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GenAI发展三年，ChatGPT与Claude市场定位分化明显。ChatGPT注重通用应用，用户基数庞大，核心功能集中在实用指导、信息查询和文书写作；Claude聚焦企业级与专业自动化场景，用户群体为发达经济体的知识型工作者，核心应用场景为软件工程和自动化任务。两份报告揭示了AI市场专业化趋势和自动化进程加速，预示着AI原生工具链和企业任务自动化市场的崛起。
🔍 ChatGPT以通用型AI助理为目标，用户群体广泛，核心功能集中在实用指导、信息查询和文书写作，通过庞大的用户基数和用户日常信息处理流程中的高渗透率形成核心壁垒。
🛠 Claude专注于企业级与专业自动化场景，用户群体为发达经济体的知识型工作者，核心应用场景为软件工程和自动化任务，通过深度优化特定专业领域和对任务执行效率的极致追求建立竞争优势。
🚀 编程应用分化预示着专业化AI工具市场的崛起，通用型对话界面难以满足专业开发者的深度需求，AI原生工具链与企业任务自动化市场将成为重要机会。
⚙️ 77%的企业API自动化率表明AI在商业应用前沿的角色正在从‘人类辅助’快速转向‘任务执行’，AI自动化技术将在流程化、高人力成本的领域产生显著经济效益。
🤝 协作与自动化模式差异揭示AI商业模式的演进路径，AI的长期商业模式应同时考量其在‘自动化’和‘协同创造’两条路径上的发展潜力。
硅兔君 2025-09-18 11:53 北京
数字背后的信号
GenAI 潮起三年，市场头部玩家已走出不同的发展路径。近期，OpenAI 与 Anthropic 相继发布了关于 ChatGPT 和 Claude 的核心用户报告，显示二者的市场定位、核心应用场景与用户互动模式已出现显著分化。本期「云启科技π」和你一起分析两份报告背后的产业信号。
本文转载自“硅兔君”（部分节选）原标题：ChatGPT和Claude，已经不是同一条路上的玩家了01
两份报告的数据清晰地展示了 ChatGPT 与 Claude 在用户基础和核心功能上的不同侧重，这是理解其长期战略分野的起点。ChatGPT：在通用型应用领域的市场渗透OpenAI 的报告证实了 ChatGPT 作为现象级应用的地位。截至 2025 年 7 月，其周活跃用户已超过 7 亿。用户结构呈现出两个关键特征：首先，用户群体已成功扩展至更广泛的人群，早期以技术人员为主的用户画像已转变为高学历、跨职业的白领群体；其次，性别比例趋于平衡，女性用户占比上升至 52%。在应用场景方面，ChatGPT 的核心功能集中在三个领域：实用指导、信息查询和文书写作，这三项占据了对话总量的近 80%。用户主要将其用于辅助日常生活与常规办公任务。值得注意的是，报告明确指出，编程等专业技术类协助的使用比例，已从 12% 显著下降至 5%。综合来看，ChatGPT 的战略路径是成为一个服务于广泛用户群体的通用型AI助理。其核心壁垒在于巨大的用户基数和由此形成的网络效应，以及在用户日常信息处理流程中的高渗透率。Claude：聚焦企业级与专业自动化场景Anthropic 的报告则描绘了一幅截然不同的图景。 Claude 的用户分布与地区的经济发展水平（人均 GDP）呈现强正相关性，表明其主要用户群体是发达经济体中的知识型工作者和专业人士。其核心应用场景高度聚焦。报告数据显示，软件工程是几乎所有地区最主要的应用领域，相关任务占比稳定在 36% 至 40%之 间，这与 ChatGPT 在该领域的应用趋势形成鲜明对比。报告中最具冲击力的数据，体现在“自动化”任务的占比上。在过去 8 个月内，用户直接下达指令、由 AI 独立完成大部分工作的“指令式”自动化任务，其份额从 27% 大幅提升至 39%。在付费 API 的企业级用户中，这一趋势更为明显：高达 77% 的对话交互呈现出自动化模式，且绝大多数为最低程度人工干预的“指令式”自动化。因此，Claude 的战略定位十分清晰：成为一个深度整合至企业核心工作流的专业级生产力与自动化工具。其竞争优势在于对特定专业领域（尤其是软件开发）的深度优化和对任务执行效率的极致追求。02
基于上述战略分野，对两份报告的数据进行交叉比对，可以提炼出三个具有前瞻性的产业洞察。一：“编程应用”分化，预示专业化AI工具市场的崛起ChatGPT 与 Claude 在编程应用上的此消彼长，并非反映了市场需求的波动，而是用户需求向“专业化”和“集成化”的升级。通用型对话界面已难以满足专业开发者在复杂工作流中的深度需求。他们需要的是能够与集成开发环境（IDE）、代码版本控制系统和项目管理软件无缝对接的AI功能。这一趋势预示着一个重要市场机会的出现：专为特定行业（如软件开发、金融分析、法律服务）打造的，与现有工作流深度绑定的“ AI 原生工具链”。这要求 AI 不仅要具备模型能力，更要具备对行业的深刻理解。对于相关领域的投资而言，评估标的是否具备构建这种“深度集成”的能力，将成为关键考量点。二：“77%自动化率”，量化企业任务自动化进程的加速Anthropic报告中“77% 的企业 API 自动化率”是一个极强的信号，它表明在商业应用前沿，AI 的角色正在从“人类辅助”快速转向“任务执行”。这一数据要求我们重新评估 AI 对企业生产力、组织结构和成本模型的影响速度。过去市场普遍关注AI的“增效”价值，但现在必须将“替代”价值纳入核心分析框架。投资逻辑需从评估“AI 如何辅助人类员工”，扩展至“在哪些知识型工作领域，AI 能以更高效率和更低成本独立完成标准化任务”。财务报表生成、合同初审、市场数据分析等流程化、高人力成本的领域，将是AI自动化技术最先产生显著经济效益的方向。三：“协作与自动化”模式差异，揭示AI商业模式的演进路径报告中一个反直觉的数据点是：人均 Claude 使用率越高的地区，用户越倾向于“协作”模式；反之，使用率较低的地区更倾向于“自动化”模式。这可能揭示了 AI 商业模式与用户成熟度的演进关系。在市场的早期渗透阶段，用户更倾向于将 AI 作为简单的效率工具，用于替代性地完成独立任务（自动化）。而当用户（尤其是专业用户）对 AI 的能力边界和交互方式有了更深的理解后，他们会开始探索如何与AI进行复杂的协同工作，以完成过去难以实现的、更具创造性的任务（协作）。这对 AI 的长期商业模式提出了新的思考。除了通过自动化替代来削减成本（SaaS模式），通过人机协同来创造全新价值和提升决策质量，可能催生出更高级的商业模式，例如基于效果付费或决策支持订阅。投资者在评估 AI 项目时，应同时考量其在“自动化”和“协同创造”两条路径上的发展潜力。
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