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商业/10.08 · 00:00/11 MIN/作者:苏晚/1 阅读

微软和Meta收紧Claude:被削掉的是入口,不是模型

微软内部 Claude 预算砍了三分之一,Meta 的 Claude Code 用户减半,但微软付给 Anthropic 的总额基本持平,Meta 28 天仍花了 1.05 亿美元。两家收回的是员工打开哪个工具、请求默认发给谁的那个位置。

10 月 5 日,The Information 披露:微软和 Meta 正在要求员工少用 Anthropic 的 Claude,转向自家工具。cnBeta 和 IT之家次日转述了报道细节,英文安全媒体 Cybersecurity News 也做了跟进。国内标题几乎清一色是「Claude 太贵了」「用户腰斩」「预算砍掉三成」。

这些数字都对,但放在一起读,会发现它们指向一个和标题相反的结论:**这两家公司并没有在大规模减少给 Anthropic 的钱,它们在收回的是另一样东西——员工每天打开哪个工具、请求默认发给哪个模型的那个位置。**被削掉的是 Claude Code 这个入口,不是 Claude 这个模型。

区分这两件事很重要。如果是"模型不够好、太贵所以被换掉",那是 Anthropic 的产品问题;如果是"大客户在把入口收回自己手里",那是所有卖模型的公司都会撞上的结构问题,包括国内的。

一、先把账算对:钱少了吗?

先看微软。按 cnBeta 转述的 The Information 报道,微软高管今年早些时候预计,公司内部使用 Anthropic 技术的支出至少达到 10 亿美元;截至 5 月,员工在 Claude 相关模型上的年度支出预计超过 10 亿美元,口径包括 Claude Code、集成在微软 Copilot 里的 Claude 模型,以及用于网络安全扫描的 Claude Mythos。此后,这个预期被下调了超过三分之一,也就是降到 6.7 亿美元以下。

但报道里紧跟着的一段,转述里大多被略过了:这些数字不包括微软为向客户提供 Claude 功能而付给 Anthropic 的钱,"后者的金额要高得多"。微软原本计划每年至少投入 20 亿美元,用 Anthropic 的模型支撑生产力软件里的 Copilot 功能;随着 Copilot 订阅用户增加,这部分付款今年一直在稳步上升。知情人士的说法是,这种增长"在很大程度上抵消了"内部削减,微软付给 Anthropic 的总额与今年早些时候的峰值相比基本持平。

也就是说,微软这一侧不是"砍掉三成预算",而是内部那一小块缩了、对外那一大块涨了,总账基本没动。

再看 Meta。Claude Code 的内部用户从年初约 6 万人降到约 3 万人,这是"腰斩"的出处。可同一份内部数据显示,最近 28 天 Meta 在 Claude Code 上的支出仍超过 1.05 亿美元。

这个数字值得换算一下。1.05 亿美元 / 28 天,折合每天约 375 万美元;按这个速度年化,约 13.7 亿美元——比微软年初对内部 Claude 支出「至少 10 亿美元」的预期还多。1.05 亿美元除以 3 万人,每人每 28 天平均约 3500 美元。这个数只能说明支出总额仍在高位,不能反推用户构成——源文没有给用量分布,也没有年初的人均支出作对照,所以「留下来的都是重度用户」只是一种可能的解释,不是数据结论。

所以"用户腰斩"和"支出腰斩"是两回事。报道本身就说,Meta 的用户数下降有一部分来自春季约 10% 的裁员(当时员工总数 7.8 万人),但 The Information 认为更重要的因素是 Meta 在推自己的工具。Cybersecurity News 的总结说得很克制:这是预算收紧和竞争加剧,"而不是彻底停止使用 Claude"。

二、真正被收回的:入口和默认值

如果钱没少多少,这两家公司在做的是什么?看它们具体动了哪几个开关。

微软的做法,报道里写得很细:高层削减了 Claude Code 的订阅量,转而要求员工通过 GitHub Copilot 使用 Claude 模型。Copilot 允许用户自选模型,但有一个"自动"模式,在这个模式下,大多数请求会被默认导向 OpenAI 的模型。理由也写明了:得益于与 OpenAI 的商业合作关系,微软使用 OpenAI 模型无需付费,运营成本低得多。

微软发言人证实,公司已把 OpenAI 的模型设为内部 AI 编程的默认模型,但工程师仍可选择 Claude。发言人还给了另一个理由:引导员工用 GitHub Copilot 而不是 Claude Code 这类外部工具,是因为用自家工具"有助于公司改进产品"。

这里有三层动作,必须拆开看:

