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微软和 Meta 正在大幅减少内部的 Token 用量,砍的主要是 Claude。 微软这边,云和 AI 部门大概有 6 万人,高管直接让员工少用 Claude,多用 GitHub Copilot 和 OpenAI 的模型。据 The Information 报道,这个部门大多数人每月的 AI 预算上限,从 10 万美元砍到了 1 万美元左右——还是太有钱了,我这里也就每人每月两个 200$ 的订阅预算。 微软原本预计,内部一年在 Anthropic 身上至少要花 10 亿美元,现在这个预期也降了三分之一以上。 当然,微软客户通过微软的服务用 Claude 的花费还在涨,合作并没有断。 而 Meta 那边,Claude Code 的内部用户从年初的 6 万左右,降到了 3 万左右。裁员是一部分原因,但更主要的,是在推自家的 MetaCode 和自家模型。(就在今年春天,Meta 员工还搞了个内部排行榜,比谁烧的 Token 多……) 在我看来,要能长期靠 Token 来赚钱,其实还挺艰难的。 模型厂商只有始终保持优势,并且基于这种优势不断扩大领先,大客户才会一直心甘情愿地掏钱。 而一旦慢下来,哪怕只是被别家追到“差不多够用”,客户就会开始算账:同样的活,换个便宜的、甚至自家的模型,能不能干? 像微软和 Meta 这样的公司,这笔账是一定会算的。所以这事的商业逻辑也就会受到很大影响。 以我的使用为例,我都是凡事先用最好(通常也最贵)的模型跑通流程,用最快的速度把效果做到最好。 要是成本太高了,那就换个便宜点的开源模型(我在用的有 Kimi, Deepseek,GLM, Seed);要是效果不够用的,那就找个开源底座模型(比如 Qwen 3.8 27B)用自己的数据搞一下后训练。 这样就能得到一个符合自己要求、成本舒适(我的场景降到差不多百分之一)、甚至性能还最强(自己训练的)的模型。 微软和 Meta 现在做的,大概也是这么件事,只不过体量大到能上新闻而已。 再长期一些,我其实也没那么看好目前最头部的几家模型厂商,好比曾鸣教授讲的,它们可能只对应于石油开采公司。 至于后续的石油销售公司、汽车公司、甚至自动驾驶公司等等的应用生态,或许还有一点早。 所以,机会还很多。 最后,如果你有需要使用 Claude,别问我怎么保号了,带上简历、后台发“JD”直接加入就好,我能保证…
微软和 Meta 正在大幅减少内部 Claude Token 用量。微软云和 AI 部门高管要求员工少用 Claude,转向 GitHub Copilot 和 OpenAI 模型,AI 预算从每月 10 万美元降至 1 万美元左右,内部年度支出预期下调三分之一以上;Meta 内部 Claude Code 用户从 6 万降至 3 万,主要因推广自家 MetaCode 和模型。
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来源:AGI Hunt · mp.weixin.qq.com
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