML/DL/NLP bilimci ve teknik lider. Sıfırdan Apple'ın kendi büyük dil modelini (LLM) eğiten ana üye olarak, teknoloji devinin kendi temel AI yeteneklerini oluştururken karşılaştığı teknik zorlukları, gerçek eğitim maliyetlerini ve doğrudan üst yönetimle paylaşılması gereken stratejik hususları doğrudan ortaya koyabiliyor.

Meta'nın jeneratif AI organizasyonunda bir teknik müdür (Engineer Lead). Kurucu mühendis olarak, sadece LLM büyük modelinin geliştirilmesine derinlemesine katılmakla kalmayıp, aynı zamanda GenAI teknolojisinin reklam sıralaması, öneri sistemleri gibi temel ticari motorlarla entegrasyon sürecine de liderlik etmiştir. Onunla yapılan iletişim, model yeteneklerinden ticari ROI'ye dönüşüm yolunu net bir şekilde çizebilir ve Kuzey Amerika'nın öncü AI girişimlerine yönelik yatırım gözlemlerini paylaşabilir.

Bu tür uzmanlardan gelen içgörüler, kamu raporlarındaki makro eğilimleri, spesifik kararları yönlendirebilecek, son derece ayrıntılı taktik bilgilere dönüştürecektir. Hızla değişen bir bilgi endüstrisi ortamında, kamuya açık bilgileri aşan derin içgörüler elde etmek, bilişsel bir avantaj kurmanın ve hassas kararlar almanın temelidir. Yukarıdaki konularla ilgili daha fazla tartışma ihtiyacınız varsa, ilgili alanlarda uzmanlarla görüşme ayarlamak için bizimle iletişime geçmenizi bekliyoruz.

Ekibiniz teknik yol haritası üzerinde tartışırken, yatırım kararlarınız belirsiz kaldığında, ürün stratejiniz karmaşaya girdiğinde… Unutmayın ki, karşılaştığınız kafa karışıklığı, belki de bir uzman tarafından çoktan aşılmış bir yolculuktur. Biz Silikon Tavşanı olarak şuna inanıyoruz: Gerçek birinci elden deneyim, her zaman sektördeki dönüşümü sağlayan kişilerden gelir.