Microsoft wird Claude einstellen: Ist es zu teuer oder hat man es endlich verstanden?

1   Selbst Microsoft kann sich Claude Code nicht mehr leisten 

Wer hätte das gedacht? Microsoft, das Tech-Riesenunternehmen, das OpenAI im Laufe der Zeit mehr als 10 Milliarden US-Dollar investiert hat, hat kürzlich intern die Nutzung von Claude Code gestoppt, weil es "zu teuer" war.

Die Sache ist wie folgt: Kürzlich ist in Microsoft eine Nachricht verbreitet worden, dass ab dem 30. Juni Tausende von Ingenieuren, die an Windows, Microsoft 365, Teams, Outlook und Surface arbeiten, nicht mehr die Erlaubnis haben, Claude Code zu nutzen. Microsoft hat sie stattdessen auf seine eigene Lösung, GitHub Copilot CLI, umgeleitet.

Microsoft hat die genauen Kosten, die es für Claude Code ausgegeben hat, nicht veröffentlicht. Doch Insider haben angegeben, dass die Entscheidung, Claude Code zu stoppen, tatsächlich auf die hohen Kosten zurückzuführen ist, die selbst Microsoft "wehtun" lassen.

Uber hat kürzlich die gleiche Entscheidung getroffen wie Microsoft.

Nach Insider-Informationen kostet Claude Code pro Monat für jeden Uber-Ingenieur etwa 500 bis 2.000 US-Dollar.

Was bedeutet das? Für ein Team von 100 Technikern würde dies allein für dieses AI-Tool im Jahr mehrere Millionen US-Dollar kosten. Uber hat sein AI-Budget für das Jahr 2026 bereits im April aufgebraucht.

Hinter all diesem verbirgt sich eine Veränderung, auf die viele Unternehmen noch nicht reagiert haben, aber die sie bereits Sorgen bereitet: Das Preismodell von KI wird von der bisherigen "Paket-Strategie" zur "Nutzungsgebühren-Strategie".

In der Vergangenheit haben viele KI-Tools ein monatliches Pauschalmodell verwendet, bei dem die Kosten relativ vorhersehbar waren. Doch heute nutzen immer mehr KI-Assistenten für die Programmierung ein auf Token basierendes Abrechnungsmodell – je komplexer die Fragen, je häufiger die Abfragen und je tiefer die Aufgaben, desto höher werden die Kosten. Für Technikteams, die täglich mit einer großen Menge an Codierungsaufgaben zu tun haben, wird diese Ausgaben schnell zu einem nicht zu vernachlässigenden finanziellen Druck.

Unter diesen Umständen müssen selbst Tech-Unternehmen wie Microsoft und Uber neu überlegen, ob die hohen Kosten für externe KI-Tools wirklich lohnen. Soll man weiterhin die steigenden Rechnungen bezahlen oder auf kostengünstigere Open-Source-Lösungen oder eigene Tools umsteigen?

Microsoft hat sich entschieden, Claude Code durch seine eigene Lösung, GitHub Copilot CLI, zu ersetzen. Obwohl die Funktionen möglicherweise etwas hinterherhinken, sind die Kosten kontrollierbar, und die interne Ressourcenverwaltung ist effizienter.

Diese Entscheidung sendet ein klares Signal: Selbst Microsoft findet die Preise für KI zu hoch, was Unternehmen dazu zwingt, ihre Technologiebeschaffungsstrategien neu zu überdenken.

Schließlich wirken sich die eingesparten Kosten direkt auf die Gewinne aus.

Doch The Verge hat auch darauf hingewiesen, dass die Aufhebung der Claude Code-Lizenz die von Microsoft mit Anthropic geschlossene Foundry-Übereinkunft nicht beeinträchtigt. Diese Übereinkunft umfasst eine Investition von bis zu 5 Milliarden US-Dollar in Anthropic, die Bereitstellung des Claude-Modells für Foundry-Kunden sowie das Versprechen von Anthropic, 30 Milliarden US-Dollar für Azure-Rechenkapazitäten zu bezahlen.

2   War die Nutzung von Claude Code bei Microsoft nur ein Experiment? 

Microsoft hat die Nutzung von Claude Code durch seine internen Ingenieure sechs Monate nach der Einführung des Tools aufgehoben. Daher wird von außen vermutet, dass dies kein hastiger Schritt war, sondern eher ein sorgfältig geplantes Experiment.

Nach einem internen Memorandum von Microsoft hat Rajesh Jha, der leitende Vizepräsident der Business Unit für Benutzererfahrung und Geräte, erklärt: "Als wir begonnen haben, sowohl Copilot CLI als auch Claude Code anzubieten, wollten wir schnell lernen, diese Tools in realen Engineering-Prozessen zu testen und herausfinden, welche Tools unseren Teams am besten helfen. Claude Code hat in diesem Lernprozess eine wichtige Rolle gespielt … Gleichzeitig hat uns Copilot CLI etwas Besonderes gebracht: ein Produkt, das wir direkt mit GitHub entwickeln können, um es an Microsofts Codebasis, Arbeitsabläufe, Sicherheitsanforderungen und Engineering-Bedürfnisse anzupassen."

