ИИ-инструменты для программирования переходят из стадии стремительного внедрения в стадию проверки экономической эффективности. По данным The Information, Microsoft сократила более чем на треть внутренний бюджет на Claude, первоначально превышавший миллиард долларов на год.
В Meta (запрещенной в России) число сотрудников, использующих Claude Code, уменьшилось примерно с 60 тысяч до 30 тысяч.
Причина, как утверждается в публикации, не в низком качестве инструмента. Напротив, его популярность привела к быстрому росту расходов. После предоставления доступа нескольким тысячам инженеров Microsoft потребление токенов в первые месяцы удвоилось.
В материале приводится оценка затрат от 500 до 2000 долларов на одного инженера в месяц. Компания начала переводить сотрудников на GitHub Copilot и собственные модели.
В Meta (запрещенной в России) сокращение аудитории также не устранило высокие издержки: по данным источника, за последние 28 дней расходы на Claude Code превысили 105 миллионов долларов.
Одновременно компания расширяет использование собственных инструментов MetaCode и Muse Code. Это позволяет не только контролировать бюджет, но и уменьшать зависимость от внешнего поставщика.
Проблема особенно заметна в агентном программировании. Обычный чат отвечает на отдельные запросы, тогда как агент может долго изучать проект, редактировать файлы, запускать тесты и повторять попытки.
При оплате за токены каждый такой цикл увеличивает счёт. Поэтому рост полезности инструмента не обязательно делает его экономически выгоднее: сложные задачи могут требовать всё больше вычислений.
К финансовым вопросам добавляется стратегическое соперничество. В публикации Claude Code и Claude Cowork описываются как продукты, которые всё ближе подходят к основному бизнесу крупных клиентов Anthropic.
Для Microsoft это рынок рабочих инструментов, для Meta — развитие собственных корпоративных ИИ-сервисов.
В такой ситуации покупатель начинает видеть в поставщике не только технологического партнёра, но и конкурента. Дополнительным фактором становятся опасения по поводу передачи внутреннего кода и данных.
Согласно материалу, Anthropic пытается удержать корпоративных заказчиков снижением стоимости отдельных операций и изменением условий хранения данных. Однако такие меры способны лишь частично снять напряжение.
Если клиент стремится самостоятельно контролировать ключевую технологию, одной ценовой уступки может оказаться недостаточно. Отдельный риск связан с концентрацией выручки. На двух неназванных клиентов приходится большая часть доходов Anthropic.
Главный вывод этой истории — переход от соревнования возможностей к оценке отдачи. Компаниям важно уже не только то, насколько хорошо ИИ пишет код, но и сколько стоит проверенный результат.
Это может привести к разделению задач: повседневную работу будут выполнять более дешёвые и управляемые модели, а самые мощные инструменты останутся для случаев, где их преимущество оправдывает дополнительные расходы.