去年12月，微软曾向数千名工程师、产品经理和设计师宣布，公司将允许他们在企业内部免费使用Anthropic的命令行编码代理Claude Code。
到了今年春季，该工具的使用范围已远超工程部门，甚至扩展到了那些在传统企业软件推广中通常需要数年才能获得使用权限的非技术岗位。在微软内部，这次推广被视为一项学习实践。然而，在外界看来，这传递的信息更为直接：这家拥有自己基础模型和编码助手的全球最大软件公司，竟然付费让竞争对手的产品在其员工中普及。
然而，仅仅六个月后，这项实验正在被叫停。据Windows Central及其他媒体援引The Verge的最初报道，微软正在撤销其“体验与设备”部门（负责开发Windows、Microsoft 365、Outlook、Teams和Surface）内部的大部分Claude Code直接许可证。
受影响的工程师已被告知，须在6月30日（微软财年最后一天）之前迁移至GitHub Copilot CLI。官方给出的理由是工具链统一，但“日历”（即财年结束）上的深层原因则不言自明。
这次对Claude Code的收紧，是迄今为止最可靠的信号，表明在当前token价格下，企业级AI编码的单位经济效益难以成立。这并非因为工具本身不好用，恰恰相反：这些工具非常高效，以至于工程师们频繁使用，而正是这种持续性的高强度使用，导致了成本模型的崩溃。
最明显的例证来自Uber。与微软不同，Uber没有如此雄厚的财力支撑。Uber首席技术官Praveen Neppalli Naga在今年4月告诉The Information，公司在短短四个月内就耗尽了原计划用于2026年的全部AI编码预算。
Naga的数据显示，到今年3月，Claude Code在Uber约5000名工程师中的使用率从32%飙升至84%。每位工程师每月在token上的花费介于500美元至2000美元之间。目前，Uber约70%的提交代码由AI生成，并且大约十分之一的实时后端更新由无人干预的AI代理完成。
Naga表示：“我不得不重新制定计划，因为我原以为所需的预算已经全部用光了。”
这句话是整个问题的缩影。预算预测之所以出错，是因为被预测的变量——token消耗量，其行为模式与财务团队惯于建模的“许可证”和“席位”完全不同。传统的企业软件交易以用户数量计费，而基于token的交易则取决于模型“思考”的程度。代理式编码（Agentic coding）会使模型进行大量“思考”，会话持续数小时，生成并行线程并产生海量的上下文，这与简单的自动补全交互有着本质的区别。
