北京
微軟在去年秋天還熱情地向員工推薦一款外部AI編程工具，現在卻突然收回了大部分許可。這家軟件巨頭開始要求工程師們從Anthropic的Claude Code切換回自家產品GitHub Copilot CLI。Fortune引述The Verge的報道稱，微軟引導開發人員離開Claude Code、轉向Copilot CLI時，距離當初開放Claude Code訪問權限不過六個月左右。據報道，此前有數千名開發者、設計師、項目經理和其他崗位的員工曾被鼓勵試用Claude Code，這款工具似乎也在公司內部迅速傳播開來。
轉向自家工具的決定，并不會影響微軟與Anthropic之間更大的Foundry合作。那項合作涉及數十億美元的承諾，以及向客戶提供Claude模型訪問權限的安排。但在微軟內部，事情呈現出另一番面貌：員工們把Claude Code用到了一定規模之后，繼續買單的理由似乎變得難以自圓其說了。微軟的具體花費數字未被披露，但這次收縮發出的信號足夠清晰——當AI工具在全公司范圍鋪開使用時，賬單的增長速度可能超過了最初的預期。
遇到類似困境的并不只有微軟一家。Fortune引述The Information的報道指出，Uber首席技術官Praveen Neppalli Naga在四月曾表示，公司2026年度為AI編程工具預留的預算，僅僅四個月就花光了。這一消耗速度發生在一個內部激勵措施之后——Uber曾推動各團隊在AI使用上相互競爭。當財務部門拿出實際支出與起初的預算方案對比時，差距讓管理層意識到，所謂的“效率工具”在成本端本身就是一個需要被管理的變量。
大量公司此前把AI包裝成能夠節省時間和金錢的效率助推器，但上述案例提示了一幅更復雜的數學圖景。如果這類工具在規模化運行時開支不菲，雇主可能的選擇包括：限制訪問權限、調整對產出效率的期待，或者從其他預算條目中削減以填補AI賬單。原先設想的“用AI替代人力以壓縮薪酬支出”的邏輯，遭遇了一個現實拷問——在某些場景下，計算資源的開銷可能比節省下來的人力成本還要高。當計算賬單高過工資單上的減項時，投資回報率的計算需要一個與以往完全不同的公式。
AI的成本溢出效應還波及到更基礎的層面，比如電網。AI系統能夠幫助公用事業公司預測用電需求、管理輸電調度，或者更順暢地整合太陽能與風能。但與此同時，這些AI系統本身消耗著巨量電力和水資源，驅動力來自那些吞電的數據中心。高企的需求面前，社區面臨電網壓力、上漲的公用事業開支，以及本地資源的緊張局面；圍繞濫用、安全隱患和意料之外的社會影響，也有一些憂慮在積聚。
部分企業目前的應對方式體現出一種思路轉向，不是完全放棄AI，而是收緊管控。微軟的做法是把員工導向一個更靠近自家生態的選項，其他公司可能也會跟進——采取用量上限、更嚴格的審批流程，或者把工具精準投放到那些真正能壓縮時間的任務上，而非追求所有環節的全面AI化。從鼓勵全員上手的開放態度，到開始計算每一筆API調用費的審慎操作，科技公司對AI工具的期待正在變得更具體，也更有預算意識。
特別聲明：以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布，本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