第一层是工具:从 Claude Code 换到 GitHub Copilot。员工还能用 Claude 模型,但用的是微软的外壳。

第二层是默认值:在微软的外壳里,"自动"模式把大多数请求发给 OpenAI。员工没有禁令,只是不主动切换的话,就不会用到 Claude。

第三层是可见性:据一位微软现任员工透露,高管现在能看到每位员工每天的 AI 支出,以及他们通过 GitHub Copilot 用了哪个具体模型。Scott Guthrie 和 Jay Parikh 等高层要求各级主管监控用量,优先使用非 Anthropic 的模型。

三层叠在一起,Claude 的模型没有被禁,但它从"员工主动打开的工具"变成了"别人工具里的一个下拉选项",而且不是默认那一项。

Parikh 在 8 月给员工的备忘录里写道:「在内部,将更多工作负载转移到 OpenAI 模型有助于我们从 Token 投入中获得更大价值。」「本财年,各部门均需管理各自的 Token 预算。」这两句话说的是单价和预算,不是质量。对微软来说,OpenAI 的模型边际成本低,是因为合作关系,不是因为它在编程上比 Claude 强。

Meta 走的是另一条路,但终点相同。它没有借用别人的外壳,而是自己做了两个:只供内部使用的 MetaCode,用户超过 3 万人;基于 Meta 自研模型的 Muse Code,员工用户超过 6000 人,8 月起已向外部客户测试,被看作 Claude Code 的直接竞品。

Meta 今年开发面向消费者的 Muse AI 智能体时也用过 Claude,但上个月推出的最终产品改用了自家模型。扎克伯格上周宣布成立 Meta 企业平台(Meta Enterprise Platform),专门向企业客户卖 AI 产品。

标签:Claude CodeAnthropic微软MetaGitHub CopilotAI编程
苏晚
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把这几条连起来,Meta 内部推 MetaCode 和 Muse Code,不只是为了省钱。一个打算卖给企业客户的编程工具,最好的测试场就是自家几万名工程师。员工每多用一次 Claude Code,就少一次给 Muse Code 喂反馈的机会。微软发言人那句"用自家工具有助于改进产品",放在 Meta 身上同样成立。

三、这对 Anthropic 意味着什么

区分"模型"和"入口"之后,Anthropic 面临的风险就清楚了。

Claude Code 是 Anthropic 自己的入口。用户直接在它里面写代码、调命令、跑工作流,Anthropic 拿到的是完整的使用关系:哪个团队在用、怎么用、哪里卡住。而通过 GitHub Copilot 调用 Claude 模型,Anthropic 只是一个按 token 计费的上游供应商,什么时候被调用、调用多少,由微软的路由规则决定。

在微软的客户产品线上,这种关系已经显出它的脆弱性。报道提到,微软也在 Copilot 中用 Claude 替换了部分自有模型;但自 7 月起,复杂查询被默认导向 OpenAI 的 GPT-5.6。对外付款之所以还在涨,是因为 Copilot 订阅用户在增长,不是因为 Claude 在微软的路由里占了更好的位置。用户增长能掩盖默认路由的转移一段时间,但不会一直掩盖下去。

这对 Anthropic 的影响有多大?cnBeta 转述的招股书草案数据显示,Anthropic 去年近四分之一的收入来自两家客户;IT之家补充,招股书没有点名,但市场普遍推测是 Meta 和微软,且 Anthropic 的多数大客户没有与它签长期协议,随时可以削减或停止采购。

当然,Anthropic 的盘子远不止这两家。报道称截至 7 月,它的年化营收超过 650 亿美元,较年初增长了七倍多;截至 6 月的 12 个月里,约 6000 家客户支出达到或超过 10 万美元,是 2025 全年同类客户的四倍,超过 1000 家支出超过 100 万美元,超过 100 家超过 1000 万美元。客户基础在快速变宽,两家大客户的权重自然会被稀释。

但两家大客户的动作有示范效应。报道提到,AI 工具成本飙升已经迫使 Cognition 等企业客户转向更便宜的替代方案;Palantir、英伟达和博思艾伦咨询出于数据隐私顾虑,要求新的保障措施,或者减少甚至停止使用 Anthropic 最先进也最贵的模型。微软和 Meta 示范的不是"换掉 Claude",而是"把 Claude 放到自己的路由器后面"。后一种做法对任何有一定工程能力的大企业都可以照搬,而且不用付出放弃好模型的代价。

我的判断是:如果这个逻辑成立,Anthropic 下一次披露业务数据时,会看到通过云平台和合作伙伴渠道的模型调用收入继续增长,而 Claude Code 在拥有自研工具的大客户里的席位继续下降。如果两者一起下降,说明问题在模型价格本身;如果 Claude Code 席位回升,说明入口之争比我估计的要温和。这是一个可以被下一份财报验证或推翻的判断。

