微软将弃用Claude：太贵了还是薅明白了？

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/