Kürzlich haben OpenAI und Anthropic jeweils zentrale Nutzerberichte zu ChatGPT und Claude veröffentlicht. Diese beiden Dokumente sind nicht bloß Leistungsnachweise, sondern offenbaren einen entscheidenden Trend in der aktuellen KI-Industrie: Die beiden führenden Modelle entwickeln sich entlang völlig unterschiedlicher Pfade, wobei sich ihre Marktpositionierung, Kernanwendungsszenarien und Nutzerinteraktionsmuster deutlich differenzieren.
Vor diesem Hintergrund hat Silicon Rabbit zusammen mit seinem Expertenteam aus dem Silicon Valley die beiden Berichte vergleichend analysiert, die darin verborgenen Branchensignale extrahiert und tiefgreifende Implikationen für zukünftige Technologierouten, Geschäftsmodelle und entsprechende Investitionsstrategien diskutiert.
Die Daten der beiden Berichte zeigen klar die unterschiedlichen Schwerpunkte von ChatGPT und Claude hinsichtlich Nutzerbasis und Kernfunktionen auf – dies ist der Ausgangspunkt zum Verständnis ihrer langfristigen strategischen Trennung.
ChatGPT: Marktdurchdringung im Bereich allgemeiner Anwendungen
Der Bericht von OpenAI bestätigt den Status von ChatGPT als phänomenale Anwendung. Bis Juli 2025 hat die wöchentliche Nutzerzahl 700 Millionen überschritten. Die Nutzerstruktur weist zwei Schlüsselfaktoren auf:
Erstens hat sich die Nutzergruppe erfolgreich auf ein breiteres Publikum ausgeweitet; das anfängliche Nutzerprofil, das hauptsächlich aus Technikern bestand, hat sich zu einer hochgebildeten, berufsübergreifenden Angestelltengruppe gewandelt;
Zweitens nähert sich das Geschlechterverhältnis einem Gleichgewicht an, wobei der Anteil weiblicher Nutzer auf 52 % gestiegen ist.
In Bezug auf Anwendungsszenarien konzentrieren sich die Kernfunktionen von ChatGPT auf drei Bereiche: praktische Anleitung, Informationsabfrage und Textverfassung, die zusammen fast 80 % des gesamten Dialogvolumens ausmachen.
Die Nutzer verwenden ChatGPT hauptsächlich zur Unterstützung im Alltag und bei Routineaufgaben im Büro. Bemerkenswert ist, dass der Bericht klar darauf hinweist, dass der Anteil der Nutzung für professionelle technische Unterstützung wie Programmierung von 12 % deutlich auf 5 % gesunken ist.
Insgesamt verfolgt ChatGPT die strategische Ausrichtung, ein allgemeiner KI-Assistent für eine breite Nutzerbasis zu werden. Die Kernbarriere liegt in der enormen Nutzerzahl und dem daraus resultierenden Netzwerkeffekt sowie der hohen Durchdringungsrate in den alltäglichen Informationsverarbeitungsprozessen der Nutzer.
Claude: Fokus auf unternehmensweite und professionelle Automatisierungsszenarien
Der Bericht von Anthropic zeichnet hingegen ein völlig anderes Bild. Die Nutzerverteilung von Claude korreliert stark mit dem wirtschaftlichen Entwicklungsstand (BIP pro Kopf) der Regionen, was darauf hindeutet, dass die Hauptnutzer Wissensarbeiter und Fachleute in entwickelten Volkswirtschaften sind.
Die Kernanwendungsszenarien sind stark fokussiert. Laut Bericht ist Software Engineering in nahezu allen Regionen das wichtigste Anwendungsfeld, wobei der Anteil entsprechender Aufgaben stabil zwischen 36 % und 40 % liegt – ein deutlicher Kontrast zur Nutzung von ChatGPT in diesem Bereich.
Die beeindruckendste Zahl im Bericht zeigt sich beim Anteil der „Automatisierungs“-Aufgaben. In den letzten acht Monaten ist der Anteil der „instruktionsbasierten“ Automatisierungsaufgaben, bei denen Nutzer direkte Anweisungen geben und die KI den Großteil der Arbeit eigenständig erledigt, von 27 % auf 39 % stark gestiegen.
Bei den zahlenden API-Unternehmenskunden ist dieser Trend noch ausgeprägter: Bis zu 77 % der Dialoginteraktionen erfolgen im Automatisierungsmodus, wobei der Großteil davon mit minimalem menschlichen Eingriff als „instruktionsbasierte“ Automatisierung abläuft.
