Laut einem Bericht von The Information reduzieren sowohl Meta als auch Microsoft die Nutzung von Claude von Anthropic durch ihre eigenen Mitarbeiter erheblich, da die beiden Technologiegiganten Ingenieure auf interne KI-Codierungstools lenken und die steigenden KI-Ausgaben eindämmen.

Die Verschiebung wirkt sich auf interne Budgets und Arbeitsabläufe aus, nicht auf den Kundenzugriff. Claude bleibt über die kommerziellen Produkte von Microsoft verfügbar, und die Ausgaben der Kunden für Anthropic-Modelle über die Unternehmensplattformen von Microsoft steigen weiter, auch wenn Microsoft die Schrauben bei seinen eigenen Mitarbeitern anzieht. Weitere Informationen zu dieser Geschichte finden Sie in unserer KI-Nachrichten.

Microsoft senkt die internen Schätzungen für anthropische Ausgaben um mehr als ein Drittel

Microsoft hatte zuvor prognostiziert, dass seine internen Ausgaben für die Technologie von Anthropic jährlich über 1 Milliarde US-Dollar betragen würden. Diese Schätzung ist seitdem um mehr als ein Drittel gesunken, nachdem das Management die Mitarbeiter angewiesen hatte, die Verwendung von Claude einzuschränken und Microsoft-eigene Tools zu bevorzugen, darunter GitHub Copilot und OpenAI-basierte Frameworks, berichtete The Information.

Berichten zufolge wurden in der Cloud- und KI-Abteilung von Microsoft die monatlichen Ausgabenobergrenzen für KI pro Mitarbeiter in den meisten Fällen von 100.000 US-Dollar auf etwa 10.000 US-Dollar gesenkt. Bei diesen Zahlen handelt es sich eher um Ausgabengrenzen als um die tatsächlichen Ausgaben der Ingenieure. Die gekürzten Budgets haben jedoch einige Ingenieure frustriert, die zuvor einen großen Spielraum hatten, um mit verschiedenen Grenzmodellen zu experimentieren.

Die Richtlinie verdeutlicht eine Spannung, die in dieser Ära der KI-Einführung einzigartig ist: Microsoft ist gleichzeitig der größte Investor und engste Vertriebspartner von OpenAI, einer der größten Unternehmenskunden von Anthropic und mit seinem eigenen Copilot-Stack ein Konkurrent beider Unternehmen. Jeder Dollar an interner Claude-Nutzung dient gewissermaßen der Finanzierung der Modelle, die mit den Tools konkurrieren, die Microsoft seinen eigenen Mitarbeitern nutzen möchte.

Metas Claude Code-Benutzerbasis halbiert

Bei Meta soll die Zahl der Mitarbeiter, die Claude Code nutzen, von rund 60.000 Anfang des Jahres auf etwa 30.000 gesunken sein. Entlassungen spielten eine Rolle, aber der Hauptgrund ist dem Bericht zufolge die strategische Ausrichtung von Meta auf eigene KI-Codierungslösungen: MetaCode, das auf Metas proprietären Modellen aufbaut und inzwischen mehr als 30.000 interne Benutzer beansprucht, und Muse Code mit über 6.000 Mitarbeiterbenutzern. Meta begann im August mit externen Tests von Muse Code bei Kunden.

Auch wenn die Nutzerzahlen zurückgingen, blieben die Ausgaben von Meta für das Coding-Tool von Anthropic beträchtlich. Berichten zufolge hat das Unternehmen Claude Code innerhalb eines einzigen Zeitraums von 28 Tagen mehr als 105 Millionen US-Dollar zur Verfügung gestellt, was daran erinnert, dass weniger Benutzer nicht zwangsläufig bedeuten, dass weniger Geld an Anthropic fließt.

