ChatGPT와 클로드는 더 이상 같은 길을 걷는 플레이어가 아니다

2025.09.16

ChatGPT와 클로드는 더 이상 같은 길을 걷는 플레이어가 아니다

진정한 일차 경험은 항상 산업의 변화를 주도하고 있는 사람들로부터 직접 나오는 것이다.

2025.09.16 - 13:06:19

ChatGPTClaude

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

진정한 일차 경험은 항상 산업의 변화를 주도하고 있는 사람들로부터 직접 나오는 것이다.

최근 OpenAI와 Anthropic가 차례로 ChatGPT와 Claude의 핵심 사용자 보고서를 발표했다. 이 두 문서는 단순한 실적 발표를 넘어 현재 인공지능 산업에서 중요한 흐름을 드러내고 있다. 즉, 양대 주요 모델이 서로 다른 방향으로 진화하고 있으며, 시장 포지셔닝, 핵심 응용 시나리오, 사용자 상호작용 모드에서 이미 뚜렷한 분화가 발생하고 있다는 점이다.

이에 따라 실리콘래빗은 실리콘밸리 전문가 팀과의 협의를 바탕으로 두 보고서를 비교 분석하여 그 이면에 숨겨진 산업 신호를 추출하고, 미래 기술 로드맵, 비즈니스 모델 및 관련 투자 전략에 미치는 함의를 탐구한다.

두 보고서의 데이터는 ChatGPT와 Claude가 사용자 기반 및 핵심 기능 측면에서 서로 다른 초점을 가지고 있음을 명확히 보여주며, 이는 장기 전략적 분화를 이해하는 출발점이다.

ChatGPT: 범용 애플리케이션 분야에서의 시장 침투

OpenAI의 보고서는 ChatGPT가 현상급 앱으로서의 입지를 입증한다. 2025년 7월 기준 주간 활성 사용자는 7억 명을 돌파했다. 사용자 구조는 두 가지 핵심 특징을 보인다.

첫째, 초기 기술자 중심의 사용자 프로필에서 벗어나 고학력·다양한 직업군의 사무직 근로자들로 폭넓게 확장되었다.

둘째, 성비가 균형을 이루며 여성 사용자 비중이 52%까지 상승했다.

응용 시나리오 측면에서 ChatGPT의 핵심 기능은 실용 지침, 정보 검색, 문서 작성 세 분야에 집중되어 있으며, 이 세 항목이 전체 대화량의 약 80%를 차지한다.

사용자들은 주로 일상생활과 일반적인 업무 과제 수행 보조에 이를 활용한다. 주목할 점은 프로그래밍 등 전문 기술 지원 이용 비율이 12%에서 5%로 크게 감소했다는 점이다.

종합적으로 볼 때, ChatGPT의 전략적 경로는 광범위한 사용자층을 위한 범용 AI 어시스턴트가 되는 것이다. 그 핵심 장벽은 거대한 사용자 기반과 이로부터 형성된 네트워크 효과, 그리고 사용자의 일상 정보 처리 프로세스 내 높은 침투율에 있다.

Claude: 기업용 및 전문 자동화 시나리오에 집중

Anthropic의 보고서는 전혀 다른 그림을 제시한다. Claude의 사용자 분포는 지역의 경제 발전 수준(1인당 GDP)과 강한 정의 상관관계를 나타내며, 주요 사용자가 선진 경제권 내 지식근로자 및 전문가임을 보여준다.

핵심 응용 시나리오는 매우 집중되어 있다. 보고서 데이터에 따르면 소프트웨어 엔지니어링이 모든 지역에서 가장 주요한 응용 분야이며, 관련 작업 비중이 36~40% 사이에서 안정적으로 유지되고 있어 ChatGPT의 해당 분야 활용 추세와 뚜렷한 대비를 이룬다.

보고서에서 가장 강력한 충격을 주는 데이터는 "자동화" 작업의 비중 증가다. 지난 8개월간 사용자가 직접 명령을 내리고 AI가 대부분의 작업을 독립적으로 완료하는 '명령형' 자동화 작업의 비중은 27%에서 39%로 크게 증가했다.

