微軟將棄用Claude：太貴了還是薅明白了？

微軟也用不起 Claude Code 了

誰敢想，微軟——那個曾經給 OpenAI 累計投了 100 多億美元的科技巨頭，最近也因為 Claude“太貴了，用不起”而在內部叫停。

事情是這樣的：近日，微軟內部傳出一個消息，從 6 月 30 日起，數千名負責 Windows、Microsoft 365、Teams、Outlook 和 Surface 相關工作的工程師，將不再被允許使用 Claude Code。微軟自己引導他們轉向自家的 GitHub Copilot CLI。

微軟沒有公開具體在 Claude Code 上花費的數字，但知情人士透露此次叫停 Claude Code 的確是因為成本太高了，高到連微軟都覺得“肉疼”。

Uber 不久前經歷也做出了和微軟一樣的選擇。

據爆料，Claude Code 每個月為每位 Uber 工程師花掉的 AI 工具費用大概在 500 ～ 2000 美元。

這是什麼概念？一個百人技術團隊，光這一項 AI 工具，一年下來就是幾百萬美元。Uber 2026 年的 AI 預算，在 4 月份就被“燒”完了。

這背後其實藏著一個很多公司還沒反應過來、但已經開始頭疼的變化：AI 的定價模式，正在從以前的“辦套餐”變成現在的“按表走字”。

過去，許多 AI 工具採用按月固定收費的模式，成本相對可預測。但如今，越來越多面向編程場景的 AI 助手開始轉向基於 Token 的計費方式——提問越複雜、調用越頻繁、任務越深入，產生的費用就越高。對於日常需要處理大量編碼工作的技術團隊而言，這筆開支正迅速膨脹為一項不可忽視的財務壓力。

在這樣的背景下，即便是微軟、Uber 這樣體量的科技公司，也不得不重新算一筆帳：高昂的第三方 AI 工具費用，是否真的物有所值？是繼續支付不斷攀升的帳單，還是轉向更經濟的開源方案，或改用自有工具來取代？

微軟的選擇很明確：用自家的 GitHub Copilot CLI 替代 Claude Code。雖然功能體驗上可能稍遜一籌，但成本可控，內部資源流轉也更具效率。

這一選擇傳遞出一個清晰的信號——連微軟都開始覺得“貴”的 AI 定價，正在倒逼企業重新審視自己的技術採購策略。

畢竟，節約下來的成本，最終會直接反映在利潤上。

但《The Verge》也指出，取消 Claude Code 授權不會影響微軟與 Anthropic 達成的 Foundry 協議，該協議包括向 Anthropic 投資高達 50 億美元，並向 Foundry 客戶提供 Claude 模型的使用權限，以及 Anthropic 承諾斥資 300 億美元購買 Azure 計算能力。

讓員工用 Claude Code 只是一場實驗？

微軟突然取消內部工程師的 Claude Code 使用許可，是在其讓員工使用該工具的六個月後，于是外界認為，這不是一次倉促的封禁，倒像是一場精心安排的實驗。

據微軟內部備忘錄顯示，體驗與設備事業部執行副總裁 Rajesh Jha 對此做出了說明：“當我們開始同時提供 Copilot CLI 和 Claude Code 時，我們的目標是快速學習，在真實的工程工作流程中對這些工具進行基準測試，並了解哪些工具最能支持我們的團隊。Claude Code 在這一學習過程中發揮了重要作用……與此同時，Copilot CLI 也為我們帶來了一些特別重要的東西：一個我們可以直接與 GitHub 合作，根據微軟的代碼庫、工作流程、安全預期和工程需求來打造的產品。”

換句話說，微軟主動讓競爭對手的產品進入自己的工程團隊，讓 Claude Code 暴露自家 Copilot CLI 的短板。然後用半年時間收集反饋、修復差距，最後關掉對手的工具，把工程師全部遷回自家產品。

