連微軟都用不起 AI 了
微軟上週做了一件事：自 6 月 30 日起，取消內部大部分工程師的 `Claude Code` 授權，強制遷移到自家的 `GitHub Copilot CLI`。六個月前，微軟還在大力推廣 Claude Code，鼓勵工程師用它重塑工作流程。六個月後，一紙通知，全員斷供。據 The Verge 報導（Microsoft cancels internal Claude Code licenses），負責 Windows、Microsoft 365、Teams、Outlook 和 Surface 的工程師全都受到影響。近十萬人。
理由極其直白：帳單太貴了。
微軟，市值 3.5 兆美元。給 OpenAI 砸了 130 億美元。給 Anthropic 投了 50 億美元。Anthropic 還承諾花 300 億美元買 Azure 算力。
Claude Code 的帳單，它扛不住。
問題出在計費方式。Claude Code 按 Token 計費——模型處理的每一個字都要錢。工程師用 Claude Code 寫程式碼，一次請求消耗的 Token 是一般聊天的數十倍。程式碼上下文、專案結構、需求說明、生成方案、除錯建議……全都是 Token。
用得越多，付得越多。而 AI 最好用的地方，恰恰是讓你用得多。
Uber 更誇張。CTO 在內部備忘錄裡寫：95% 的工程師月活使用 AI 工具，84% 進入了「智能體編碼」模式，70% 的線上提交程式碼源自 AI 生成。
數據很漂亮。代價也很漂亮——原本留給 2026 年全年的 AI 預算（約 34 億美元），四個月燒光了。
Claude Code 在 Uber 的數據：5000 名工程師導入後，月度使用率飆到 85%～95%，每位工程師每月 API 成本 500 到 2000 美元。一個百人團隊，光這一項 AI 工具，一年幾百萬美元。
Uber CTO 用了一句話形容自己的處境："I'm back to the drawing board"——一切推倒重來。
過去三十年，軟體的定價邏輯是「包月自助」——付了月費，隨便用。Office 365、Jira、Slack，都是這個模式。用得越多，單次成本越低，公司越賺。
AI 把這個邏輯翻過來了。用得越多，單次成本越高，公司越虧。
傳統軟體開發裡，工程師寫得越多，公司賺得越多。AI 智能體時代，AI 寫得越多，付給外部供應商的帳單漲得越快。每一個 Token 的生成，都在即時消耗你的現金流。
輝達應用深度學習副總裁 Bryan Catanzaro 最近公開承認："對我的團隊來說，算力成本已經遠高於員工薪資成本。"
AI 本來是幫你省錢的。結果它幫你花錢的速度，比你自己寫程式碼花錢的速度快多了。
還有一個更諷刺的細節。
微軟還在 Azure 上幫 Anthropic 搭建了大部分算力底座。但自家工程師大規模呼叫 Claude Code 時，微軟需要按 Token 向 Anthropic 付費。
等於給最直接的競品輸血。
對微軟來說，GitHub Copilot 是「內部核算成本」，資源在 Azure 內部流轉，邊際成本極低。Claude Code 是一筆實打實的「外部帳單」。即便兩者產出完全相同，財務性質天差地別。
砍外部帳單，用自家工具。功能可能差一點，但成本可控。帳本邏輯，戰勝了工程師的技術品味。
不過，還有一種解讀：微軟從一開始就不是「用不起」，而是「學完了」。
讓競品進來當陪練，暴露自家 Copilot CLI 的短板，收集工程師的對比回饋，六個月內迭代了多次。短板補得差不多了，收網。
這個解讀有道理，但只對微軟成立。微軟有雲基礎設施、有 GitHub、有足夠大的工程師群體當「實驗樣本」。大多數公司不具備這種條件——它們不是「學完再停」，是單純地「用不起」。
AI 工具的定價正在從「辦套餐」變成「按表走字」。GitHub 6 月 1 日起全面轉向按使用量計費。Anthropic 在企業續約時把基於席位的定價切換為按使用量計費。Claude Code 的日均成本從 6 美元翻倍到 13 美元。美國 AI 軟體價格過去一年漲了 20% 到 37%。
所有方向都指向同一個結果：AI 會越來越貴，不是越來越便宜。
模型在變大，Agent 在變多，呼叫鏈在變長。一個自動化任務可能連續呼叫多個模型、執行長鏈路推理，Token 消耗遠高於今天的聊天式互動。即便單個 Token 的價格下降，總消耗量漲得更快。
這就是 AI 的定價悖論：效率越高，成本越高。你越離不開它，它越貴。
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