微软悄然停用 Claude Code，暴露了企业级 AI 的真实成本

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去年 12 月，微软告知其数千名工程师、产品经理和设计师，他们可以使用 Anthropic 开发的命令行编程智能体 Claude Code，由公司买单。

到了春季，这款工具的影响力已远超工程部门，渗透进了各类非技术岗位。在以往的企业级软件浪潮中，这些岗位可能需要等上几年才能获得使用权限。在微软内部，这次推广被定义为一次学习实践；而在外界看来，其释放的信号则更为直白。

全球最大的软件公司——一家拥有自家基座模型和编程助手的巨头，竟然自掏腰包购买竞争对手的产品，供自己的员工使用。

然而六个月后，这场实验正被逐步叫停。继 The Verge 的独家爆料之后，根据 Windows Central 及其他媒体的报道，微软正在取消其“体验与设备”部门（即负责打造 Windows、Microsoft 365、Outlook、Teams 和 Surface 的部门）内部绝大多数直连的 Claude Code 授权。

受影响的工程师已被告知要在 6 月 30 日（即微软财年的最后一天）前迁移至 GitHub Copilot CLI。官方给出的理由是统一工具链，而心照不宣的真正原因则写在财务日历上。

此次对 Claude 的大面积停用，释放出了迄今为止最明确的信号：以目前的 Token（词元/字符）价格来看，企业级 AI 编程的单体经济模型根本行不通。这并非因为工具不好用，恰恰相反，正是因为它们太好用了，导致工程师们高频使用，而这种高频使用最终击穿了财务算盘。

最明显的证据在 Uber，它不比微软，没有那么雄厚的财务缓冲垫。Uber 的首席技术官普拉文·内帕利·纳加（Praveen Neppalli Naga）在 4 月份向《The Information》透露，公司在短短四个月内就耗尽了原计划全年的 2026 年 AI 编程预算。

纳加的数据显示，截至 3 月份，在公司约 5000 名工程师中，Claude Code 的使用率已从 32% 飙升至 84%。部分工程师个人每月的 Token 花费就在 500 到 2000 美元之间。目前，Uber 提交的代码中约有 70% 源自 AI，而在生产环境的后端更新中，大约有十分之一是由 AI 智能体直接发布，期间没有任何人工干预。

“我得推倒重来了，”纳加说道，“因为我原以为足够用的预算，转眼就被挥霍一空。”

这句话正是整个行业现状的缩影。预测之所以失准，是因为作为预测变量的“Token 消耗量”，其表现形式与财务团队熟知的“软件授权”或“账号席位”模型完全不同。传统企业级软件交易是以用户数量来计价的。

而基于 Token 定价的交易，则是根据模型需要“思考”多少内容来计价的。智能体化编程会让模型进行大量的思考。一次会话常常运行数小时，衍生出多个并行线程，并产生海量的上下文。这与最初定制定价机制时基于的“代码自动补全”交互相比，早已不可同日而语。

几个月来，我们一直在密切关注这一模式的破裂。去年 11 月，GitHub 暂停了 Copilot Pro 和 Pro+ 的新用户注册，原因正是付费用户的智能体化工作负载所产生的成本，已经超出了他们每月支付的固定套餐价格。

该公司不得不承认，过去针对轻量级辅助而构建的成本结构，如今已难以为继。

这不仅是 Uber 或微软面临的难题，而是整个行业的现状。英伟达应用深度学习副总裁布莱恩·卡坦扎罗(Bryan Catanzaro)在 4 月份向 Axios 表示，对于他的团队而言，目前的算力成本已经远远超出了雇佣这些员工本身的人力成本。

连芯片巨头自己都这么说了。紧接着在 5 月份，《财富》杂志也报道称，在高强度使用下，基于 Token 的 AI 工具在单个任务上产生的成本，甚至可能超过它本该协助的那位人类工程师。

此后，一份在金融圈广泛流传的 2024 年麻省理工学院（MIT）的分析报告指出，按照目前的定价，在人们认为会被 AI 取代的所有工作岗位中，实际上只有大约四分之一的岗位在用 AI 自动化替代后，成本能真正低于人力。

将这一现实与支出的预测放在一起对比： Gartner预计今年全球 AI 支出将达到 2.5 万亿美元，比 2025 年激增 69%。

同时，这家咨询公司目前已将生成式 AI 划入了所谓的“泡沫破裂谷底期”。其在 5 月份发布的一份新闻稿中预测，由于大量概念验证（PoC）项目死在了采购流程中，2026 年计划中的 AI 预算将有 25% 延期到 2027 年投入。

Gartner在 4 月份的另一项调查还发现，只有 28% 的 AI 基础设施项目能够完全兑现其商业企划书中的预期。这已经不是一门技术在经历尴尬“青春期”的阵痛曲线，而是整个市场在进行重新定价的曲线。