在 LinkedIn 平台，有用戶將這一策略概括為：先讓競品當“陪練”，學完了就收網。

一位 LinkedIn 用戶對此評價道：“如果微軟想要繼續使用 Claude，成本絕對不會是阻礙因素，微軟曾經的 Tokenmaxxing 策略就彷彿一開始就奔著學習目的去的。”

還有用戶表示，“使用對手的產品對自己的產品進行壓力測試，需要很強的自律性。而將所學知識付諸實踐，需要更多努力。”

從結果來看，微軟確實這樣做了。Copilot CLI 在六個月內根據工程師的對比使用反饋進行了多次迭代。

所以此次的棄用也被解讀為不是“用不起”而被動放棄，而是借力打力、補足短板之後，主動結束了這場內部實驗。

不過，外界对此看法並不一致。有開發者指出，微軟能夠這樣做，前提是它同時擁有底層雲基礎設施、自有的代碼托管平台 GitHub，以及足夠龐大的工程師群體作為“實驗樣本”。大多數公司不具備這種條件——它們只能單純地“用不起”，而微軟可以選擇“學完再停”。

叫停 Claude Code 背後，微軟面臨三大困境

然而，成本壓力和外界猜測的“實驗測試”或許只是浮在水面上的冰山一角。微軟叫停 Claude Code 的決定，遠不止是一筆財務帳——它觸及了一個更令這家軟體巨頭不安的事實：在大模型時代的產業鏈條上，微軟正在喪失定義權。

2026 年 3 月，企業支出管理平台 Ramp 發布了一期 AI Index，在首次購買 AI 服務的企業中，Anthropic 在與 OpenAI 的直接對決中勝率約為 70%。這與 Ramp 2025 年觀察到的趨勢完全相反，當時 OpenAI 的普及速度超過了其他任何一家模型公司。Anthropic 年化收入飆升至 190 億美元，直逼 OpenAI 的 250 億美元。

到了 4 月份，據 Anthropic 的企業 AI 採用率已達 34.4%，首次超越 OpenAI 的 32.3%，成為企業市場新的 AI 頭號供應商。推動這一反超的核心引擎，正是 Claude Code——這款編程工具發布僅半年就做到了 10 億美元的年化收入，占當時所有 GitHub 代碼提交的 4%。

而在這一輪市場中，微軟幾乎沒佔什麼位置。

在微軟被迫依賴 OpenAI 和 Anthropic 的外部模型時，2026 年 AI 創業公司年化收入已達 800 億美元，OpenAI 和 Anthropic 兩家就瓜分了 89%。

這揭示了一個殘酷的事實：基礎模型的商業價值正在向模型研發方回流，而微軟——只是渠道商。當渠道商試圖封殺源頭的時候，只能說明一件事：它已經買不到真正的入場券了。

總結起來或許可以概括為——微軟在三個戰場都被邊緣化了：模型、開發者、生态控制權。

困境一：沒有前沿基模，外部依賴嚴重

時至今日，微軟最大的隱憂，是它始終沒有真正屬於自己的前沿通用大模型。

自 2019 年起，微軟累計向 OpenAI 投入超過 130 億美元，並獲得約 27% 的股權，但其自研大語言模型始終未能對標 GPT-4 或 Claude。

2026 年 4 月，微軟 AI 研究實驗室發布的三款 MAI 系列模型——MAI-Transcribe-1、MAI-Voice-1 和 MAI-Image-2——僅覆蓋語音轉錄、語音生成和圖像創建，並未推出通用大語言模型。

微軟雖然擁有全球最強的 AI 商業入口之一，卻缺乏真正決定 AI 能力上限的“基模控制權”。

缺少了自研通用模型，微軟也就無法在通用對話、編程推理等核心場景實現技術閉環，其核心 AI 能力系於 OpenAI。2026 年 4 月，微軟與 OpenAI 聯合宣布結束持續七年的排他性綁定，Azure 不再是 OpenAI 唯一的雲出口，IP 授權從獨家轉為非獨家。

