Anthropic 在推进上市之际，来自两家重要客户的需求却同时收缩。
据 The Information 最新报道，微软原本预计今年在 Claude 上投入超过 10 亿美元的内部预算，现已削减逾三分之一。Meta 方面，内部使用 Claude Code 的员工人数也从约 6 万降至约 3 万。
使用量上升，成本也迅速放大
报道提到，去年 12 月，微软在体验与设备部门向数千名工程师开放 Claude Code。即便没有专门推广，相关工具在最初几个月的 Token 消耗量仍然翻倍。
按报道披露的数据，每名工程师每月的 Token 成本在 500 美元到 2000 美元之间，整个团队累计支出达到数百万美元。
随后，微软云与 AI 负责人 Scott Guthrie 以及高管 Jay Parikh 要求员工减少使用 Claude，转向 GitHub Copilot 和微软自家模型。
据 The Decoder 报道，微软云部门员工每月可用的 Claude 额度已从 10 万美元降至约 1 万美元，降幅约 90%。到 2026 年 5 月，微软已取消大部分 Claude Code 许可证，并要求相关迁移在 6 月 30 日财年结束前完成。
微软 AI CEO 苏莱曼也表示，Anthropic 的方案「极其昂贵」，公司的目标是大幅削减相关支出，直至彻底取消。
Meta 用户规模减半，自研工具开始替代
Meta 的收缩幅度更大。报道显示，内部使用 Claude Code 的员工人数已从约 6 万降至约 3 万。
文中称，Meta 此前裁员 10% 只能解释部分用户流失，更主要的变化来自内部替代工具的推进。Meta 自研编程工具 MetaCode 已拥有超过 3 万用户，计划于今年 8 月开始对外测试的 Muse Code，内部用户也已超过 6000。
与此同时，Meta 自研的 Muse Spark 模型快速进步，进一步压缩了 Claude 的内部需求。
即便在用户数减半后，Meta 最近 28 天在 Claude Code 上的支出仍超过 1.05 亿美元。报道还提到，Meta 内部有一个被员工称为「Claudeonomics」的看板，显示 30 天内消耗了 60 万亿 Token。
在 Agent 模式下，模型会持续读取代码、运行测试并反复修改，使用时长和 Token 消耗都明显高于普通对话场景。随着工具能力增强、使用人数增加、任务复杂度上升，按 Token 计费带来的成本压力也随之放大。
上市前夕，客户集中度问题被放大
时间点也让这轮收缩更受关注。
Anthropic 于今年 6 月秘密向 SEC 提交 S-1 文件。到 9 月公开的招股书中，公司披露两家未具名客户合计贡献了约 25% 的营收。市场猜测，这两家客户就是微软和 Meta。
按此前报道节奏，Anthropic 最早可能在本月中旬启动正式路演，冲刺纳斯达克。在这一节点上，如果贡献约四分之一收入的两家客户同步收缩支出，投资人势必会关注其客户集中度与后续增长稳定性。
招股书还显示，Anthropic 与微软之间存在约 314 亿美元不可取消的基础设施采购承诺。这意味着，微软一边压缩 Claude 使用成本，Anthropic 另一边仍需在微软云上承担大额基础设施支出。
从供应商到潜在竞争者
报道认为，更深层的变化在于双方关系的转变。
此前，Anthropic 更多被视为模型供应商，客户采购后即可接入自身业务。但随着 Claude Code 可以独立完成写代码、改文档、跑流程等任务，Claude Cowork 也越来越接近办公软件形态，Anthropic 与大型科技公司的业务边界开始重叠。
对微软而言，Office 是核心业务之一；对 Meta 而言，公司也在推动 Muse 面向企业提供服务。在这种情况下，一边开发竞品、一边持续向外部供应商支付高额费用，显然难以长期维持。
据报道，Meta 还希望限制 Anthropic 接触其训练数据。模型能力越强，越接近客户核心业务，客户对数据、流程和控制权的顾虑也会越强。
类似调整不只发生在微软和 Meta
这股趋势并不限于两家公司。
报道提到，7 月阿里已全面停用 Claude Code，转而推广自研 Qoder。9 月，英伟达、Palantir 和 Booz Allen 也收紧了相关使用；其中英伟达在处理专有信息时，更倾向于采用自家的 Nemotron。
这些公司的原因并不完全相同，有的是成本考量，有的是数据安全，也有的是防止蒸馏风险。但共同点在于，代码相关工作被视为核心能力，越来越多大型企业希望将其掌握在自己手中。
Anthropic 已开始降价和调整政策
面对客户收缩，Anthropic 也在调整产品策略。
报道显示，Anthropic 在 9 月初发布 Fable 5.1 时维持基础价格不变，但将缓存读取成本下调 75%。按其披露，典型工作负载的整体成本下降约 25%，高度 Agent 化的重负载场景最高可下降 45%。
公司还修改了此前引发争议的数据留存政策，允许企业在自己的基础设施上保留数据，以回应部分客户的安全顾虑。
不过，报道指出，价格调整只能缓解部分矛盾，无法改变一个更核心的问题：对这些大型客户来说，Anthropic 不只是昂贵的供应商，也越来越像潜在竞争者。
AI 编程开始进入成本核算阶段
过去两年，AI 行业更关注模型能力、Agent 持续执行任务的时长，以及自动化程度。现在，企业开始把问题转向成本：每一行代码究竟要花多少钱。
微软的变化正体现了这一点。Claude Code 的使用量在内部快速增长，账单也同步上升，最终促使公司收回大部分许可证。即便工程师愿意使用，预算约束仍然会决定工具能否继续大规模部署。
报道认为，这种变化正在把市场分成两层：价格更低、可控性更强、能力足够的模型，将承担大量日常工作；最强的模型，则可能只保留给最复杂的一小部分任务。
参考资料显示，本文援引 The Information 报道，原文来自微信公众号「新智元」，作者为 ASI启示录，编辑为所罗门。