Baru-baru ini, OpenAI dan Anthropic secara berturut-turut merilis laporan pengguna inti tentang ChatGPT dan Claude. Kedua dokumen ini bukan sekadar pameran kinerja, melainkan mengungkap tren penting dalam industri kecerdasan buatan saat ini: dua model teratas ini berkembang di jalur yang sangat berbeda, dengan posisi pasar, skenario aplikasi inti, dan pola interaksi pengguna yang telah menunjukkan diferensiasi yang signifikan.
Untuk itu, Silicon Rabbit, bersama tim ahli Silicon Valley, melakukan analisis perbandingan terhadap kedua laporan tersebut, mengekstrak sinyal industri tersembunyi di baliknya, serta membahas wawasan mendalam terkait jalur teknologi masa depan, model bisnis, dan strategi investasi terkait.
Data dari kedua laporan tersebut dengan jelas menunjukkan perbedaan fokus antara ChatGPT dan Claude dalam basis pengguna dan fungsi inti, yang menjadi titik awal untuk memahami perbedaan strategi jangka panjang mereka.
ChatGPT: Penetrasi Pasar di Bidang Aplikasi Umum
Laporan OpenAI menegaskan posisi ChatGPT sebagai aplikasi fenomenal. Hingga Juli 2025, pengguna aktif mingguan telah melebihi 700 juta. Struktur pengguna menunjukkan dua karakteristik utama:
Pertama, kelompok pengguna telah berhasil meluas ke khalayak yang lebih luas, dari awalnya didominasi oleh teknisi kini beralih ke kelompok pekerja kantoran berpendidikan tinggi lintas profesi;
Kedua, rasio gender menjadi lebih seimbang, dengan persentase pengguna perempuan meningkat menjadi 52%.
Dalam hal skenario aplikasi, fungsi inti ChatGPT berfokus pada tiga bidang: panduan praktis, pencarian informasi, dan penulisan dokumen, yang secara kolektif menyumbang hampir 80% dari total percakapan.
Pengguna utamanya memanfaatkan ChatGPT untuk membantu kehidupan sehari-hari dan tugas kantor rutin. Perlu dicatat, laporan tersebut secara jelas menyebutkan bahwa proporsi penggunaan untuk bantuan teknis profesional seperti pemrograman telah turun signifikan dari 12% menjadi 5%.
Secara keseluruhan, jalur strategi ChatGPT adalah menjadi asisten AI umum yang melayani kelompok pengguna yang luas. Keunggulan intinya terletak pada basis pengguna yang sangat besar dan efek jaringan yang dihasilkan, serta tingkat penetrasi tinggi dalam proses pengolahan informasi harian pengguna.
Claude: Fokus pada Skenario Otomatisasi Profesional dan Perusahaan
Laporan Anthropic menggambarkan gambaran yang sangat berbeda. Distribusi pengguna Claude sangat berkorelasi positif dengan tingkat perkembangan ekonomi wilayah (PDB per kapita), menunjukkan bahwa kelompok pengguna utamanya adalah pekerja pengetahuan dan profesional di negara maju.
Skenario aplikasi intinya sangat terfokus. Data laporan menunjukkan bahwa rekayasa perangkat lunak adalah bidang aplikasi utama di hampir semua wilayah, dengan proporsi tugas terkait stabil antara 36% hingga 40%, yang sangat kontras dengan tren aplikasi ChatGPT di bidang ini.
Data paling mencolok dalam laporan ini tercermin pada proporsi tugas "otomatisasi". Dalam delapan bulan terakhir, proporsi tugas otomatisasi "berbasis instruksi"—di mana pengguna memberikan perintah langsung dan AI menyelesaikan sebagian besar pekerjaan secara mandiri—melonjak dari 27% menjadi 39%.
Pada pengguna perusahaan API berbayar, tren ini bahkan lebih jelas: hingga 77% interaksi percakapan menunjukkan pola otomatisasi, dan mayoritas besar merupakan otomatisasi "berbasis instruksi" dengan intervensi manusia minimal.
