ChatGPT và Claude giờ đây đã không còn là những người chơi trên cùng một con đường nữa
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
ChatGPT và Claude giờ đây đã không còn là những người chơi trên cùng một con đường nữa
Kinh nghiệm thực tế luôn đến từ những người đang thúc đẩy sự thay đổi trong ngành.
Chuyên sâu báo cáo Web3Gần đây, OpenAI và Anthropic lần lượt công bố báo cáo về người dùng cốt lõi của ChatGPT và Claude. Hai tài liệu này không đơn thuần là bản trình bày thành tích, mà còn tiết lộ một xu hướng trọng yếu trong ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo hiện nay: hai mô hình hàng đầu đang phát triển theo những con đường hoàn toàn khác biệt, với sự phân hóa rõ rệt trong định vị thị trường, các kịch bản ứng dụng chính và mô hình tương tác với người dùng.
Để làm rõ vấn đề này, TechFlow đã kết hợp trao đổi cùng đội ngũ chuyên gia tại Thung lũng Silicon để so sánh và phân tích hai báo cáo trên, rút ra những tín hiệu ẩn chứa đằng sau xu hướng công nghiệp và thảo luận những hàm ý sâu sắc đối với lộ trình công nghệ, mô hình kinh doanh và chiến lược đầu tư liên quan trong tương lai.
Dữ liệu từ hai báo cáo cho thấy rõ sự khác biệt trong trọng tâm người dùng và chức năng cốt lõi giữa ChatGPT và Claude – đây là điểm khởi đầu để hiểu sự phân hóa chiến lược dài hạn giữa hai bên.
ChatGPT: Thâm nhập thị trường ở lĩnh vực ứng dụng phổ thông
Báo cáo của OpenAI xác nhận vị thế hiện tượng của ChatGPT. Tính đến tháng 7 năm 2025, số lượng người dùng hoạt động hằng tuần đã vượt quá 700 triệu. Cơ cấu người dùng thể hiện hai đặc điểm then chốt:
Thứ nhất, nhóm người dùng đã mở rộng thành công sang các đối tượng rộng rãi hơn, thay vì chỉ tập trung vào kỹ thuật viên như trước, giờ đây chủ yếu là nhóm nhân viên văn phòng có học thức cao và đa ngành nghề;
Thứ hai, tỷ lệ giới tính ngày càng cân bằng, tỷ lệ người dùng nữ tăng lên 52%.
Về bối cảnh ứng dụng, chức năng cốt lõi của ChatGPT tập trung vào ba lĩnh vực: hướng dẫn thực tế, truy vấn thông tin và soạn thảo văn bản, chiếm gần 80% tổng số cuộc hội thoại.
Người dùng chủ yếu sử dụng nó để hỗ trợ các nhiệm vụ đời sống thường nhật và văn phòng thông thường. Đáng chú ý, báo cáo chỉ rõ rằng tỷ lệ sử dụng hỗ trợ kỹ thuật chuyên môn như lập trình đã giảm mạnh từ 12% xuống còn 5%.
Nhìn chung, chiến lược của ChatGPT là trở thành trợ lý AI phổ thông phục vụ đông đảo người dùng. Rào cản cốt lõi của nó nằm ở quy mô người dùng khổng lồ, hiệu ứng mạng được hình thành từ đó, cũng như mức độ thâm nhập cao vào quy trình xử lý thông tin hằng ngày của người dùng.
Claude: Tập trung vào doanh nghiệp và tự động hóa chuyên nghiệp
Báo cáo của Anthropic lại phác họa một bức tranh hoàn toàn khác biệt. Phân bố người dùng của Claude có mối tương quan mạnh mẽ với trình độ phát triển kinh tế (GDP bình quân đầu người), cho thấy nhóm người dùng chính là những lao động tri thức và chuyên gia tại các nền kinh tế phát triển.
Các bối cảnh ứng dụng cốt lõi cực kỳ tập trung. Dữ liệu báo cáo cho thấy kỹ thuật phần mềm là lĩnh vực ứng dụng chủ đạo tại hầu hết khu vực, chiếm ổn định từ 36% đến 40%, trái ngược rõ rệt với xu hướng ứng dụng của ChatGPT trong lĩnh vực này.
Dữ liệu gây ấn tượng mạnh nhất trong báo cáo là tỷ lệ nhiệm vụ "tự động hóa". Trong vòng 8 tháng qua, tỷ lệ nhiệm vụ "tự động hóa theo lệnh" — khi người dùng ra lệnh trực tiếp và AI độc lập hoàn thành phần lớn công việc — đã tăng mạnh từ 27% lên 39%.