Daher ist die strategische Positionierung von Claude sehr klar: Claude soll ein professionelles Produktivitäts- und Automatisierungstool werden, das tief in die Kernarbeitsabläufe von Unternehmen integriert ist. Der Wettbewerbsvorteil liegt in der tiefgehenden Optimierung für bestimmte Fachbereiche (insbesondere Softwareentwicklung) und im kompromisslosen Streben nach Effizienz bei der Aufgabenerfüllung.
Basierend auf dieser strategischen Trennung haben Silicon Rabbit und sein Silicon-Valley-Expertenteam die Daten der beiden Berichte miteinander verglichen und drei zukunftsweisende Branchenerkenntnisse für Investoren extrahiert.
Erstens: Die Differenzierung bei „Programmieranwendungen“ signalisiert den Aufstieg spezialisierter KI-Tools
Das wechselnde Verhältnis von ChatGPT und Claude bei Programmieranwendungen spiegelt keine Marktschwankungen wider, sondern eine Weiterentwicklung der Nutzerbedürfnisse hin zu „Spezialisierung“ und „Integration“.
Allgemeine Dialogschnittstellen können die tiefgehenden Anforderungen professioneller Entwickler in komplexen Arbeitsabläufen kaum noch erfüllen. Sie benötigen KI-Funktionen, die sich nahtlos in integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs), Versionskontrollsysteme und Projektmanagementsoftware einfügen.
Dieser Trend deutet auf eine wichtige Marktchance hin: „KI-native Toolchains“, die speziell für bestimmte Branchen (wie Softwareentwicklung, Finanzanalyse, juristische Dienstleistungen) entwickelt und tief in bestehende Arbeitsabläufe eingebunden sind.
Dies erfordert von KI nicht nur Modellkompetenz, sondern auch ein tiefes Verständnis der jeweiligen Branche. Für Investitionen in diesen Bereichen wird die Fähigkeit, eine solche „tiefgehende Integration“ zu realisieren, zum entscheidenden Bewertungskriterium.
Zweitens: „77 % Automatisierungsrate“ quantifiziert die Beschleunigung der Unternehmensautomatisierung
Die „77 % Unternehmens-API-Automatisierungsrate“ im Anthropic-Bericht ist ein starkes Signal: An der Spitze der kommerziellen Anwendungen wandelt sich die Rolle der KI rasch von „menschlicher Unterstützung“ zu „Aufgabenerfüllung“.
Diese Zahl erfordert eine Neubewertung der Geschwindigkeit, mit der KI die Produktivität, Organisationsstruktur und Kostenmodelle von Unternehmen beeinflusst. Bisher lag der Marktfokus meist auf dem „Effizienzgewinn“ durch KI, nun muss der „Substitutionswert“ in den Kernanalyse-Rahmen aufgenommen werden.
Die Investitionslogik muss von der Bewertung „Wie unterstützt KI menschliche Mitarbeiter?“ auf die Frage ausgeweitet werden: „In welchen wissensbasierten Arbeitsbereichen kann KI standardisierte Aufgaben effizienter und kostengünstiger eigenständig erledigen?“
Prozesse wie Finanzberichterstellung, Vertragsvorprüfung und Marktdatenanalyse, die stark standardisiert und personalintensiv sind, werden die ersten Bereiche sein, in denen KI-Automatisierungstechnologien signifikante wirtschaftliche Vorteile bringen.
Drittens: Unterschiede zwischen „Kollaborations- und Automatisierungsmodellen“ zeigen die Entwicklungspfade von KI-Geschäftsmodellen auf
Ein kontraintuitiver Datenpunkt im Bericht: In Regionen mit einer höheren durchschnittlichen Claude-Nutzungsrate tendieren die Nutzer eher zum „Kollaborations“-Modell; umgekehrt bevorzugen Regionen mit niedrigerer Nutzungsrate das „Automatisierungs“-Modell.
Dies könnte auf einen Zusammenhang zwischen dem Reifegrad der Nutzer und dem Entwicklungsstand von KI-Geschäftsmodellen hinweisen. In der frühen Phase der Marktdurchdringung wird KI eher als einfaches Effizienzwerkzeug genutzt, um eigenständige Aufgaben zu automatisieren.
Wenn Nutzer (insbesondere Fachleute) die Grenzen und Interaktionsmöglichkeiten von KI besser verstehen, beginnen sie, komplexe Formen der Zusammenarbeit mit KI zu erforschen, um kreative Aufgaben zu bewältigen, die zuvor kaum möglich waren (Kollaboration).