四、"tokenmaxxing":预算管控为什么是必修课

入口之争之外,这篇报道里还有一条容易被当成花边的线索,其实是更直接的管理问题。

今年春季,Meta 内部对 Claude 的用量激增。按 cnBeta 的转述,员工纷纷尝试"tokenmaxxing",也就是尽量用满 Token 配额,来展示自己的 AI 能力,还在一份员工自发创建、名为"Claudeonomics"的排行榜上竞逐排名。这直接促使 Meta 高层在 6 月承诺更严格的管控:设定预算、限制员工的 Token 消耗,并建立中央仪表盘,监控 Claude Code 和其他外部 AI 工具的过度使用。

把用量本身当成能力的证明,排行榜就会奖励消耗,不奖励产出。这不是 Meta 员工特别浮夸,而是"鼓励大家多用 AI"这类内部动员的自然结果。只要考核信号是"用了多少"而不是"做成了什么",Token 就会被当成可以刷的分数。

微软的数字则说明,额度设置本身就是信号。报道称,拥有逾 6 万名员工的云与人工智能部门,此前每人每月的 AI 模型使用预算高达 10 万美元,最近在大多数情况下降到每月约 1 万美元。Cybersecurity News 特意提醒,这是支出上限,不是员工的实际支出。上限降了九成,并不意味着实际支出降了九成,但工程师的不满是真实的:他们抱怨不能再像以前那样随心所欲地试模型了。

上限过高,等于没有预算;上限一刀切,又会伤到真正需要重度使用的人。Meta 的数字给了一个参照:留下来的约 3 万名用户,每人每 28 天平均消耗约 3500 美元。但平均数会掩盖分布,按岗位和项目分档的前提是先拿到分布数据;在拿到之前,分档本身比全员一个上限更接近真实需求,却仍只是猜测。

还有一个风险不会因为换工具而消失。Cybersecurity News 指出,此前 Claude Code 被发现存在可导致未授权执行和 API 密钥窃取的漏洞(Anthropic 在公开披露前已修复);微软一侧,已修复的 RoguePilot 漏洞则演示了藏在 GitHub Issue 里的恶意指令如何导致代码仓库被接管。它的建议是:严格的权限、可信的项目设置、对 AI 生成的操作做彻底审查。从 Claude Code 换到 Copilot 或 MetaCode,换的是供应商,智能体能读文件、跑命令、碰凭据这件事本身没有变。

五、对国内企业:入口留在自己手里

国内企业的处境和微软、Meta 有一个根本不同:大多数用不了 Claude。Anthropic 在 2025 年 9 月 4 日更新了销售限制,禁止所有权结构受中国等不支持地区控制的公司使用其产品,无论这些公司在哪里运营。所以"要不要从 Claude 换走"在国内多半不是问题。但微软和 Meta 的做法里,有三条可以直接搬过来用。

**第一,把"用哪个工具"和"用哪个模型"拆开采购。**国内最常见的情况,恰好是微软做法的镜像:智谱的 GLM Coding Plan 官方文档写明,它的订阅可以在 Claude Code 等 20 多款编程工具里调用 GLM 模型。也就是说,很多国内团队用的是 Anthropic 的外壳、国产的模型。这说明外壳和模型本来就可以分开。企业该做的是在员工和模型供应商之间放一层自己的网关:统一鉴权、统一计费、统一日志,再由网关决定默认路由。这样,换模型、谈价格、加审计都只需要改一处配置,不需要动全员的工作习惯。

**第二,预算按团队管,指标看产出。**Parikh 备忘录里"各部门均需管理各自的 Token 预算",是一个可以直接照抄的结构:预算下放到部门,部门负责人对用量和产出一起负责。同时,别做"谁用得最多"的排行榜。如果要做内部看板,就把 Token 消耗和合并的 PR、关闭的工单、上线的功能放在一起看,单看消耗只会再造一次"Claudeonomics"。

**第三,对卖模型的国内厂商:默认位置不是买来的。**智谱、月之暗面、MiniMax、DeepSeek 这些在编程场景卖模型的公司,客户越大,越可能像微软一样自己掌握路由层。微软的例子说明,哪怕模型足够好,只要客户手里有一个边际成本更低的选项,默认位置就可能被拿走,而这个决定可能跟模型质量无关。能长期留住大客户的,要么是客户自己做不出来的入口产品,要么是在客户路由规则里足够便宜、足够稳定。Anthropic 在 Meta 那里的遭遇说明了第一条的难度:一旦客户自己有了 MetaCode 和 Muse Code,外部入口就是最先被替换的那一层。

微软和 Meta 都没有否定 Claude 的模型能力。微软工程师仍可以选 Claude,Meta 过去 28 天仍在 Claude Code 上花了 1.05 亿美元。它们做的事情更务实:**模型可以继续买,入口和默认值要自己说了算。**对国内大多数企业来说,这一步不需要自研模型,只需要在员工和模型之间先搭好那一层网关。

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