過去微軟最大的護城河之一，是“獨占 OpenAI”。但現在，這種獨占正在鬆動。

而一旦微軟失去對 OpenAI 的獨家綁定，它就必須面對一個殘酷現實：它自己並沒有能夠替代 GPT-4 或 Claude 的底層模型。這也是為什麼，微軟今天在 AI 領域呈現出一種非常割裂的狀態：它是全球 AI 商業化最深的公司之一，但同時，它又高度依賴外部模型提供核心能力。這種“平台強、模型弱”的結構，本質上是一種技術空心化。

困境二：自身產品力不敵競爭對手

更讓微軟難過的是，不僅僅是沒有拿得出手的通用大模型，曾經搶佔了早期智能編程窗口期的 Copilot 也遭到了 Claude Code 實質性碾壓。

過去兩年，GitHub Copilot 一直是 AI 編程的代名詞。但 2026 年的 AI 編程市場，已經發生了根本變化。Claude Code 真正改變行業的地方，在於它把“代碼補全工具”變成了“長上下文工程代理”。

傳統 Copilot 更像：“幫你寫幾行代碼”，Claude Code 則能做到直接參與整個軟體工程流程。

在微軟內部，最受歡迎的編程工具並非自家 Copilot，而是 Claude Code。

據《The Verge》記者 Tom Warren 報道，微軟工程師在過去幾個月中“明顯偏向”Claude Code 而非自家工具。這一偏好並非源於員工“不愛用自家產品”，而是產品力本身存在實質性差距。

據測試數據，Claude Code 在 SWE-bench 上的得分為 80.8%，基於 GPT-4o 的 GitHub Copilot 僅為 72.5%，相差 8.3 個百分點。

Claude Code 支持百萬 token 上下文窗口，單次會話可處理約 3000 個文件，而 Copilot CLI 上限僅為 128K token。在跨數十個文件進行重構或調試的場景下，Claude Code 完成率達 89%，Copilot 只有 60%。

工程師日常使用 Claude Code，意味著開發工作流、調試數據和操作習慣都在 Anthropic 的生態中沉澱。據《The Verge》報道，在向內部開放 Claude Code 前，91% 的微軟工程團隊在使用 GitHub Copilot，但過去六個月中 Claude Code 的使用量“嚴重蚕食”了這一比例。

微軟體驗與設備事業部負責人 Rajesh Jha 在備忘錄中坦承 Claude Code 是“學習過程的重要組成部分”，但仍要求強制切換。這一矛盾的根源在於戰略層面的根本焦慮——當工程師將開發工具鏈中的關鍵環節寄託於外部產品，微軟對自身技術棧的控制力正在逐步削弱。

員工長期使用外部工具，意味著培養競爭對手的用戶習慣，未來將開發技能和流程知識直接帶入競對公司。

一名微軟內部人士對《The Information》表示，Claude Code 在微軟工程師群體中的滿意度高達 91%。當一家公司的核心開發者對自己的工具滿意度低於外部競品，其技術凝聚力便面臨重大挑戰。這不是“害怕對手賺錢”，而是擔心開發文化被外部工具滲透，導致核心人才和開發流程被鎖定在競爭對手的產品上。

困境三：生态控制权减弱

更讓微軟難受的是：不僅內部工程師在轉向 Claude，整個企業市場也開始出現類似趨勢。

微軟投資 OpenAI 和 Anthropic 兩個主要合作夥伴，但二者均正逐步擺脫對微軟的依賴。

根據 Ramp AI Index 數據，2026 年 4 月，Anthropic 的企業付費採用率已達 34.4%，首次超越 OpenAI 的 32.3%。過去 12 個月，Anthropic 的企業採用率從僅 9% 飆升至 34.4%，增長近 4 倍，而 OpenAI 的企業採用率同期僅增長了 0.3%。

當企業在 2026 年首次採購 AI 服務時，約 70% 的直接對決中最終簽單的是 Claude 而非 ChatGPT。

推動這一反超的核心引擎正是 Claude Code。

據市場估算，全球 GitHub 公开提交中約 4% 由 Claude Code 參與完成，Anthropic 預計到 2026 年底將超過 20%。Claude Code 占據 AI 編程工具市場 54% 份額，全球財富十強企業中 8 家為其付費客戶。從年化收入來看，Claude Code 在 2025 年 11 月突破 10 億美元，到 2026 年初已達 25 億美元。相比之下，OpenAI 的 Codex 年化收入約為 10 億美元。

