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

Gần đây, OpenAI và Anthropic lần lượt công bố các báo cáo người dùng cốt lõi về ChatGPT và Claude. Hai tài liệu này không chỉ đơn thuần là một buổi trình diễn thành tích, mà còn tiết lộ một xu hướng 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 ứng dụng cốt lõi và mô hình tương tác với người dùng.

Do đó, Silicong Rabbit đã kết hợp với việc trao đổi với đội ngũ chuyên gia Silicon Valley của mình để phân tích so sánh hai báo cáo, rút ra những tín hiệu ngành ẩn giấu đằng sau và thảo luận về những gợi ý sâu sắc của chúng đối với lộ trình công nghệ trong 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 chia chiến lược lâu dài của chúng.

ChatGPT: Sự thâm nhập thị trường trong lĩnh vực ứng dụng tổng hợp

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

Đầu tiên, nhóm người dùng đã thành công trong việc mở rộng ra một đối tượng rộng hơn, hình ảnh người dùng chủ yếu là kỹ thuật viên ban đầu đã chuyển thành nhóm trí thức cao và nhân viên văn phòng đến từ nhiều ngành nghề khác nhau;

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

Trong các lĩnh vực ứng dụng, chức năng cốt lõi của ChatGPT tập trung vào ba lĩnh vực: hướng dẫn thực tế, truy vấn 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 công việc văn phòng thông thường. Đáng chú ý, báo cáo chỉ ra rằng tỷ lệ sử dụng hỗ trợ cho các kỹ thuật chuyên môn như lập trình đã giảm đáng kể 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 số lượng người dùng khổng lồ và hiệu ứng mạng hình thành từ đó, 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 cấp doanh nghiệp và chuyên nghiệp

Báo cáo của Anthropic vẽ nên một bức tranh hoàn toàn khác. Sự 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 chủ yếu của nó là những người lao động tri thức và chuyên gia trong các nền kinh tế phát triển.

Các kịch bản 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 ở mức từ 36% đến 40%, điều này tương phản rõ rệt 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 của các nhiệm vụ tự động hóa “chỉ thị” - nơi người dùng trực tiếp đưa ra chỉ thị và AI hoàn thành phần lớn công việc một cách độc lập - đã tăng mạnh từ 27% lên 39%.

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

Do đó, 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 cho 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 tối đa.

Dựa trên các lĩnh vực chiến lược nêu trên, Silicon Rabbit và đội ngũ chuyên gia từ Silicon Valley đã tiến hành so sánh chéo dữ liệu từ hai báo cáo, nhằm tinh lọc ba cái nhìn ngành công nghiệp tiên tiến 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 cạnh tranh giữa ChatGPT và Claude trong các 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 nghiệp hóa” và “tích hợp hóa”.

Giao diện trò chuyện kiểu chung đã khó có thể đáp ứng nhu cầu sâu sắc của các nhà phát triển chuyên nghiệp trong các quy trình làm việc phức tạp. Họ cần những chức 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 gốc AI” được thiết kế riêng cho các ngành cụ thể (như phát triển phần mềm, phân tích tài chính, dịch vụ pháp lý), gắn liền sâu sắc với quy trình làm việc hiện có.

Điều này 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 trong các lĩnh vực liên quan, việc đánh giá xem các đối tượng có khả năng xây dựng “sự tích hợp sâu sắc” này hay không sẽ trở thành điểm cân nhắc quan trọng.

Hai: “77% tỷ lệ tự động hóa”, tăng tốc quá trình tự động hóa nhiệm vụ doanh nghiệp.

Báo cáo của Anthropic về “tỷ lệ tự động hóa API doanh nghiệp 77%” là một tín hiệu rất mạnh, nó cho thấy vai trò của AI trong các 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 hiện nay cần phải đưa giá trị “thay thế” vào khung phân tích cốt lõi.

Logic đầu tư cần mở rộng từ việc đánh giá “AI sẽ hỗ trợ nhân viên con người như thế nào” sang “Trong những lĩnh vực công việc kiến thức nào, AI có thể hoàn thành các nhiệm vụ chuẩn hóa với hiệu suất cao hơn và chi phí thấp hơn.”

Các lĩnh vực như tạo báo cáo tài chính, kiểm tra hợp đồng ban đầu, phân tích dữ liệu thị trường, v.v., có quy trình hóa và chi phí nhân công cao sẽ là những hướng 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 con đường tiến hóa của mô hình kinh doanh AI”

Một điểm dữ liệu phản trực giác 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 thích chế độ “hợp tác”; ngược lại, những khu vực có tỷ lệ sử dụng thấp hơn lại nghiêng về 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 sớm, người dùng có xu hướng xem AI như một công cụ hiệu quả đơn giản, được sử dụng 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 hợp tác với AI để thực hiện những nhiệm vụ sáng tạo hơn mà trước đây khó có thể thực hiện (hợp tác).

Điều này đặt ra những suy nghĩ mới về mô hình kinh doanh lâu dài của AI. Ngoài việc cắt 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 các 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 đồng thời xem xét tiềm năng phát triển của chúng trên hai con đường “tự động hóa” và “sáng tạo 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 hơn về “làm thế nào để thực hiện” và “ai sẽ thực hiện”, chẳng hạn như:

Trong lĩnh vực “Chuỗi công cụ gốc AI”, kiến trúc kỹ thuật, cấu trúc đội ngũ và tình hình xác thực thị trường của các công ty khởi nghiệp tiềm năng nhất như thế nào?

Trong nội bộ 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 lệ hoàn vốn (ROI) là gì?

Chiến lược AI trong hệ sinh thái khép kín của các công ty như Apple, đặc biệt là logic công nghệ cơ sở của mô hình lớn tự sở hữu và lộ trình thương mại hóa là gì?

Thông tin này không thể lấy từ các báo cáo công khai, mà xuất phát từ kinh nghiệm thực tiễn trong ngành. Để thực sự hiểu rõ động thái hiện tại của ngành AI, cần có cuộc trò chuyện trực tiếp với những nhân vật chính đang định hình các công nghệ và sản phẩm này.

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

Một nhà khoa học ML/DL/NLP và là trưởng nhóm đến từ bộ phận học máy của Apple. Là một thành viên cốt lõi trong việc đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của Apple từ con số không, anh ấy có thể trực tiếp tiết lộ những thách thức công nghệ mà các gã khổng lồ công nghệ gặp phải khi xây dựng khả năng AI cốt lõi của riêng mình, chi phí đào tạo thực tế, cũng như những cân nhắc chiến lược khi báo cáo trực tiếp cho ban quản lý cao nhất.

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

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

Khi nhóm của bạn tranh luận không ngừng về lộ trình kỹ thuật, khi quyết định đầu tư của bạn đang chưa rõ ràng, khi chiến lược sản phẩm của bạn đang bị mù mịt… hãy nhớ rằng, những rắc rối mà bạn đang đối mặt, có thể chính là con đường mà một chuyên gia nào đó đã vượt qua từ lâu. Chúng tôi, Silly Rabbit, tin rằng: kinh nghiệm thực tế chân thực, luôn đến từ những người đang thúc đẩy sự thay đổi trong ngành.