本文来自微信公众号: InfoQ ,作者:冬梅
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/