Mit anderen Worten: Microsoft hat bewusst das Produkt eines Wettbewerbers in sein Engineering-Team integriert, um die Schwächen von Copilot CLI aufzuzeigen. Dann hat es sechs Monate lang Feedback gesammelt, die Lücken geschlossen und schließlich das Tool des Wettbewerbers abgeschaltet und die Ingenieure auf sein eigenes Produkt umgestellt.

Ein Nutzer auf LinkedIn hat diese Strategie wie folgt zusammengefasst: "Lass den Wettbewerber zuerst als 'Trainingspartner' fungieren, und wenn du gelernt hast, ziehe den Netzkorb ein."

Ein LinkedIn-Nutzer hat dazu kommentiert: "Wenn Microsoft Claude weiterhin nutzen wollte, wären die Kosten definitiv kein Hindernis. Microsofts Tokenmaxxing-Strategie scheint von Anfang an auf Lernzwecke abgezielt zu sein."

Ein anderer Nutzer hat gesagt: "Die Nutzung des Produkts eines Wettbewerbers, um sein eigenes Produkt zu testen, erfordert starke Selbstdisziplin. Und die Umsetzung der gelernten Kenntnisse erfordert noch mehr Anstrengung."

Tatsächlich hat Microsoft dies getan. Copilot CLI hat sich in den letzten sechs Monaten auf der Grundlage des Feedbacks von Ingenieuren, die beide Tools verglichen haben, mehrmals verbessert.

Deshalb wird die Entscheidung, Claude Code aufzugeben, nicht als "zu teuer" interpretiert, sondern als bewusster Schritt, um das interne Experiment nach der Verbesserung der eigenen Lösung zu beenden.

Aber die Meinung von außen ist nicht einheitlich. Einige Entwickler haben darauf hingewiesen, dass Microsoft dies nur tun kann, weil es über eine eigene Cloud-Infrastruktur, eine eigene Code-Hosting-Plattform (GitHub) und eine große Anzahl an Ingenieuren als "Experimentstichprobe" verfügt. Die meisten Unternehmen haben diese Voraussetzungen nicht – sie können sich einfach "nicht leisten", während Microsoft "lernen und dann stoppen" kann.

3   Hinter der Entscheidung, Claude Code zu stoppen, verbirgt sich für Microsoft eine Dreifaltigkeit an Problemen 

Der Kostenfaktor und die von außen vermutete "Experimentierphase" sind möglicherweise nur die Spitze des Eisbergs. Die Entscheidung von Microsoft, Claude Code zu stoppen, geht weit über eine bloße finanzielle Betrachtung hinaus – sie berührt ein noch beunruhigenderes Problem für das Software-Riesenunternehmen: In der Wertschöpfungskette der KI-Ära verliert Microsoft zunehmend die Macht, die Regeln zu bestimmen.

Im März 2026 hat die Unternehmensausgabenverwaltungslösung Ramp eine KI-Studie veröffentlicht, in der festgestellt wurde, dass Anthropic in etwa 70 % der Fälle gewann, wenn es direkt mit OpenAI um die ersten Käufe von KI-Diensten konkurrierte. Dies steht im Gegensatz zu den Trends, die Ramp 2025 beobachtet hat, als OpenAI schneller verbreitet wurde als jede andere Modellgesellschaft. Anthropics Jahresumsatz ist auf 19 Milliarden US-Dollar gestiegen, dicht auf den 25 Milliarden US-Dollar von OpenAI hinanzukommen.

Im April 2026 hat Anthropic erstmals OpenAI in der Unternehmensnutzung von KI überholt, mit einer Unternehmensnutzungsrate von 34,4 % gegenüber OpenAIs 32,3 %. Der Treiber für diesen Wandel ist Claude Code – dieses Programmiertool hat in nur sechs Monaten einen Jahresumsatz von 1 Milliarde US-Dollar erzielt und ist für 4 % aller GitHub-Code-Commits verantwortlich.

In diesem Markt hat Microsoft fast keine Rolle gespielt.

Während Microsoft auf externe Modelle von OpenAI und Anthropic angewiesen ist, haben KI-Startups im Jahr 2026 einen Jahresumsatz von 80 Milliarden US-Dollar erzielt, wobei OpenAI und Anthropic zusammen 89 % davon ausmachen.

Dies zeigt eine harte Realität: Der kommerzielle Wert von Basis-Modellen fließt zurück zu den Modelleentwicklern, während Microsoft nur ein Vermittler bleibt. Wenn ein Vermittler versucht, die Quelle zu blockieren, bedeutet dies nur eins: Er kann sich nicht mehr an den Tisch setzen.

Zusammengefasst kann man sagen, dass Microsoft in drei Bereichen marginalisiert wurde: bei den Modellen, den Entwicklern und der Kontrolle über die Ökosysteme.