Oleh karena itu, posisi strategi Claude sangat jelas: menjadi alat produktivitas dan otomatisasi tingkat profesional yang terintegrasi secara mendalam ke dalam alur kerja inti perusahaan. Keunggulan kompetitifnya terletak pada optimalisasi mendalam untuk bidang profesional tertentu (khususnya pengembangan perangkat lunak) dan pengejaran efisiensi eksekusi tugas yang ekstrem.
Berdasarkan perbedaan strategi di atas, Silicon Rabbit dan tim ahli Silicon Valley melakukan perbandingan silang data dari kedua laporan tersebut, dan mengekstrak tiga wawasan industri yang visioner untuk investor.
Satu: Diferensiasi "Aplikasi Pemrograman", Menandakan Kebangkitan Pasar Alat AI Profesional
Pergeseran penggunaan aplikasi pemrograman antara ChatGPT dan Claude bukanlah cerminan fluktuasi permintaan pasar, melainkan peningkatan kebutuhan pengguna menuju "profesionalisasi" dan "integrasi".
Antarmuka percakapan umum sudah sulit memenuhi kebutuhan mendalam pengembang profesional dalam alur kerja yang kompleks. Mereka membutuhkan fungsi AI yang dapat terintegrasi mulus dengan lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE), sistem kontrol versi kode, dan perangkat lunak manajemen proyek.
Tren ini menandakan munculnya peluang pasar penting: "rantai alat AI native" yang dirancang khusus untuk industri tertentu (seperti pengembangan perangkat lunak, analisis keuangan, layanan hukum) dan terikat erat dengan alur kerja yang ada.
Ini menuntut AI tidak hanya memiliki kemampuan model, tetapi juga pemahaman mendalam tentang industri. Untuk investasi di bidang terkait, menilai apakah target investasi memiliki kemampuan membangun "integrasi mendalam" semacam ini akan menjadi poin kunci.
Dua: "77% Tingkat Otomatisasi", Mengkuantifikasi Percepatan Proses Otomatisasi Tugas Perusahaan
Data "77% tingkat otomatisasi API perusahaan" dalam laporan Anthropic adalah sinyal yang sangat kuat, menunjukkan bahwa di garis depan aplikasi bisnis, peran AI dengan cepat beralih dari "bantuan manusia" menjadi "pelaksana tugas".
Data ini menuntut kita untuk mengevaluasi ulang kecepatan dampak AI terhadap produktivitas perusahaan, struktur organisasi, dan model biaya. Sebelumnya, pasar umumnya fokus pada nilai "peningkatan efisiensi" AI, namun kini nilai "penggantian" harus dimasukkan ke dalam kerangka analisis inti.
Logika investasi perlu diperluas dari menilai "bagaimana AI membantu karyawan manusia" menjadi "di bidang pekerjaan pengetahuan mana AI dapat secara mandiri menyelesaikan tugas standar dengan efisiensi lebih tinggi dan biaya lebih rendah".
Bidang seperti pembuatan laporan keuangan, peninjauan awal kontrak, dan analisis data pasar—yang bersifat terstruktur dan berbiaya tenaga kerja tinggi—akan menjadi arah pertama di mana teknologi otomatisasi AI menghasilkan manfaat ekonomi yang signifikan.
Tiga: Perbedaan Pola "Kolaborasi dan Otomatisasi", Mengungkap Jalur Evolusi Model Bisnis AI
Salah satu data kontra-intuitif dalam laporan adalah: di wilayah dengan tingkat penggunaan Claude per kapita lebih tinggi, pengguna lebih cenderung pada pola "kolaborasi"; sebaliknya, di wilayah dengan tingkat penggunaan lebih rendah, pola "otomatisasi" lebih dominan.
Hal ini mungkin mengungkap hubungan evolusi antara model bisnis AI dan kematangan pengguna. Pada tahap penetrasi pasar awal, pengguna lebih cenderung menggunakan AI sebagai alat efisiensi sederhana untuk menyelesaikan tugas mandiri secara substitusi (otomatisasi).
