Meta y Microsoft están reduciendo significativamente la cantidad de uso de Claude de Anthropic por parte de sus propios empleados, según un informe de The Information, a medida que los dos gigantes tecnológicos dirigen a los ingenieros hacia herramientas internas de codificación de IA y controlan los crecientes gastos en IA.
El cambio afecta los presupuestos internos y los flujos de trabajo, no el acceso de los clientes. Claude sigue estando disponible a través de los productos comerciales de Microsoft, y el gasto de los clientes en modelos Anthropic a través de las plataformas empresariales de Microsoft continúa creciendo incluso cuando Microsoft aprieta los tornillos con su propio personal. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra cobertura de la industria de IA.
Microsoft recorta las estimaciones de gasto antrópico interno en más de un tercio
Microsoft había proyectado previamente que su gasto interno en la tecnología de Anthropic superaría los mil millones de dólares anuales. Desde entonces, esa estimación ha caído en más de un tercio después de que la gerencia ordenó a los empleados que frenaran el uso de Claude y favorecieran las propias herramientas de Microsoft, incluidos GitHub Copilot y los marcos basados en OpenAI, informó The Information.
Dentro de la división de nube e IA de Microsoft, los límites de gasto mensual en IA por empleado se han reducido de 100.000 dólares a aproximadamente 10.000 dólares en la mayoría de los casos. Esas cifras son límites de gasto en lugar de reflejos de lo que realmente gastan los ingenieros, pero los presupuestos ajustados han frustrado a algunos ingenieros que anteriormente disfrutaban de una amplia libertad para experimentar con diferentes modelos de frontera.
La directiva ilustra una tensión única en esta era de adopción de la IA: Microsoft es simultáneamente el mayor inversor y el socio de distribución más cercano de OpenAI, uno de los mayores clientes empresariales de Anthropic y un competidor de ambas empresas con su propia pila Copilot. Cada dólar de uso interno de Claude está, en cierto sentido, financiando los modelos que compiten con las herramientas que Microsoft quiere que utilicen sus propios empleados.
La base de usuarios de Claude Code de Meta se redujo a la mitad
En Meta, el número de empleados que utilizan Claude Code cayó de unos 60.000 a principios de este año a unos 30.000. Los despidos influyeron, pero el principal impulsor, según el informe, es el giro estratégico de Meta hacia sus propias soluciones de codificación de IA: MetaCode, construido sobre los modelos patentados de Meta, que ahora cuenta con más de 30.000 usuarios internos, y Muse Code, con más de 6.000 usuarios usuarios. Meta comenzó las pruebas externas de Muse Code con clientes en agosto.
Incluso cuando el número de usuarios disminuyó, el gasto de Meta en la herramienta de codificación de Anthropic siguió siendo sustancial. Según se informa, la compañía asignó más de 105 millones de dólares a Claude Code durante un solo período de 28 días, un recordatorio de que menos usuarios no significa necesariamente que fluya menos dinero hacia Anthropic.
Anthropic sigue creciendo de todos modos
Nada de esto ha afectado los titulares de Anthropic. La compañía dijo a los inversores en agosto que su tasa anualizada de ingresos alcanzó los 65.000 millones de dólares a finales de julio y, según se informa, se está preparando para una oferta pública inicial (IPO) con una valoración de hasta 2 billones de dólares. Perder algunos puestos internos en dos de sus clientes empresariales más grandes es un error de redondeo frente a la curva de demanda más amplia de las miles de otras empresas que enrutan el trabajo de codificación a través de Claude.
La reducción de personal en Meta y Microsoft dice más sobre los compradores que sobre los vendedores. Ambas empresas se encuentran entre las que más gastan en IA en el mundo, y ambas han llegado a una etapa en la que los presupuestos de IA, que se dispararon durante la avalancha de adopción inicial, están sujetos a la misma disciplina que cualquier otra partida. Los asistentes de codificación han pasado del experimento a la infraestructura esencial, y la infraestructura esencial recibe revisiones de adquisiciones.
La economía detrás de los techos
Los nuevos límites de gasto también hacen que la elaboración de presupuestos sea predecible de una manera que la experimentación ilimitada nunca lo fue. A 100.000 dólares por empleado al mes, una organización de 10.000 ingenieros podría, en teoría, gastar más de mil millones de dólares al año sólo en acceso a modelos, antes de los costos de computación, herramientas e integración. Incluso si el uso real nunca se acercara al techo, techos tan generosos hacen que la previsión sea imposible, y la previsión es precisamente lo que las organizaciones de adquisiciones exigen una vez que una tecnología pasa del experimento a la línea de pedido.
La tendencia más importante: construir versus comprar en herramientas de inteligencia artificial
Los informes también capturan el cálculo de construcción versus compra que se desarrolla actualmente en toda la industria del software. Las API del modelo Frontier hicieron que fuera trivialmente fácil, incluso para las empresas más grandes, adoptar las mejores herramientas de inteligencia artificial de la noche a la mañana. Pero los agentes de codificación son diferentes de un chatbot de marketing: se encuentran en el centro de los flujos de trabajo de ingeniería, tocan el código fuente propietario y representan un costo por puesto que aumenta con la plantilla.
Para Meta, que ha pasado años construyendo su propia organización de investigación de IA y familias de modelos, reemplazar un asistente de codificación externo por uno interno construido sobre sus propios modelos es una consolidación natural. Para Microsoft, impulsar a los ingenieros hacia GitHub Copilot y herramientas impulsadas por OpenAI alinea el comportamiento de los empleados con las apuestas de productos de la propia empresa.
El riesgo, para ambos, es la capacidad. Si las herramientas internas van a la zaga de los modelos de vanguardia en los puntos de referencia de codificación, las ganancias de productividad podrían erosionarse incluso cuando los costos caen. Ese intercambio, ahorrar dinero versus maximizar el apalancamiento de los ingenieros, es algo que toda gran empresa que adopte la IA enfrentará en los próximos años, y las decisiones de Meta y Microsoft serán seguidas de cerca como caso de prueba.
Para Anthropic, el episodio es una advertencia con un lado positivo. Sus dos clientes empresariales más destacados están demostrando que incluso los presupuestos de IA más grandes tienen límites, y que la calidad del modelo por sí sola puede no garantizar la retención de puestos cuando existe una alternativa creíble, más barata y controlada internamente. La respuesta de la compañía, evidenciada por el continuo crecimiento de sus ingresos, ha sido diversificar su base de clientes lo suficientemente rápido como para que ningún recorte pueda cambiar las cifras.
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