據高盛統計，2026 年 AI 創業公司年化總收入約為 800 億美元，OpenAI 約 250 億、Anthropic 約 190 億，兩家合計占 89%。當 Claude Code 的收入由 Anthropic 獲取而非微軟時，微軟所扮演的角色本質上仍是渠道商——提供了算力和部分投資，卻未能獲取大模型核心價值中最豐厚的利潤。

2026 年 4 月，亞馬遜與 OpenAI 達成戰略合作，承諾最多投資 500 億美元，AWS 還將作為 OpenAI 企業級平台 Frontier 的獨家第三方雲分銷商。

據 Business Insider 報道，微軟內部評估顯示 GitHub Copilot 在 AI 編程工具市場中的份額已下滑至約 25%。

這些數據意味著：AI 競爭正在從“聊天機器人”轉向“工程系統”。

而在這一輪競爭中，Claude Code 正在成為新的基礎設施入口。問題在於——微軟本來應該是這場 AI 編程革命最大的受益者。因為 GitHub 本來就掌握著全球最大的開發者生態。

但現在 Claude Code 占據開發者心智，Anthropic 拿走企業增長，OpenAI 逐漸脫離微軟獨占體系，更可怕的是，GitHub Copilot 反而開始被邊緣化。

微軟突然發現：自己擁有 GitHub，卻未必擁有下一代 AI 編程生態。

一步錯，步步錯

微軟今天面臨的問題，其實已經不是某一個產品落後那麼簡單了。

從表面上看，這只是一次“內部停用 Claude Code”的管理動作，但往更深層看，會發現背後是一整條正在失控的鏈條。

最開始，是微軟遲遲沒有做出真正能對標 GPT-4、Claude 的自研通用大模型。底層模型能力缺位之後，它只能長期依賴 OpenAI 提供核心 AI 能力。可問題在於，OpenAI 如今也在逐步擺脫微軟的獨家綁定，雙方的關係已經從“深度捆綁”變成了“合作但不排他”。

而另一邊，更危險的事情正在微軟內部發生。

越來越多微軟工程師開始日常使用 Claude Code，而不是自家的 Copilot。表面看只是開發工具選擇，實際上影響的是整個開發生態：代碼工作流、調試數據和操作習慣，都會隨著工具一起遷移。對一家平台型公司來說，最可怕的從來不是競爭對手賺到錢，而是自己的開發者開始在競爭對手生態裡工作。

接下來，問題開始進一步傳導。

開發者大量轉向 Claude Code 後，真正賺到錢的是 Anthropic。企業客戶也開始跟著遷移，Claude 在 AI 編程領域的話語權迅速擴大。微軟雖然仍然能通過 Azure 提供算力賺錢，但 AI 時代利潤最厚、控制力最強的那部分價值，正在被模型公司和 Agent 平台拿走。

這種情況下，微軟內部開始出現一種很微妙的狀態：產品競爭不過，但又不能繼續放任員工全面倒向外部工具。於是最後採取的辦法，不是先把 Copilot 能力追上，而是先暫停 Claude Code 的內部使用許可。

這其實已經說明，問題開始從“產品競爭”演變成“組織防禦”。

據《The Verge》報導，微軟甚至一度考慮收購 Cursor，來彌補 Copilot 在 AI 編程體驗上的差距，只是後來因為監管風險等因素沒有推進。

某種程度上，這恰恰暴露了微軟現在最尷尬的地方：它擁有全球最強的開發者平台之一，也擁有最龐大的企業客戶體系，但 AI 編程時代最關鍵的入口——開發者每天真正使用的 Agent 工具——卻正在落到別人手裡。

而一旦開發者習慣、工作流和工程生態都被重新建立，後面再想奪回來，就不是加幾個功能、換一次產品策略那麼簡單了。