微软砍三成预算、Meta 用户腰斩，巨头们开始对 Claude「用不起」了

2026年10月7日

Anthropic 正准备去敲纳斯达克的门，最关键的节骨眼上，两个最大的金主同时踩了刹车。

据 The Information 最新报道，微软原本预计今年在 Claude 上超 10 亿美元的内部预算，已经被砍掉三分之一以上。Meta 那边更狠，内部用 Claude Code 的员工从约 6 万人直接掉到约 3 万，腰斩。更魔幻的是，就这砍了一半的人，Meta 最近 28 天在 Claude Code 上还烧掉了超过 1.05 亿美元。

Claude 的问题恰恰不是不好用，是它太好用了，好用到账单兜不住。

越好用，越烧钱

去年 12 月，微软在体验与设备部门给数千名工程师开了 Claude Code。没人推广，没人动员，它靠自己火了，头几个月 Token 消耗量直接翻倍。每个工程师每月的 Token 成本在 500 到 2000 美元之间，整个团队加起来烧掉数百万美元。

微软云与 AI 负责人 Scott Guthrie 和高管 Jay Parikh 坐不住了，直接发话：少用 Claude，改用 GitHub Copilot 和自家模型。据 The Decoder 报道，云部门每人每月的 Claude 额度从 10 万美元直降到约 1 万美元，一刀砍掉九成。到 2026 年 5 月，微软取消了大部分 Claude Code 许可证，要求 6 月 30 日财年结束前全部迁完。微软 AI CEO 苏莱曼说得直白：Anthropic 的方案「极其昂贵」，目标是大幅削减，直到彻底取消。

Meta 那边的情况略有不同。裁员 10% 只能解释一部分用户流失，更大的原因是 Meta 自己造出了替代品。内部编程工具 MetaCode 已有超 3 万用户，今年 8 月开始对外测试的 Muse Code 内部用户也超 6000。自研的 Muse Spark 模型进步太快，很大程度上把 Claude 的需求直接顶掉了。

这就是按 Token 计费的死结。聊天时你问一句答一句，流量有限。但 Agent 模式不一样，它会自己读代码、跑测试、改了再改，一干就是几个小时，流量表一直在转。工具越好用、用的人越多、干的活越复杂，账单就越吓人。Meta 内部那份被员工戏称为「Claudeonomics」的看板，30 天烧掉 60 万亿 Token，等于海量内部代码和数据每天在别人家服务器上跑一圈再回来——这种事，哪家大厂能忍？

最扎心的不是钱，是时间点

Anthropic 今年 6 月秘密向 SEC 提交了 S-1 文件，9 月公开的招股书里写着：两家未具名客户合计贡献了约 25% 的营收。市场普遍猜，这两家就是微软和 Meta。按此前报道的节奏，Anthropic 最早本月中旬就要启动正式路演，冲刺纳斯达克。

一家公司正准备去说服投资人，四分之一的收入可能来自两个客户，而这两个客户恰好在这个节骨眼上同时收缩。换你坐在路演台下，也得再多想想。

而且还有个更拧巴的反差。微软在 Claude 上拼命省钱，Anthropic 却还得在微软云上大把花钱——招股书显示，Anthropic 与微软之间有约 314 亿美元不可取消的基础设施采购承诺。一边被砍单，一边还得在对方云上烧钱，这画面多少有点讽刺。

更深层的逻辑是身份的转变。一年前大家把 Anthropic 当成卖铲子的：模型是工具，谁都能买来用。但现在不一样了，Claude Code 能自己写代码、改文档、跑流程，Claude Cowork 越来越像 Office 的替代品——而 Office 恰好是微软的命根子。Meta 那边也一样，自己要把 Muse 做成卖给企业的服务，没道理一边做竞品一边给对手交钱，据报道还想限制 Anthropic 接触自家训练数据。

这股风并不只刮在微软 Meta 两家。7 月阿里全面停用 Claude Code，改推自研 Qoder；9 月英伟达、Palantir、Booz Allen 也收紧了使用，英伟达在处理专有信息时更愿意用自家的 Nemotron。理由各不相同，有成本、有数据安全、有防蒸馏，但方向一致：代码这种最核心的事，巨头要握在自己手里。

Anthropic 当然也在应对。9 月初发布的 Fable 5.1 基础价格不变，但缓存读取成本一口气降了 75%，典型工作负载整体便宜约 25%，高度 Agent 化的重活最多便宜 45%。同时它还调整了此前引发争议的数据留存政策，允许企业在自己基础设施上保留数据，试图挽回被安全顾虑吓跑的客户。但降价只能缓解矛盾，解决不了根本——巨头们不仅嫌贵，更在意的是这家供应商正在变成它们的竞争对手。

过去两年，AI 行业比的是谁的模型更强、谁的 Agent 能独立干更久的活。现在，CFO 开始问另一个问题：每一行代码到底花了多少钱？这个问题的答案，正在把市场切成两层。够用、便宜、可控的模型吃掉大量日常活儿，最强的模型只留给最难的那一小部分。对这场 ASI 竞赛来说，这是个残酷的提醒——光有最强还不够，还得让人用得起。能力曲线和成本曲线正在赛跑，谁先把智能做到足够便宜，谁才能真正走进每个工程师的日常。

越好用，越烧钱

最扎心的不是钱，是时间点

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