谁敢想,微软——那个曾经给 OpenAI 累计投了 100 多亿美元的科技巨头,最近也因为 Claude“太贵了,用不起”而在内部叫停。
事情是这样的:近日,微软内部传出一个消息,从 6 月 30 日起,数千名负责 Windows、Microsoft 365、Teams、Outlook 和 Surface 相关工作的工程师,将不再被允许使用 Claude Code。微软自己引导他们转向自家的 GitHub Copilot CLI。
微软没有公开具体在 Claude Code 上花费的具体数字,但知情人士透露此次叫停 Claude Code 的确是因为成本太高了,高到连微软都觉得“肉疼”。
Uber 不久前经历也做出了和微软一样的选择。
据爆料,Claude Code 每个月为每位 Uber 工程师花掉的 AI 工具费用大概在 500 ~ 2000 美元。
这是什么概念?一个百人技术团队,光这一项 AI 工具,一年下来就是几百万美元。Uber 2026 年的 AI 预算,在 4 月份就被“烧”完了。
这背后其实藏着一个很多公司还没反应过来、但已经开始头疼的变化:AI 的定价模式,正在从以前的“办套餐”变成现在的“按表走字”。
过去,许多 AI 工具采用按月固定收费的模式,成本相对可预测。但如今,越来越多面向编程场景的 AI 助手开始转向基于 Token 的计费方式——提问越复杂、调用越频繁、任务越深入,产生的费用就越高。对于日常需要处理大量编码工作的技术团队而言,这笔开支正迅速膨胀为一项不可忽视的财务压力。
在这样的背景下,即便是微软、Uber 这样体量的科技公司,也不得不重新算一笔账:高昂的第三方 AI 工具费用,是否真的物有所值?是继续支付不断攀升的账单,还是转向更经济的开源方案,或改用自有工具来替代?
微软的选择很明确:用自家的 GitHub Copilot CLI 替代 Claude Code。虽然功能体验上可能稍逊一筹,但成本可控,内部资源流转也更具效率。
这一选择传递出一个清晰的信号——连微软都开始觉得“贵”的 AI 定价,正在倒逼企业重新审视自己的技术采购策略。
毕竟,节约下来的成本,最终会直接反映在利润上。
但《The Verge》也指出,取消 Claude Code 授权不会影响微软与 Anthropic 达成的 Foundry 协议,该协议包括向 Anthropic 投资高达 50 亿美元,并向 Foundry 客户提供 Claude 模型的使用权限,以及 Anthropic 承诺斥资 300 亿美元购买 Azure 计算能力。
2 让员工用 Claude Code 只是一场实验?
微软突然取消内部工程师的 Claude Code 使用许可,是在其让员工使用该工具的六个月后,于是外界认为,这不是一次仓促的封禁,倒像是一场精心安排的实验。
据微软内部备忘录显示,体验与设备事业部执行副总裁 Rajesh Jha 对此做出了说明:“当我们开始同时提供 Copilot CLI 和 Claude Code 时,我们的目标是快速学习,在真实的工程工作流程中对这些工具进行基准测试,并了解哪些工具最能支持我们的团队。Claude Code 在这一学习过程中发挥了重要作用......与此同时,Copilot CLI 也为我们带来了一些特别重要的东西:一个我们可以直接与 GitHub 合作,根据微软的代码库、工作流程、安全预期和工程需求来打造的产品。”
换句话说,微软主动让竞争对手的产品进入自己的工程团队,让 Claude Code 暴露自家 Copilot CLI 的短板。然后用半年时间收集反馈、修复差距,最后关掉对手的工具,把工程师全部迁回自家产品。
在 LinkedIn 平台,有用户将这一策略概括为:先让竞品当“陪练”,学完了就收网。
一位 LinkedIn 用户对此评价道:“如果微软想要继续使用 Claude,成本绝对不会是阻碍因素,微软曾经的 Tokenmaxxing 策略就仿佛一开始就奔着学习目的去的。”
还有用户表示,“使用对手的产品对自己的产品进行压力测试,需要很强的自律性。而将所学知识付诸实践,需要更多努力。”