Namun, ketika pengguna (terutama profesional) memiliki pemahaman lebih dalam tentang batas kemampuan dan cara interaksi AI, mereka mulai mengeksplorasi bagaimana berkolaborasi dengan AI untuk menyelesaikan tugas yang sebelumnya sulit dilakukan dan lebih kreatif (kolaborasi).
Hal ini menimbulkan pemikiran baru tentang model bisnis jangka panjang AI. Selain mengurangi biaya melalui otomatisasi (model SaaS), menciptakan nilai baru dan meningkatkan kualitas keputusan melalui kolaborasi manusia-mesin dapat melahirkan model bisnis yang lebih canggih, seperti pembayaran berbasis hasil atau langganan dukungan keputusan. Investor saat menilai proyek AI, harus mempertimbangkan potensi perkembangan di kedua jalur "otomatisasi" dan "kolaborasi penciptaan".
Analisis di atas yang didasarkan pada laporan publik hanyalah titik awal dari proses pengambilan keputusan. Keputusan yang lengkap juga memerlukan jawaban atas pertanyaan yang lebih mendalam tentang "bagaimana mewujudkan" dan "oleh siapa diwujudkan", misalnya:
Di bidang "rantai alat AI native", bagaimana arsitektur teknologi, komposisi tim, dan validasi pasar dari startup paling potensial?
Di dalam perusahaan teknologi teratas, apa data spesifik tentang jalur teknologi nyata, biaya penerapan, dan tingkat pengembalian investasi (ROI) untuk otomatisasi tugas dalam proporsi tinggi?
Bagaimana strategi AI dalam ekosistem tertutup perusahaan seperti Apple, khususnya logika teknologi dasar dan jalur komersialisasi dari model besar milik sendiri?
Informasi ini tidak dapat diperoleh dari laporan publik; informasi tersebut berasal dari pengalaman praktik di garis depan industri. Untuk benar-benar memahami dinamika industri AI saat ini, diperlukan dialog langsung dengan tokoh inti yang mendefinisikan teknologi dan produk ini.
Misalnya, untuk penelitian mendalam di garis depan industri, klien keuangan kami baru-baru ini melakukan diskusi mendalam dengan dua pakar berikut:
Seorang ilmuwan ML/DL/NLP dan pemimpin teknologi dari departemen machine learning Apple. Sebagai anggota inti yang melatih model bahasa besar (LLM) milik Apple dari nol, ia dapat secara langsung mengungkap tantangan teknis yang dihadapi raksasa teknologi saat membangun kemampuan AI inti sendiri, biaya pelatihan nyata, serta pertimbangan strategis yang dilaporkan langsung ke manajemen puncak.
Seorang pemimpin teknis (Engineer Lead) dari organisasi AI generatif Meta. Sebagai insinyur pendiri, ia tidak hanya terlibat mendalam dalam pengembangan LLM, tetapi yang terpenting, ia memimpin proses penerapan teknologi GenAI ke mesin bisnis inti seperti peringkat iklan dan sistem rekomendasi. Diskusi dengannya dapat menggambarkan jalur konversi dari kemampuan model ke ROI bisnis, serta pengamatannya terhadap investasi startup AI terdepan di Amerika Utara.
Wawasan dari para ahli seperti ini dapat mengubah tren makro dalam laporan publik menjadi informasi taktis yang sangat detail untuk memandu keputusan spesifik. Dalam lingkungan industri yang informasinya berkembang cepat, mendapatkan wawasan mendalam di luar informasi publik adalah dasar untuk membangun keunggulan kognitif dan membuat keputusan yang tepat. Jika Anda ingin mendiskusikan topik di atas lebih lanjut, kami menyambut Anda untuk menghubungi kami guna mengatur diskusi dengan pakar di bidang terkait.
Saat tim Anda berdebat tentang jalur teknologi, saat keputusan investasi Anda belum pasti, saat strategi produk Anda berada dalam kebingungan... ingatlah, kebingungan yang Anda hadapi mungkin adalah perjalanan yang telah dilalui oleh seorang ahli. Kami di Silicon Rabbit percaya: pengalaman langsung yang nyata selalu berasal dari orang-orang yang sedang mendorong perubahan industri itu sendiri.
