Recentemente, OpenAI e Anthropic lançaram relatórios centrais sobre os usuários do ChatGPT e Claude, respectivamente. Esses documentos não são meras exibições de desempenho, mas revelam uma tendência crucial na indústria atual de inteligência artificial: os dois principais modelos estão evoluindo por caminhos completamente diferentes, com posicionamentos de mercado, cenários de aplicação e modos de interação com o usuário significativamente diferenciados.
Para isso, combinando discussões com sua equipe de especialistas do Vale do Silício, Silicon Rabbit analisou comparativamente os dois relatórios, extraindo sinais industriais ocultos e explorando profundas implicações para rotas tecnológicas futuras, modelos de negócios e estratégias de investimento relacionadas.
Os dados dos dois relatórios mostram claramente as diferentes ênfases de ChatGPT e Claude em termos de base de usuários e funções principais, sendo este o ponto de partida para entender suas estratégias de longo prazo.
ChatGPT: Penetração de mercado em aplicações generalistas
O relatório da OpenAI confirma o status do ChatGPT como um aplicativo fenomenal. Até julho de 2025, seus usuários ativos semanais já ultrapassaram 700 milhões. A estrutura dos usuários apresenta duas características principais:
Primeiro, o grupo de usuários conseguiu se expandir para um público mais amplo, mudando de um perfil inicial predominantemente técnico para um grupo de profissionais de colarinho branco com alta escolaridade e de diversas profissões;
Segundo, a proporção de gênero está se equilibrando, com a participação feminina subindo para 52%.
Nos cenários de aplicação, as funções principais do ChatGPT concentram-se em três áreas: orientação prática, consulta de informações e redação de documentos, representando quase 80% do total de conversas.
Os usuários o utilizam principalmente para auxiliar tarefas cotidianas e rotinas de escritório. Vale notar que o relatório aponta claramente que o uso para assistência técnica profissional, como programação, caiu significativamente de 12% para 5%.
De modo geral, a estratégia do ChatGPT é tornar-se um assistente de IA generalista a serviço de um amplo público. Sua principal barreira competitiva reside na enorme base de usuários e no efeito de rede resultante, além da alta penetração nos fluxos de processamento de informações do dia a dia dos usuários.
Claude: Foco em cenários corporativos e automação profissional
O relatório da Anthropic, por sua vez, descreve um cenário completamente diferente. A distribuição dos usuários do Claude apresenta forte correlação positiva com o nível de desenvolvimento econômico regional (PIB per capita), indicando que seu público principal são trabalhadores do conhecimento e profissionais em economias desenvolvidas.
Seus cenários de aplicação são altamente focados. Os dados do relatório mostram que engenharia de software é o principal campo de aplicação em quase todas as regiões, com tarefas relacionadas representando de 36% a 40%, contrastando fortemente com a tendência de uso do ChatGPT nesse campo.
O dado mais impactante do relatório está na proporção de tarefas de “automação”. Nos últimos 8 meses, a participação das tarefas “instrucionais” de automação — em que o usuário dá comandos diretos e a IA executa a maior parte do trabalho de forma independente — saltou de 27% para 39%.
Entre os usuários corporativos da API paga, essa tendência é ainda mais evidente: até 77% das interações seguem o modelo de automação, sendo a grande maioria automação “instrucional” com mínima intervenção humana.
Portanto, o posicionamento estratégico do Claude é muito claro: tornar-se uma ferramenta profissional de produtividade e automação profundamente integrada aos fluxos de trabalho centrais das empresas. Sua vantagem competitiva está na otimização profunda para áreas profissionais específicas (especialmente desenvolvimento de software) e na busca extrema por eficiência na execução de tarefas.
Com base nessas diferenças estratégicas, Silicon Rabbit e sua equipe de especialistas do Vale do Silício cruzaram os dados dos dois relatórios para extrair três insights industriais prospectivos para investidores.
1: Divergência em “aplicações de programação” indica ascensão do mercado de ferramentas de IA especializadas
O crescimento inverso de ChatGPT e Claude em aplicações de programação não reflete uma oscilação na demanda do mercado, mas sim uma evolução das necessidades dos usuários rumo à “especialização” e “integração”.
Interfaces de diálogo generalistas já não atendem às demandas profundas de desenvolvedores profissionais em fluxos de trabalho complexos. Eles precisam de funções de IA que se integrem perfeitamente com ambientes de desenvolvimento integrados (IDE), sistemas de controle de versão de código e softwares de gestão de projetos.
Essa tendência sinaliza uma importante oportunidade de mercado: “cadeias de ferramentas nativas de IA” profundamente integradas aos fluxos de trabalho existentes e desenvolvidas para setores específicos (como desenvolvimento de software, análise financeira, serviços jurídicos).
Isso exige que a IA não apenas tenha capacidade de modelo, mas também compreensão profunda do setor. Para investimentos nessas áreas, avaliar se o alvo tem capacidade de construir essa “integração profunda” será um ponto-chave.