Dies wirft neue Fragen für langfristige KI-Geschäftsmodelle auf. Neben der Kostensenkung durch Automatisierung (SaaS-Modell) könnte die gemeinsame Wertschöpfung und Entscheidungsverbesserung durch Mensch-Maschine-Kollaboration zu fortschrittlicheren Geschäftsmodellen führen, etwa erfolgsbasierte Bezahlung oder Abonnements für Entscheidungsunterstützung. Investoren sollten bei der Bewertung von KI-Projekten das Entwicklungspotenzial sowohl auf dem Weg der „Automatisierung“ als auch der „kollaborativen Wertschöpfung“ berücksichtigen.
Die obige Analyse auf Basis öffentlicher Berichte ist nur der Ausgangspunkt im Entscheidungsprozess. Eine vollständige Entscheidung erfordert tiefere Antworten auf die Schlüsselfragen „Wie wird es umgesetzt?“ und „Wer setzt es um?“, zum Beispiel:
Wie sieht die technische Architektur, Teamzusammensetzung und Markterprobung der vielversprechendsten Start-ups im Bereich „KI-native Toolchains“ aus?
Welche konkreten technischen Wege, Implementierungskosten und Renditedaten (ROI) gibt es für die Realisierung eines hohen Automatisierungsgrades bei Aufgaben in führenden Technologieunternehmen?
Wie sieht die KI-Strategie von Unternehmen wie Apple im Rahmen ihres geschlossenen Ökosystems aus, insbesondere hinsichtlich der grundlegenden technischen Logik und Kommerzialisierungswege ihrer eigenen großen Modelle?
Diese Informationen sind in öffentlichen Berichten nicht verfügbar; sie stammen aus der Praxis an vorderster Front der Branche. Um die Dynamik der aktuellen KI-Industrie wirklich zu verstehen, ist der direkte Dialog mit den Schlüsselpersonen erforderlich, die diese Technologien und Produkte definieren.
Um beispielsweise die Branche eingehend zu erforschen, haben unsere Finanzkunden kürzlich intensive Gespräche mit folgenden Experten geführt:
Ein Wissenschaftler und technischer Leiter für ML/DL/NLP aus der Machine Learning-Abteilung von Apple. Als Kernmitglied, das von Grund auf das eigene Large Language Model (LLM) von Apple trainiert hat, kann er direkt die technischen Herausforderungen, die tatsächlichen Trainingskosten und die strategischen Überlegungen aufzeigen, die bei der Entwicklung eigener KI-Kernkompetenzen für Technologieriesen entstehen und direkt an das Top-Management berichtet werden.
Ein technischer Leiter (Engineer Lead) der generativen KI-Organisation von Meta. Als Gründungsingenieur war er nicht nur maßgeblich an der Entwicklung des LLM beteiligt, sondern leitete auch die Integration von GenAI-Technologien in zentrale Geschäftsfunktionen wie Werberanking und Empfehlungssysteme. Der Austausch mit ihm ermöglicht einen klaren Einblick in den Weg von Modellfähigkeiten zu kommerziellem ROI sowie seine Investitionsbeobachtungen zu führenden nordamerikanischen KI-Start-ups.
Die Erkenntnisse solcher Experten verwandeln die makroökonomischen Trends aus öffentlichen Berichten in taktische Informationen mit hoher Detailtiefe, die konkrete Entscheidungen unterstützen können. In einem Umfeld mit rasantem Informationswandel ist der Zugang zu tieferen Einblicken jenseits öffentlicher Informationen der Schlüssel zum Aufbau eines Wissensvorsprungs und zur präzisen Entscheidungsfindung. Wenn Sie weiterführende Diskussionen zu den oben genannten Themen wünschen, laden wir Sie ein, mit uns Kontakt aufzunehmen, um Gespräche mit Experten aus den entsprechenden Bereichen zu arrangieren.
Wenn Ihr Team über technische Richtungen streitet, Ihre Investitionsentscheidungen auf der Kippe stehen oder Ihre Produktstrategie im Nebel liegt ... denken Sie daran: Die Herausforderungen, denen Sie gegenüberstehen, sind vielleicht genau die, die ein Experte bereits gemeistert hat. Wir bei Silicon Rabbit glauben: Echte Erfahrungen aus erster Hand stammen immer von denjenigen, die den Wandel der Branche selbst vorantreiben.