从结果来看,微软确实这样做了。Copilot CLI 在六个月内根据工程师的对比使用反馈进行了多次迭代。
所以此次的弃用也被解读成为不是“用不起”而被动放弃,而是借力打力、补足短板之后,主动结束了这场内部实验。
不过,外界对此看法并不一致。有开发者指出,微软能够这样做,前提是它同时拥有底层云基础设施、自有的代码托管平台 GitHub,以及足够庞大的工程师群体作为“实验样本”。大多数公司不具备这种条件——它们只能单纯地“用不起”,而微软可以选择“学完再停”。
3 叫停 Claude Code 背后,微软面临三大困境
然而,成本压力和外界猜测的“实验测试”或许只是浮在水面上的冰山一角。微软叫停 Claude Code 的决定,远不止是一笔财务账——它触及了一个更令这家软件巨头不安的事实:在大模型时代的产业链条上,微软正在丧失定义权。
2026 年 3 月,企业支出管理平台 Ramp 发布了一期 AI Index,在首次购买 AI 服务的企业中,Anthropic 在与 OpenAI 的直接对决中胜率约为 70%。这与 Ramp 2025 年观察到的趋势完全相反,当时 OpenAI 的普及速度超过了其他任何一家模型公司。Anthropic 年化收入飙升至 190 亿美元,直逼 OpenAI 的 250 亿美元。
到了 4 月份,据 Anthropic 的企业 AI 采用率已达 34.4%,首次超越 OpenAI 的 32.3%,成为企业市场新的 AI 头号供应商。推动这一反超的核心引擎,正是 Claude Code——这款编程工具发布仅半年就做到了 10 亿美元的年化收入,占当时所有 GitHub 代码提交的 4%。
而在这一轮市场中,微软几乎没占什么位置。
在微软被迫依赖 OpenAI 和 Anthropic 的外部模型时,2026 年 AI 创业公司年化收入已达 800 亿美元,OpenAI 和 Anthropic 两家就瓜分了 89%。
这揭示了一个残酷的事实:基础模型的商业价值正在向模型研发方回流,而微软——只是渠道商。当渠道商试图封杀源头的时候,只能说明一件事:它已经买不到真正的入场券了。
总结起来或许可以概括为——微软在三个战场都被边缘化了:模型、开发者、生态控制权。
困境一:没有前沿基模,外部依赖严重
时至今日,微软最大的隐忧,是它始终没有真正属于自己的前沿通用大模型。
自 2019 年起,微软累计向 OpenAI 投入超过 130 亿美元,并获得约 27% 的股权,但其自研大语言模型始终未能对标 GPT-4 或 Claude。
2026 年 4 月,微软 AI 研究实验室发布的三款 MAI 系列模型——MAI-Transcribe-1、MAI-Voice-1 和 MAI-Image-2——仅覆盖语音转录、语音生成和图像创建,并未推出通用大语言模型。
微软虽然拥有全球最强的 AI 商业入口之一,却缺乏真正决定 AI 能力上限的“基模控制权”。
缺少了自研通用模型,微软也就无法在通用对话、编程推理等核心场景实现技术闭环,其核心 AI 能力系于 OpenAI。2026 年 4 月,微软与 OpenAI 联合宣布结束持续七年的排他性绑定,Azure 不再是 OpenAI 唯一的云出口,IP 授权从独家转为非独家。
过去微软最大的护城河之一,是“独占 OpenAI”。但现在,这种独占正在松动。
而一旦微软失去对 OpenAI 的独家绑定,它就必须面对一个残酷现实:它自己并没有能够替代 GPT-4 或 Claude 的底层模型。这也是为什么,微软今天在 AI 领域呈现出一种非常割裂的状态:它是全球 AI 商业化最深的公司之一,但同时,它又高度依赖外部模型提供核心能力。这种“平台强、模型弱”的结构,本质上是一种技术空心化。
困境二:自身产品力不敌竞争对手
更让微软难过是,不仅仅是没有拿得出手的通用大模型,连曾经抢占了早期智能编程窗口期的 Copilot 也遭到了 Claude Code 实质性碾压。
过去两年,GitHub Copilot 一直是 AI 编程的代名词。但 2026 年的 AI 编程市场,已经发生了根本变化。Claude Code 真正改变行业的地方,在于它把“代码补全工具”变成了“长上下文工程代理”。