유료 API를 사용하는 기업 고객에서는 이 추세가 더욱 두드러진다. 대화 상호작용의 무려 77%가 자동화 모드를 보이며, 대부분이 최소한의 인간 개입만 필요한 '명령형' 자동화다.

따라서 Claude의 전략적 포지셔닝은 명확하다. 기업의 핵심 워크플로우에 깊이 통합되는 전문 생산성 도구이자 자동화 툴이 되는 것이다. 그 경쟁 우위는 특정 전문 분야(특히 소프트웨어 개발)에 대한 심층적 최적화와 작업 실행 효율성에 대한 극도의 추구에 있다.

이러한 전략적 분화를 바탕으로 실리콘래빗과 실리콘밸리 전문가 팀은 두 보고서 데이터를 교차 비교하여 투자자들에게 세 가지 선견지명 있는 산업 통찰을 제시한다.

1. "프로그래밍 활용"의 분화, 전문화된 AI 툴 시장의 부상 신호

ChatGPT와 Claude 간 프로그래밍 활용의 증감은 수요 변동을 반영하기보다는, 사용자 수요가 '전문성'과 '통합성'으로 업그레이드되고 있음을 보여준다.

범용 대화 인터페이스는 복잡한 워크플로우를 가진 전문 개발자의 심층적 요구를 더 이상 만족시키기 어렵다. 그들은 통합개발환경(IDE), 코드 버전 관리 시스템, 프로젝트 관리 소프트웨어와 원활하게 연결되는 AI 기능을 필요로 한다.

이러한 추세는 중요한 시장 기회를 예고한다. 소프트웨어 개발, 금융 분석, 법률 서비스 등 특정 산업을 위해 기존 업무 흐름과 깊이 결합된 'AI 네이티브 툴체인'의 출현이다.

이는 AI가 단지 모델 능력뿐 아니라 산업에 대한 심오한 이해를 갖추어야 함을 의미한다. 관련 분야 투자 평가 시, 투자 대상이 이러한 '심층 통합' 능력을 보유하고 있는지 여부가 핵심 평가 요소가 될 것이다.

2. "77% 자동화율", 기업 업무 자동화 속도의 가속화를 수치화하다

Anthropic 보고서의 "기업 API 자동화율 77%"는 매우 강력한 신호다. 이는 상업적 응용 최전선에서 AI의 역할이 '인간 보조'에서 '작업 수행'으로 급속히 전환되고 있음을 의미한다.

이 데이터는 우리가 AI가 기업의 생산성, 조직 구조, 비용 모델에 미치는 영향 속도를 재평가하도록 요구한다. 과거에는 AI의 '효율 증대' 가치에 초점이 맞춰졌지만, 이제는 '대체' 가치를 핵심 분석 프레임워크에 포함시켜야 한다.

투자 논리는 'AI가 인간 직원을 어떻게 보조하는가'를 평가하는 것에서, '어떤 지식 기반 업무 분야에서 AI가 더 높은 효율성과 낮은 비용으로 표준화된 과제를 독립적으로 수행할 수 있는가'로 확장되어야 한다.

재무제표 생성, 계약서 초안 검토, 시장 데이터 분석 등 프로세스화되고 인건비가 높은 분야가 AI 자동화 기술이 처음으로 눈에 띄는 경제적 효과를 창출할 방향이다.

3. "협업과 자동화" 모드의 차이, AI 비즈니스 모델의 진화 경로를 드러내다

보고서에서 반직관적인 데이터 포인트 하나는, 지역별 인당 Claude 사용률이 높을수록 사용자들이 '협업' 모드를 선호하고, 반대로 사용률이 낮은 지역일수록 '자동화' 모드를 선호한다는 점이다.

이는 AI 비즈니스 모델과 사용자 성숙도 간 진화 관계를 드러낼 가능성이 있다. 초기 시장 침투 단계에서는 사용자들이 독립 과제 수행(자동화)을 대체하는 간단한 효율 도구로서 AI를 활용하려는 경향이 강하다.

