微軟已指示其最大業務部門之一的工程師停止使用一款外部AI編程輔助工具，原因直指過于龐大的費用賬單。

這家在OpenAI投資約130億美元、且自身代碼高達30%依賴生成式AI的軟件巨頭，正取消“體驗與設備”（Experiences and Devices）部門對Anthropic公司Claude Code的授權許可。該部門負責開發Windows、Microsoft 365、Outlook、Teams以及Surface硬件產品。訪問權限將于6月30日微軟財年末結束，工程師將轉向公司內部的GitHub Copilot CLI，這是一項成本更低的內部方案。

這并非退縮之舉。Claude模型仍在Copilot內部可用，微軟與Anthropic更廣泛的合作關系——包括高達50億美元的投資以及Anthropic承諾的300億美元Azure算力投入——依然穩固。這一決定針對的是失控的Token（令牌）成本，而非AI本身。

行業共性：算力成本超越人力

類似的模式在其他科技巨頭中也在重演。Uber首席技術官透露，這家網約車公司在短短四個月內就用完了2026年全年的Claude Code和Cursor預算。采用速度極快，支出增長則更快。英偉達應用深度學習研究副總裁Bryan Catanzaro直言：“對于我的團隊來說，算力的成本遠遠超過了員工的人力成本。”

這些事件揭示了AI繁榮背后的核心矛盾。企業數十億地押注基礎設施，承諾帶來生產力的飛躍。然而，當工程師大規模實際使用這些工具時，經濟賬本卻撐不住了。基于Token的定價模式使得重度使用成為一場預算災難。高管們大肆宣揚的成功，恰恰制造了他們現在必須解決的問題。

人員調整與AI戰略并行

微軟的這一舉動發生在更廣泛的人員調整背景下。今年4月，該公司向約8,750名美國員工提供了自愿退休套餐，約占其12.5萬國內勞動力的7%。資格取決于結合年齡和服務年限的“70法則”。通知于5月初發出，這標志著微軟51年來首次推出此類計劃。值得注意的是，AI和Copilot團隊此前已被明確排除在Azure和北美銷售部門的招聘凍結之外。

首席財務官Amy Hood在4月下旬告訴投資者，截至3月31日的財年第三季度，員工人數同比已經下降，并預計這一趨勢將持續到下一個財年。她表示，微軟專注于“建立高效運作、快速敏捷的高績效團隊”。與此同時，資本支出在本季度將超過400億美元，以上線更多AI產能。CEO薩提亞·納德拉談及了在四大洲積極建設數據中心。該公司的AI業務年收入運行率已達370億美元，同比增長123%。

幾周前，Meta傳達了類似的信息。從5月開始，Meta裁員約8,000人，占其勞動力的10%， citing 效率提升的需要以及抵消巨額AI投資的必要性。兩家公司合計釋放出超過20,000個潛在崗位削減的信號。這些舉動引發了人們對“AI驅動勞動力危機”的擔憂。執行教練Anthony Tuggle稱這是“根本性的結構轉變，而非暫時的市場修正。我們正見證著各行各業工作組織和執行方式的永久性轉型的開始。”

重塑勞動力：從替代到指揮

截至2026年4月，科技行業已有超過92,000個就業崗位消失，自2020年以來累計裁員近900,000人。Motion Recruitment的一項研究發現，AI的采用減緩了對初級和通用IT崗位的招聘，而對專業AI職位的需求依然強勁。自動化導致的崗位流失與AI創造的新角色之間的差距似乎正在擴大。

然而，微軟的許可證削減提供了一個不同的視角。工程師們擁抱了Claude Code，“體驗與設備”部門內的使用量激增，產品經理、設計師甚至非技術人員也加入其中。該工具確實創造了價值，只是在企業規模下成本超出了預期。轉向GitHub Copilot并不意味著消除AI輔助，而是為了控制開支。

這種重新校準至關重要。兩年來，高管們在財報電話會上一直將AI描述為減少人頭數的工具。他們的邏輯看似簡單：用模型取代人員，留存節省下來的錢。現實證明更為復雜。當數千名開發者每天查詢模型數十次以進行代碼生成、審查和調試時，Token費用累積成數百萬美元。英偉達自己的應用研究主管承認，在他的團隊中，算力成本現在已經超過了人力成本。承諾與現實中的賬單發生了碰撞。

Uber的經歷進一步證實了這一點。其CTO并未抱怨工具未能提高生產力，而是說預算在四個月內就消失了。需求超出了預測。為偶爾使用而設計的定價模型在大規模采用下崩潰了。據報道，Salesforce今年計劃在Anthropic模型上花費數億美元。問題在于，這些支出是帶來了凈節省，還是僅僅將成本從工資轉移到了云賬單上。

微軟自身就有高達30%的代碼由AI輔助編寫。這一數字表明其確實具備真實的能力。然而，該公司在全球仍擁有超過220,000名員工。納德拉曾形容這一人員規模在AI競賽中是一個“巨大的劣勢”。自愿退休計劃和有針對性的招聘暫停旨在重塑勞動力隊伍，淘汰運營、基礎設施和銷售領域的資深通才，同時保護從事Copilot、Azure OpenAI和研究工作的AI工程師。

這一轉變有利于指揮AI系統的專家，而不是被AI取代的人。提示詞工程師、AI審計員和系統分析師的職位發布有所增長。將AI視為可選加速器的傳統軟件工程崗位面臨壓力。最近的一次X平臺討論捕捉到了這種雙重性：“能夠指揮AI的工程師市場正在擴大，而不能這樣做的工程師市場正在縮小。圖表中的職位名稱是一樣的。”

投資者的信心與行業的尷尬期

投資者已注意到這一點。盡管人員緊縮計劃收緊，微軟股價仍持續攀升。AI收入激增和云計算增長超過了人們對近期薪資支出的擔憂。數據中心的資本支出繼續加速。分析師預測，2026年全行業的AI基礎設施支出可能超過7,000億美元。這筆錢用于購買芯片、電力和設施。如果模型使用成本依然高昂，它并不會自動轉化為運營費用的降低。

從長遠來看，成本可能會下降。推理優化、更便宜的模型、更好的編排和企業許可協議應該會改善經濟效益。目前，整個行業正在應對一個尷尬的階段。工具的性能足以驅動大量使用，但成本之高又迫使企業進行預算干預。像微軟這樣的公司通過限制訪問和偏好內部解決方案來應對。它們繼續投資，同時也不斷進行調整。

這一事件的影響超出了雷德蒙德。每一次工業轉型都會帶來類似的時刻。鐵路公司在找到盈利路線之前過度鋪設了軌道。早期互聯網公司在壓縮和緩存技術成熟之前，在帶寬上燒掉了大量現金。AI當前的Token經濟可能是暫時的。在此之前，關于迅速失業的預期值得審視。如果那些 supposedly 取代工人的工具在大規模使用下的成本高于工人本身，那么時間表就會拉長。

微軟并沒有放棄AI。恰恰相反。該公司在其產品線中大力推廣Copilot，將模型嵌入從Office到安全工具的各種產品中，并與OpenAI和Anthropic保持密切關系。許可證削減代表了一種務實的成本管理。它也向市場發出了信號。AI帶來的生產力提升是真實的，費用也是真實的。公司必須平衡兩者。

微軟內部的工程師將繼續使用AI。他們只是會通過不同的界面和更嚴格的護欄來進行操作。他們的產出可能保持高位，而公司的底線將從較低的變動成本中受益。這種妥協捕捉到了企業AI的現狀：有用、昂貴、仍在演變中。而且賬單還在源源不斷地到來。

【來源：星途科訊】