2026年5月，正式宣布将逐步取消员工的Claude Code使用权限，6月30日全面关停内部入口，转而引导员工使用自家Copilot CLI。
短短半年时间，微软从全面开放转向紧急收缩，背后折射出一个行业残酷现实：
AI算力开销，已经高过人力成本。
半年前，微软曾大规模向工程师、产品经理、设计师开放Claude Code，推崇Vibe Coding新工作模式。
简单来说，就是员工用自然语言下达指令，由AI自动生成、调试代码，无需逐行手动编写。这种模式一度大幅提升办公效率，深受内部员工认可。
但好用的背后，是失控的Token账单。
微软官方对外口径为工具链统一，实际核心原因是成本超标。
不止微软，Uber今年AI编程预算仅四个月就已耗尽；高管也直言，团队算力支出早已超过员工薪酬，AI成本压力肉眼可见。
深层矛盾来自，副驾模式的天然缺陷。
企业保留原有全部员工薪资不变，只是额外叠加AI工具开销。
效率虽有小幅提升，但并未直接带来营收增长，最终形成“工资+算力”双重固定支出，成本结构持续恶化。
行业机构预测，未来单款大模型推理成本会大幅下降，但Agent应用爆发将带动整体Token消耗量暴涨24倍。单价下跌抵不过用量激增，企业AI总开支仍会持续走高。
与此同时，硅谷另一边给出了完全不同的解法。
YC合伙人提出观点：如果企业API账单不让人心痛，说明AI投入还远远不够。
在AI原生创业公司逻辑里，烧Token不是额外支出，而是替代人力成本。
这类公司不再固守传统层级架构，用AI承担大量重复性工作，精简团队规模。
几个人就能完成过去几十人的业务量，高额算力花费，被大幅缩减的人力成本完全覆盖。
此外，企业开始把业务经验、会议决策沉淀为标准化文档，形成可复用的AI资产，不再依赖老员工个人经验。
微软叫停Claude Code，并非否定AI价值，而是传统企业适配AI的一次碰壁。
传统公司只想把AI当增效工具，不愿重构组织架构；而新一代AI企业，直接用算力替代人力，重构业务模式。
可以预见，未来企业将分化为两类：
一类固守原有团队，被高昂AI账单拖累；另一类重构组织、以算力替代人力，真正实现降本增效。
AI不贵，守着旧模式用AI，才是最大的成本陷阱。
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