Anthropic wächst trotzdem weiter

Nichts davon hat die Schlagzeilen von Anthropic beeinträchtigt. Das Unternehmen teilte den Anlegern im August mit, dass sein Jahresumsatz Ende Juli 65 Milliarden US-Dollar erreicht habe, und bereite Berichten zufolge einen Börsengang mit einer Bewertung von bis zu 2 Billionen US-Dollar vor. Der Verlust einiger interner Arbeitsplätze bei zwei seiner größten Unternehmenskunden ist ein Rundungsfehler im Vergleich zur breiteren Nachfragekurve von Tausenden anderen Unternehmen, die Codierungsarbeiten über Claude abwickeln.

Die Kürzungen bei Meta und Microsoft sagen mehr über die Käufer als über den Verkäufer aus. Beide Unternehmen gehören zu den größten KI-Ausgaben der Welt, und beide haben ein Stadium erreicht, in dem die KI-Budgets, die während des anfänglichen Einführungsansturms explodierten, der gleichen Disziplin unterworfen werden wie jede andere Werbebuchung. Codierungsassistenten sind vom Experiment zur wesentlichen Infrastruktur übergegangen, und die wesentliche Infrastruktur erhält Beschaffungsprüfungen.

Die Ökonomie hinter den Decken

Die neuen Ausgabengrenzen machen die Budgetierung außerdem vorhersehbarer, als es unbegrenztes Experimentieren nie war. Bei 100.000 US-Dollar pro Mitarbeiter und Monat könnte ein Unternehmen mit 10.000 Ingenieuren theoretisch mehr als 1 Milliarde US-Dollar pro Jahr allein für den Modellzugriff verbrennen, vor Rechen-, Werkzeug- und Integrationskosten. Auch wenn die tatsächliche Nutzung nie an die Obergrenze heranreicht, machen großzügige Obergrenzen eine Prognose unmöglich, und Prognosen sind genau das, was Beschaffungsorganisationen fordern, wenn eine Technologie vom Experiment zur Werbebuchung übergeht.

Der größere Trend: Erstellen statt Kaufen bei KI-Werkzeugen

Die Berichte erfassen auch das Build-versus-Buy-Kalkül, das derzeit in der gesamten Softwarebranche zum Tragen kommt. Frontier-Modell-APIs machten es selbst den größten Unternehmen ganz einfach, über Nacht erstklassige KI-Tools einzuführen. Aber Programmieragenten unterscheiden sich von einem Marketing-Chatbot: Sie sitzen im Zentrum der technischen Arbeitsabläufe, berühren proprietären Quellcode und stellen pro Arbeitsplatz Kosten dar, die mit der Mitarbeiterzahl skalieren.

Für Meta, das jahrelang eine eigene KI-Forschungsorganisation und Modellfamilien aufgebaut hat, ist der Ersatz eines externen Codierungsassistenten durch einen internen, der auf eigenen Modellen basiert, eine natürliche Konsolidierung. Wenn Microsoft seine Ingenieure dazu drängt, auf GitHub Copilot und OpenAI-basierte Tools zu setzen, wird das Mitarbeiterverhalten mit den unternehmenseigenen Produktwetten in Einklang gebracht.

Das Risiko liegt für beide in der Fähigkeit. Wenn interne Tools bei Codierungs-Benchmarks hinter den Spitzenmodellen zurückbleiben, könnten die Produktivitätsgewinne trotz sinkender Kosten zurückgehen. Dieser Kompromiss zwischen Geldeinsparungen und der Maximierung der Hebelwirkung der Ingenieure ist ein Problem, mit dem jedes große Unternehmen, das KI einführt, in den nächsten Jahren konfrontiert sein wird, und die Entscheidungen bei Meta und Microsoft werden als Testfall genau beobachtet.

Für Anthropic ist die Episode ein Warnschuss mit einem Lichtblick. Die beiden bedeutendsten Unternehmenskunden zeigen, dass selbst die größten KI-Budgets ihre Grenzen haben und dass die Modellqualität allein möglicherweise keinen Sitzerhalt garantiert, wenn es eine glaubwürdige, kostengünstigere und intern kontrollierte Alternative gibt. Die Reaktion des Unternehmens, die sich in seinem anhaltenden Umsatzwachstum zeigt, bestand darin, seinen Kundenstamm schnell genug zu diversifizieren, sodass keine einzelne Kürzung die Zahlen verändern kann.

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