Xu hướng này còn rõ rệt hơn ở nhóm người dùng doanh nghiệp sử dụng API trả phí: tới 77% giao dịch hội thoại mang tính tự động hóa, phần lớn thuộc dạng "tự động hóa theo lệnh" với mức can thiệp thủ công tối thiểu.
Do đó, định vị chiến lược của Claude rất rõ ràng: trở thành 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 cho các lĩnh vực chuyên môn cụ thể (đặc biệt là phát triển phần mềm) và theo đuổi hiệu quả thực hiện nhiệm vụ ở mức tối đa.
Dựa trên sự phân hóa chiến lược nêu trên, TechFlow cùng đội ngũ chuyên gia tại Thung lũng Silicon đã tiến hành so sánh chéo dữ liệu từ hai báo cáo, rút ra ba nhận định công nghiệp mang tính tiên phong dành cho nhà đầu tư.
Một: Sự phân hóa "ứng dụng lập trình", báo hiệu sự trỗi dậy của thị trường công cụ AI chuyên ngành
Sự mất - còn giữa ChatGPT và Claude trong ứng dụng lập trình không phản ánh biến động nhu cầu thị trường, mà là dấu hiệu nâng cấp nhu cầu người dùng hướng tới "chuyên ngành hóa" và "tích hợp hóa".
Giao diện hội thoại phổ thông đã không còn đủ để đáp ứng nhu cầu sâu của các nhà phát triển chuyên nghiệp trong các quy trình làm việc phức tạp. Họ cần các chức năng AI có thể tích hợp liền mạch với môi trường phát triển tích hợp (IDE), hệ thống kiểm soát phiên bản mã nguồn và phần mềm quản lý dự án.
Xu hướng này báo hiệu cơ hội thị trường quan trọng: chuỗi công cụ "nguyên sinh AI" được thiết kế riêng cho từng ngành cụ thể (như phát triển phần mềm, phân tích tài chính, dịch vụ pháp lý), gắn kết sâu với quy trình làm việc hiện tại.
Điều này đòi hỏi AI không chỉ có khả năng mô hình, mà còn phải am hiểu sâu về ngành. Đối với đầu tư liên quan, đánh giá xem mục tiêu đầu tư có khả năng xây dựng loại "tích hợp sâu" này hay không sẽ trở thành điểm then chốt.
Hai: Tỷ lệ tự động hóa "77%", định lượng tốc độ gia tăng tự động hóa nhiệm vụ doanh nghiệp
Tỷ lệ tự động hóa API doanh nghiệp "77%" trong báo cáo của Anthropic là tín hiệu cực mạnh, cho thấy vai trò của AI ở tiền tuyến ứng dụng thương mại đang nhanh chóng chuyển từ "trợ giúp con người" sang "thực thi nhiệm vụ".
Dữ liệu này buộc chúng ta phải đánh giá lại tốc độ ảnh hưởng của AI đến năng suất, cơ cấu tổ chức và mô hình chi phí của doanh nghiệp. Trước đây, thị trường chủ yếu quan tâm đến giá trị "tăng hiệu quả" của AI, nhưng giờ đây phải đưa giá trị "thay thế" vào khung phân tích cốt lõi.
Logic đầu tư cần mở rộng từ đánh giá "AI hỗ trợ nhân viên như thế nào" sang "ở những lĩnh vực công việc tri thức nào, AI có thể độc lập hoàn thành các nhiệm vụ chuẩn hóa với hiệu quả cao hơn và chi phí thấp hơn".
Các lĩnh vực quy trình hóa, tốn nhiều nhân lực như lập báo cáo tài chính, duyệt sơ bộ hợp đồng, phân tích dữ liệu thị trường sẽ là những hướng đi đầu tiên mà công nghệ tự động hóa AI tạo ra hiệu quả kinh tế rõ rệt.
Ba: Khác biệt mô hình "hợp tác và tự động hóa", vén màn lộ trình phát triển 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 càng cao, người dùng càng thiên về mô hình "hợp tác"; ngược lại, ở những khu vực tỷ lệ sử dụng thấp hơn lại thiên về mô hình "tự động hóa".
Điều này có thể vén mở mối quan hệ tiến hóa giữa mô hình kinh doanh AI và mức độ trưởng thành của người dùng. Ở giai đoạn thâm nhập thị trường ban đầu, người dùng có xu hướng coi AI là công cụ hiệu suất đơn giản, dùng để thay thế hoàn thành các nhiệm vụ độc lập (tự động hóa).
Nhưng khi người dùng (đặc biệt là người dùng chuyên nghiệp) hiểu sâu hơn về giới hạn khả năng và cách thức tương tác với AI, họ bắt đầu khám phá cách phối hợp phức tạp với AI để hoàn thành những nhiệm vụ sáng tạo hơn, khó thực hiện trước đây (hợp tác).