传统 Copilot 更像:“帮你写几行代码”,Claude Code 则能做到直接参与整个软件工程流程。
在微软内部,最受欢迎的编程工具并非自家 Copilot,而是 Claude Code。
据《The Verge》记者 Tom Warren 报道,微软工程师在过去几个月中“明显偏向”Claude Code 而非自家工具。这一偏好并非源于员工“不爱用自家产品”,而是产品力本身存在实质性差距。
据测试数据,Claude Code 在 SWE-bench 上的得分为 80.8%,基于 GPT-4o 的 GitHub Copilot 仅为 72.5%,相差 8.3 个百分点。
Claude Code 支持百万 token 上下文窗口,单次会话可处理约 3000 个文件,而 Copilot CLI 上限仅为 128K token。在跨数十个文件进行重构或调试的场景下,Claude Code 完成率达 89%,Copilot 只有 60%。
工程师日常使用 Claude Code,意味着开发工作流、调试数据和操作习惯都在 Anthropic 的生态中沉淀。据《The Verge》报道,在向内部开放 Claude Code 前,91% 的微软工程团队在使用 GitHub Copilot,但过去六个月中 Claude Code 的使用量“严重蚕食”了这一比例。
微软体验与设备事业部负责人 Rajesh Jha 在备忘录中坦承 Claude Code 是“学习过程的重要组成部分”,但仍要求强制切换。这一矛盾的根源在于战略层面的根本焦虑——当工程师将开发工具链中的关键环节寄托于外部产品,微软对自身技术栈的控制力正在逐步削弱。
员工长期使用外部工具,意味着培养竞争对手的用户习惯,未来将开发技能和流程知识直接带入竞对公司。
一名微软内部人士对《The Information》表示,Claude Code 在微软工程师群体中的满意度高达 91%。当一家公司的核心开发者对自己的工具满意度低于外部竞品,其技术凝聚力便面临重大挑战。这不是“害怕对手赚钱”,而是担心开发文化被外部工具渗透,导致核心人才和开发流程被锁定在竞争对手的产品上。
困境三:生态控制权减弱
更让微软难受的是:不仅内部工程师在转向 Claude,整个企业市场也开始出现类似趋势。
微软投资 OpenAI 和 Anthropic 两个主要合作伙伴,但二者均正逐步摆脱对微软的依赖。
根据 Ramp AI Index 数据,2026 年 4 月,Anthropic 的企业付费采用率已达 34.4%,首次超越 OpenAI 的 32.3%。过去 12 个月,Anthropic 的企业采用率从仅 9% 飙升至 34.4%,增长近 4 倍,而 OpenAI 的企业采用率同期仅增长了 0.3%。
当企业在 2026 年首次采购 AI 服务时,约 70% 的直接对决中最终签单的是 Claude 而非 ChatGPT。
推动这一反超的核心引擎正是 Claude Code。
据市场估算,全球 GitHub 公开提交中约 4% 由 Claude Code 参与完成,Anthropic 预计到 2026 年底将超过 20%。Claude Code 占据 AI 编程工具市场 54% 份额,全球财富十强企业中 8 家为其付费客户。从年化收入来看,Claude Code 在 2025 年 11 月突破 10 亿美元,到 2026 年初已达 25 亿美元。相比之下,OpenAI 的 Codex 年化收入约为 10 亿美元。
据高盛统计,2026 年 AI 创业公司年化总收入约为 800 亿美元,OpenAI 约 250 亿、Anthropic 约 190 亿,两家合计占 89%。当 Claude Code 的收入由 Anthropic 获取而非微软时,微软所扮演的角色本质上仍是渠道商——提供了算力和部分投资,却未能获取大模型核心价值中最厚的利润。