微软的抽身正处于这场重新定价的浪潮之中，而且绝非偶然。对这一举动有两种解读方式。第一种是微软官方传达的口径：Copilot CLI 是公司战略的终点站，工程师未来依然可以在 Copilot 内部调用 Claude 模型，公司只是希望拥有一款能够通过 GitHub 直接掌控和塑造的产品。这个说法不假。

但这个理由，微软在过去六个月里的任何时候都能拿出来说，但他们以前没说。现在变了的，不是战略逻辑，而是账单。

第二种解读则更具说服力、难以忽视。微软拥有独特的视角，比任何人都清楚企业级规模的 Claude 使用成本究竟有多高，因为除了 Anthropic 自家的客户群，微软的工程师就是最核心的重度用户。据多方透露，在“体验与设备”部门内部，Claude Code 已经成了最受青睐的工具。

如果成本能随着规模的扩大而摊薄、让账面变得划算，现在本该是微软以优惠条款敲定多年期合同的大好时机。然而相反，他们却选择在这个时间窗口给这场实验踩刹车，正好可以在财年结束时把账结清。

当谈判桌上最有话语权的巨头，决定放弃一家连自己员工都更喜欢的供应商时，这释放的信号就无关乎“偏好”了。

这是否意味着泡沫的存在，取决于你如何定义它。Token 级别的单价确实会下降，过去三年里，它大约每 18 个月就会下降到原来的十分之一。但更有意思的问题是：单个任务消耗 Token 的减少速度，能否赶上单个 Token 成本的下降速度？

目前的证据指向了相反的方向。从设计上看，新一代的智能体系统在处理单位工作时会消耗更多的 Token，因为它的推理时间更长、规划更缜密，并且需要不断与外部世界进行结果比对。

Anthropic 自己的基础设施团队就曾公开表示，推理工作负载在单次查询中产生的算力消耗，要比传统的对话聊天高出几个数量级。这也是未来 12 个月内即将推出的新模型所押下的赌注。然而，正是这个赌注让 Uber 的 CTO 不得不推倒重来。

我们此前的报道中就有一个鲜活的案例。4 月份，Anthropic 禁止了一款名为 OpenClaw 的热门开源智能体框架在消费级 Claude 订阅账户上运行。因为他们发现，该框架在自主运行的一天内，单个实例就能吃掉相当于 1000 到 5000 美元的 API 成本。而当时，该框架运行在一个每月仅需 200 美元的 Max 套餐上。

这种实质上的羊毛薅得太露骨了，以至于 Anthropic 不得不在服务条款中专门加了一条限制。如果把这种消耗模式放大到一家世界 500 强企业的整个工程团队中，就会演变成 Uber 那张超支的预算便签。

反向的观点同样现实且值得一提。如果把一个好用的 AI 编程智能体的成本，与多雇佣一名高级工程师的成本相比，即便按现在的价格来看，在按功能开发计费的情况下通常依然是划算的。生产力的提升有据可查，替代也正在发生。出问题的并不是产品本身的“价值主张”。

出问题的是“采购模型”。那些本以为买了一款生产力工具的企业突然发现，自己其实签下了一份按量付费的水电费账单，而且只要没人盯着，电表就会疯狂倒转。解决办法或许很简单：为每位工程师设定预算上限、对高杠杆核心岗位开放分级访问权限、或者限制智能体的运行配额。

不少大买家已经开始这么做了。但这背后传达的含义是：“给每个员工都配一个 Claude Code 账号”的时代正在拉下帷幕，未来取而代之的模式将更像 AWS 这种云计算按量计费，而不是 Office 那种固定的软件授权。

这才是微软给其 Windows 和 Surface 团队发送的那封低调邮件所真正宣告的内容。它不代表 AI 编程的终结，甚至不代表 Anthropic 与微软合作的终止——毕竟通过 Copilot CLI 依然可以调用 Claude 模型。

它宣告的是探索阶段的结束。在这个阶段里，全球最大的软件巨头们曾经愿意不计代价地买单 Token 成本，只为了交学费、摸清门路。如今，这门课已经上完了。

接下来才是硬仗。企业还会继续购买 AI 编程工具，因为生产力的提升是实打实的，激烈的竞争压力也不容它们退缩。但他们未来买 AI 会像买电一样：会有用量上限、有暗中监控的计量表，而且做决定时，财务团队必须在场。

今年春季的某个时刻，在微软的一间会议室里，有人盯着 Claude Code 的发票，对照着 Copilot CLI 的产品路线图算了一笔账，随后做出了抉择。

而相同的算账过程，如今正在每一个参与了 2025 年 12 月那波推广的企业 CFO 办公室里上演。这场退却不会大张旗鼓，它只会化作一封封在财年结束前夕发出的邮件。在这个截止日期到来前，根本没人注意到预算早已见底。

译者：boxi。