Điều này đặt ra suy nghĩ mới cho mô hình kinh doanh dài hạn của AI. Ngoài việc cắt giảm chi phí thông qua thay thế tự động (mô hình SaaS), việc tạo ra giá trị mới và nâng cao chất lượng ra quyết định thông qua hợp tác người - máy có thể thúc đẩy các mô hình kinh doanh cao cấp hơn, ví dụ như thanh toán theo hiệu quả hoặc đăng ký hỗ trợ ra quyết định. Khi đánh giá dự án AI, nhà đầu tư nên đồng thời xem xét tiềm năng phát triển trên cả hai con đường "tự động hóa" và "sáng tạo cộng 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 đầy đủ còn cần trả lời những câu hỏi sâu sắc hơn về "làm thế nào để thực hiện" và "ai sẽ thực hiện", ví dụ:
Trong lĩnh vực "chuỗi công cụ nguyên sinh AI", kiến trúc công nghệ, cấu trúc đội ngũ và tình trạng xác minh thị trường của các startup tiềm năng nhất ra sao?
Bên trong các công ty công nghệ hàng đầu, lộ trình kỹ thuật thực tế để đạt được tỷ lệ tự động hóa nhiệm vụ cao, chi phí triển khai và dữ liệu cụ thể về tỷ suất hoàn vốn (ROI) là gì?
Các công ty như Apple, chiến lược AI trong hệ sinh thái khép kín của họ, đặc biệt là logic công nghệ nền tảng và con đường thương mại hóa của mô hình lớn nội bộ ra sao?
Những thông tin này không thể tìm thấy từ báo cáo công khai, mà đến từ kinh nghiệm thực tiễn tại tuyến đầu ngành. Để thực sự hiểu động thái hiện tại của ngành AI, cần có cuộc đối thoại trực tiếp với những nhân vật then chốt đang định hình các công nghệ và sản phẩm này.
Ví dụ, để nghiên cứu sâu tại tuyến đầu ngành, khách hàng tài chính của chúng tôi gần đây đã trao đổi chuyên sâu với hai chuyên gia sau:
Một nhà khoa học ML/DL/NLP, lãnh đạo kỹ thuật tại bộ phận học máy của Apple. Là thành viên cốt lõi tham gia huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nội bộ của Apple từ con số 0, anh ấy có thể trực tiếp tiết lộ những thách thức kỹ thuật, chi phí huấn luyện thực tế và các cân nhắc chiến lược khi báo cáo trực tiếp lên ban quản lý cấp cao nhất mà các gã khổng lồ công nghệ gặp phải khi tự xây dựng năng lực AI cốt lõi.
Một lãnh đạo kỹ thuật (Engineer Lead) tại tổ chức AI tạo sinh của Meta. Với tư cách kỹ sư sáng lập, anh ấy không chỉ tham gia sâu vào phát triển mô hình LLM, mà quan trọng hơn, anh ấy dẫn dắt quá trình triển khai tích hợp công nghệ GenAI với các động cơ kinh doanh cốt lõi như xếp hạng quảng cáo, hệ thống đề xuất. Cuộc trao đổi với anh ấy có thể phác họa rõ ràng lộ trình chuyển đổi từ năng lực mô hình sang ROI thương mại, cũng như góc nhìn đầu tư của anh ấy về các startup AI tiên phong tại Bắc Mỹ.
Hiểu biết từ những chuyên gia như vậy biến các xu hướng vĩ mô trong báo cáo công khai thành thông tin chiến thuật cực kỳ chi tiết, có thể định hướng quyết định cụ thể. Trong môi trường ngành nơi thông tin thay đổi nhanh chóng, việc tiếp cận những hiểu biết sâu sắc vượt xa thông tin công khai là nền tảng để xây dựng lợi thế nhận thức và ra quyết định chính xác. Nếu bạn có nhu cầu thảo luận sâu hơn về các chủ đề trên, chúng tôi mời bạn liên hệ với chúng tôi để sắp xếp buổi trao đổi chuyên gia tương ứng.
Khi đội của bạn tranh luận gay gắt về lộ trình công nghệ, khi quyết định đầu tư của bạn chưa ngã ngũ, khi chiến lược sản phẩm của bạn chìm trong sương mù… hãy nhớ rằng, những điều khiến bạn băn khoăn có lẽ chính là hành trình mà một chuyên gia nào đó đã từng vượt qua. Chúng tôi tin rằng: Kinh nghiệm thực tế đích thực luôn đến từ những người đang trực tiếp thúc đẩy sự thay đổi ngành.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