2026 年 4 月,亚马逊与 OpenAI 达成战略合作,承诺最多投资 500 亿美元,AWS 还将作为 OpenAI 企业级平台 Frontier 的独家第三方云分销商。
据 Business Insider 报道,微软内部评估显示 GitHub Copilot 在 AI 编程工具市场中的份额已下滑至约 25%。
这些数据意味着:AI 竞争正在从“聊天机器人”转向“工程系统”。
而在这一轮竞争中,Claude Code 正在成为新的基础设施入口。问题在于——微软本来应该是这场 AI 编程革命最大的受益者。因为 GitHub 本来就掌握着全球最大的开发者生态。
但现在 Claude Code 占据开发者心智,Anthropic 拿走企业增长,OpenAI 逐渐脱离微软独占体系,更可怕的是,GitHub Copilot 反而开始被边缘化。
微软突然发现:自己拥有 GitHub,却未必拥有下一代 AI 编程生态。
4 一步错,步步错
微软今天面临的问题,其实已经不是某一个产品落后那么简单了。
从表面上看,这只是一次“内部停用 Claude Code”的管理动作,但往更深层看,会发现背后是一整条正在失控的链条。
最开始,是微软迟迟没有做出真正能对标 GPT-4、Claude 的自研通用大模型。底层模型能力缺位之后,它只能长期依赖 OpenAI 提供核心 AI 能力。可问题在于,OpenAI 如今也在逐步摆脱微软的独家绑定,双方的关系已经从“深度捆绑”变成了“合作但不排他”。
而另一边,更危险的事情正在微软内部发生。
越来越多微软工程师开始日常使用 Claude Code,而不是自家的 Copilot。表面看只是开发工具选择,实际上影响的是整个开发生态:代码工作流、调试习惯、工程上下文、Agent 使用方式,都会随着工具一起迁移。对一家平台型公司来说,最可怕的从来不是竞争对手赚到钱,而是自己的开发者开始在竞争对手生态里工作。
接下来,问题开始进一步传导。
开发者大量转向 Claude Code 后,真正赚到钱的是 Anthropic。企业客户也开始跟着迁移,Claude 在 AI 编程领域的话语权迅速扩大。微软虽然仍然能通过 Azure 提供算力赚钱,但 AI 时代利润最厚、控制力最强的那部分价值,正在被模型公司和 Agent 平台拿走。
这种情况下,微软内部开始出现一种很微妙的状态:产品竞争不过,但又不能继续放任员工全面倒向外部工具。于是最后采取的办法,不是先把 Copilot 能力追上,而是先暂停 Claude Code 的内部使用权限。
这其实已经说明,问题开始从“产品竞争”演变成“组织防御”。
据《The Verge》报道,微软甚至一度考虑收购 Cursor,来弥补 Copilot 在 AI 编程体验上的差距,只是后来因为监管风险等因素没有推进。
某种程度上,这恰恰暴露了微软现在最尴尬的地方:它拥有全球最强的开发者平台之一,也拥有最庞大的企业客户体系,但 AI 编程时代最关键的入口——开发者每天真正使用的 Agent 工具——却正在落到别人手里。
而一旦开发者习惯、工作流和工程生态都被重新建立,后面再想夺回来,就不是加几个功能、换一次产品策略那么简单了。
参考链接:
https://ramp.com/leading-indicators/ai-index-may-2026?utm_source=chatgpt.com
https://tech.yahoo.com/ai/copilot/articles/microsoft-ditching-claude-code-copilot-133318848.htmlhttps://fortune.com/2026/05/22/microsoft-ai-cost-problem-tokens-agents/https://www.linkedin.com/posts/matthew-johnson-71a059b3_microsoft-gave-claude-code-to-thousands-of-activity-7462552767300272128-b0dx/
本文来自微信公众号 “InfoQ”(ID:infoqchina),作者:冬梅