반면 사용자(특히 전문가 사용자)가 AI의 능력 한계와 상호작용 방식에 대해 깊이 이해하게 되면, 과거에 불가능했던 더 창의적인 과제를 AI와 복잡하게 협업해 수행하는 방식(협업)을 탐색하기 시작한다.

이는 AI의 장기적 비즈니스 모델에 새로운 사고를 요구한다. 자동화를 통해 비용을 절감하는(SaaS 모델) 방식 외에도, 인간과 AI의 협업을 통해 새로운 가치를 창출하고 의사결정 품질을 향상시키는 고차원적 비즈니스 모델(예: 성과 기반 과금, 의사결정 지원 구독)이 등장할 수 있다. 투자자들은 AI 프로젝트를 평가할 때 '자동화'와 '협업 창출' 두 경로 모두의 잠재력을 동시에 고려해야 한다.

공개 보고서를 기반으로 한 위 분석은 의사결정 과정의 시작에 불과하다. 완전한 결정을 위해서는 "어떻게 달성하는가", "누가 달성하는가"라는 더 깊은 차원의 핵심 질문에 답해야 한다. 예를 들어:

"AI 네이티브 툴체인" 분야에서 가장 유망한 스타트업들의 기술 아키텍처, 팀 구성, 시장 검증 상황은 어떠한가?

주요 기술 기업 내부에서 높은 비율의 업무 자동화를 실현하기 위한 실제 기술 경로, 배포 비용, 투자수익률(ROI)은 구체적으로 얼마인가?

애플과 같은 기업의 폐쇄형 생태계 하에서의 AI 전략, 특히 자체 대규모 모델의 저수준 기술 로직과 상업화 경로는 무엇인가?

이러한 정보는 공개 보고서에서 얻을 수 없으며, 산업 현장의 실무 경험에서 비롯된다. 현재 AI 산업의 동향을 진정으로 이해하기 위해서는 이러한 기술과 제품을 정의하고 있는 핵심 인물들과 직접 대화해야 한다.

예를 들어, 산업 현장을 심층 조사하기 위해 당사 금융 고객들은 최근 다음 두 전문가와 심층 대화를 진행했다.

애플 머신러닝 부문의 ML/DL/NLP 과학자이자 기술 책임자. 자체 대규모 언어 모델(LLM)을 처음부터 훈련한 핵심 멤버로서, 그는 기술 대기업이 핵심 AI 역량을 자체 개발할 때 직면하는 기술적 과제, 실제 훈련 비용, 최고 경영진에게 직접 보고하는 전략적 고려사항을 직접 설명할 수 있다.

메타 생성형 AI 조직의 기술 책임자(Engineer Lead). 창립 엔지니어로서 그는 LLM 개발에 깊이 참여했을 뿐 아니라, GenAI 기술을 광고 순위, 추천 시스템 등의 핵심 상업 엔진과 통합하는 과정을 주도했다. 그와의 대화를 통해 모델 능력에서 상업적 ROI로의 전환 경로를 명확히 파악할 수 있으며, 북미 선도 AI 스타트업에 대한 투자 관측도 얻을 수 있다.

이러한 전문가들의 통찰은 공개 보고서의 거시적 트렌드를 구체적인 의사결정을 이끄는 극도로 세밀한 전술 정보로 전환한다. 정보가 빠르게 진화하는 산업 환경에서 공개 정보를 넘어서는 심층 통찰을 확보하는 것은 인지적 우위를 구축하고 정확한 결정을 내리는 근본이다. 위 의제에 대해 추가 논의를 원하신다면, 해당 분야 전문가와의 대화를 주선해 드리기 위해 연락을 환영한다.

귀사 팀이 기술 로드맵을 놓고 격렬히 논쟁 중일 때, 투자 결정이 막혀 있을 때, 제품 전략이 미궁에 빠졌을 때… 기억하라. 당신이 직면한 혼란은 어쩌면 이미 어떤 전문가가 넘어서온 길일지도 모른다. 우리는 실리콘래빗이 믿는다. 진정한 1차 경험은 언제나 산업 변화를 주도하고 있는 사람들 그 자체로부터 온다.