Problem 1: Fehlende führende Basis-Modelle und starke Abhängigkeit von außen 

Bis heute hat Microsoft immer noch kein eigenes, führendes universelles KI-Modell. Seit 2019 hat Microsoft mehr als 13 Milliarden US-Dollar in OpenAI investiert und etwa 27 % der Anteile erworben, aber sein eigenes KI-Modell kann immer noch nicht mit GPT-4 oder Claude mithalten.

Im April 2026 hat das Microsoft AI Research Lab drei MAI-Serienmodelle veröffentlicht – MAI-Transcribe-1, MAI-Voice-1 und MAI-Image-2 – die nur Spracheingabe, Sprachsynthese und Bildgenerierung abdecken, aber kein universelles Sprachmodell anbieten.

Obwohl Microsoft über eine der stärksten kommerziellen KI-Eingänge der Welt verfügt, fehlt ihm die "Kontrolle über die Basis-Modelle", die die maximale KI-Fähigkeit bestimmt.

Ohne ein eigenes universelles Modell kann Microsoft keine technische Schließung in Kernbereichen wie universellen Gesprächen und Programmierungen herstellen. Seine Kern-KI-Fähigkeiten sind an OpenAI gebunden. Im April 2026 haben Microsoft und OpenAI gemeinsam die siebenjährige exklusive Partnerschaft beendet. Azure ist nicht mehr der einzige Cloud-Anbieter für OpenAI, und die IP-Lizenz ist von exklusiv auf nicht-exklusiv umgestellt worden.

Eines der größten Schutzmauern von Microsoft war einst die "exklusive Bindung an OpenAI". Doch jetzt löst sich diese Bindung auf.

Und wenn Microsoft die exklusive Bindung an OpenAI verliert, muss es sich einer harten Realität stellen: Es hat kein eigenes Basis-Modell, das GPT-4 oder Claude ersetzen könnte. Dies ist der Grund, warum Microsoft in der KI-Branche in einem widersprüchlichen Zustand ist: Es ist eines der am tiefsten in die KI-Kommerzialisierung involvierten Unternehmen, aber es ist auch stark von externen Modellen abhängig. Diese Struktur von "starker Plattform, schwachem Modell" ist im Wesentlichen eine technische Leere.

Problem 2: Eigenes Produkt ist hinter dem Wettbewerb zurück 

Was Microsoft noch mehr Sorgen bereitet, ist nicht nur das Fehlen eines universellen KI-Modells, sondern auch der Rückstand von Copilot, das einst den frühen Markt für intelligente Programmierung dominiert hat, gegenüber Claude Code.

In den letzten zwei Jahren war GitHub Copilot das Synonym für KI-Programmierung. Doch im Jahr 2026 hat sich der Markt für KI-Programmierung grundlegend verändert. Claude Code hat die Branche verändert, indem es das "Code-Vervollständigungs-Tool" in einen "Engineering-Agenten mit langer Kontext-Fähigkeit" verwandelt hat.

Das traditionelle Copilot ist eher wie "Hilfe beim Schreiben einiger Code-Zeilen", während Claude Code direkt in den gesamten Software-Engineering-Prozess eingebunden werden kann.

Innerhalb von Microsoft ist das beliebteste Programmiertool nicht das eigene Copilot, sondern Claude Code.

Nach Berichten von Tom Warren vom The Verge haben Microsoft-Ingenieure in den letzten Monaten "deutlich" Claude Code gegenüber dem eigenen Tool bevorzugt. Diese Präferenz beruht nicht darauf, dass die Mitarbeiter "nicht gerne das eigene Produkt nutzen", sondern auf einer realen Leistungsdifferenz.

Nach Testdaten hat Claude Code auf der SWE-Benchmark einen Score von 80,8 % erreicht, während GitHub Copilot auf Basis von GPT-4o nur 72,5 % erreichte, was einem Unterschied von 8,3 Prozentpunkten entspricht.

Claude Code unterstützt ein Kontext-Fenster von einer Million Tokens und kann in einer einzigen Sitzung etwa 3.000 Dateien verarbeiten, während Copilot CLI nur eine Obergrenze von 128.000 Tokens hat. In Szenarien, in denen über mehrere Dutzend Dateien hinweg umgebaut oder debuggt wird, hat Claude Code eine Abschlussrate von 89 %, während Copilot nur 60 % erreicht.

Die tägliche Nutzung von Claude Code durch Ingenieure bedeutet, dass der Entwicklungsworkflow, die Debugging-Daten und die Arbeitsgewohnheiten in Anthropics Ökosystem gespeichert werden. Nach Berichten von The Verge nutzten 91 % der Microsoft-Engineering-Teams GitHub Copilot, bevor Claude Code intern zugänglich gemacht wurde. In den letzten sechs Monaten hat die Nutzung von Claude Code diesen Anteil "stark" reduziert.

Rajesh Jha, der Leiter der Business Unit für Benutzererfahrung und Geräte bei Microsoft, hat in einem Memorandum eingestanden, dass Claude Code "ein wichtiger Teil des Lernprozesses" war, fordert aber den Zwangswechsel. Die Wurzel dieses Widerspruchs liegt in einer strategischen Angst – wenn Ingenieure die Schlüsselkomponenten ihrer Entwicklungs-Toolchain auf externe