2: “77% de taxa de automação” quantifica a aceleração da automação de tarefas corporativas
O “77% de taxa de automação via API corporativa” do relatório da Anthropic é um sinal fortíssimo, indicando que, na vanguarda das aplicações comerciais, o papel da IA está rapidamente mudando de “assistência humana” para “execução de tarefas”.
Esse dado exige uma reavaliação da velocidade com que a IA impacta a produtividade, a estrutura organizacional e o modelo de custos das empresas. O mercado antes focava no valor de “aumento de eficiência” da IA, mas agora é preciso incluir o valor de “substituição” no núcleo da análise.
A lógica de investimento deve se expandir de “como a IA auxilia funcionários humanos” para “em quais áreas de trabalho do conhecimento a IA pode executar tarefas padronizadas de forma independente, com maior eficiência e menor custo”.
Geração de relatórios financeiros, revisão inicial de contratos, análise de dados de mercado e outros processos padronizados e de alto custo de mão de obra serão as primeiras áreas a obter benefícios econômicos significativos com a automação por IA.
3: Diferenças entre os modos de “colaboração e automação” revelam a evolução dos modelos de negócios de IA
Um dado contraintuitivo do relatório: nas regiões com maior uso per capita do Claude, os usuários tendem mais ao modo “colaborativo”; por outro lado, regiões com menor uso tendem mais ao modo “automação”.
Isso pode revelar a relação evolutiva entre o modelo de negócios de IA e a maturidade do usuário. Na fase inicial de penetração de mercado, os usuários tendem a ver a IA como uma simples ferramenta de eficiência, usando-a para substituir tarefas independentes (automação).
À medida que os usuários (especialmente os profissionais) compreendem melhor os limites e modos de interação da IA, começam a explorar como colaborar com a IA para realizar tarefas mais criativas e complexas, antes inalcançáveis (colaboração).
Isso traz novas reflexões para o modelo de negócios de IA a longo prazo. Além de reduzir custos por meio da automação (modelo SaaS), criar novo valor e melhorar a qualidade das decisões por meio da colaboração homem-máquina pode dar origem a modelos de negócios mais avançados, como pagamento por resultado ou assinaturas de suporte à decisão. Investidores devem considerar o potencial de desenvolvimento dos projetos de IA tanto nas trilhas de “automação” quanto de “cocriação colaborativa”.
A análise acima, baseada em relatórios públicos, é apenas o ponto de partida do processo decisório. Uma decisão completa ainda exige respostas para questões mais profundas sobre “como realizar” e “quem realizará”, como:
No campo das “cadeias de ferramentas nativas de IA”, como são a arquitetura técnica, a composição da equipe e a validação de mercado das startups mais promissoras?
Dentro das principais empresas de tecnologia, quais são os dados concretos sobre o caminho técnico real, custo de implantação e retorno sobre investimento (ROI) para automação de tarefas em alta proporção?
Para empresas como Apple, como é a lógica técnica subjacente e o caminho de comercialização de sua estratégia de IA em ecossistemas fechados, especialmente no desenvolvimento de seus próprios grandes modelos?
Essas informações não podem ser obtidas em 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 dialogar diretamente com as pessoas que estão definindo essas tecnologias e produtos.
Por exemplo, para estudar profundamente a linha de frente do setor, nossos clientes do setor financeiro recentemente tiveram conversas aprofundadas com os seguintes especialistas:
Um cientista e líder técnico de ML/DL/NLP do departamento de machine learning da Apple. Como membro central do treinamento do grande modelo de linguagem (LLM) proprietário da Apple desde o zero, ele pode revelar diretamente os desafios técnicos enfrentados por gigantes de tecnologia ao construir capacidades centrais de IA, os custos reais de treinamento e as considerações estratégicas relatadas diretamente à alta administração.
Um líder técnico (Engineer Lead) da organização de IA generativa da Meta. Como engenheiro fundador, ele não apenas participou profundamente do desenvolvimento de grandes modelos LLM, mas, mais importante, liderou a integração da tecnologia GenAI com motores comerciais centrais, como ranqueamento de anúncios e sistemas de recomendação. O diálogo com ele pode delinear claramente o caminho da capacidade do modelo até o ROI comercial, além de suas observações sobre investimentos em startups de IA de ponta na América do Norte.
Os insights desses especialistas transformam as tendências macro dos relatórios públicos em informações táticas detalhadas que podem orientar decisões concretas. Em um ambiente industrial de rápida iteração de informações, obter percepções profundas além das informações públicas é fundamental para construir vantagem cognitiva e tomar decisões precisas. Se você deseja discutir mais sobre os tópicos acima, convidamos você a entrar em contato conosco para agendar conversas com especialistas da área.
Quando sua equipe estiver debatendo sobre rotas tecnológicas, quando sua decisão de investimento estiver indefinida, quando sua estratégia de produto estiver envolta em incertezas... lembre-se: as dúvidas que você enfrenta podem ser exatamente o caminho que algum especialista já percorreu. Nós, da Silicon Rabbit, acreditamos: a experiência real de primeira mão sempre vem das pessoas que estão impulsionando a transformação da indústria.
