Meta ומיקרוסופט שתיהן מפחיתות משמעותית את מידת השימוש של העובדים שלהן בקלוד של Anthropic, על פי דו"ח מ-The Information, כאשר שתי ענקיות הטכנולוגיה מכוונות את המהנדסים לעבר כלי קידוד AI פנימיים ומרסנות את הוצאות הבינה המלאכותית.
המשמרת משפיעה על תקציבים וזרימות עבודה פנימיות, לא על גישה ללקוח. קלוד נשאר זמין דרך המוצרים המסחריים של מיקרוסופט, וההוצאות של לקוחות על מודלים של אנתרופיים דרך הפלטפורמות הארגוניות של מיקרוסופט ממשיכות לגדול גם כשמיקרוסופט מהדקת את הברגים בצוות שלה. For more context on this story, see our ongoing AI news.
מיקרוסופט מצמצמת את הערכות ההוצאה הפנימיות האנתרופיות ביותר משליש
מיקרוסופט חזתה בעבר שההוצאה הפנימית שלה על הטכנולוגיה של אנתרופיק תעלה על מיליארד דולר בשנה. הערכה זו ירדה מאז ביותר משליש לאחר שההנהלה הורתה לעובדים לרסן את השימוש שלהם בקלוד ולהעדיף את הכלים של מיקרוסופט עצמה, כולל GitHub Copilot ומסגרות מבוססות OpenAI, דיווח The Information.
במסגרת חטיבת הענן וה-AI של מיקרוסופט, תקרות ההוצאות החודשיות של AI לעובד קוצצו מ-$100,000 לכ-$10,000 ברוב המקרים. הנתונים האלה הם מגבלות הוצאות ולא השתקפויות של מה שהמהנדסים באמת מוציאים, אבל התקציבים המתהדקים תסכלו כמה מהנדסים שנהנו בעבר ממרחב רוחב רחב להתנסות במודלים שונים.
ההנחיה ממחישה מתח ייחודי לעידן זה של אימוץ בינה מלאכותית: מיקרוסופט היא בו-זמנית המשקיעה הגדולה ביותר של OpenAI ושותפת ההפצה הקרובה ביותר, אחת מהלקוחות הארגוניים הגדולים של Anthropic, ומתחרה לשתי החברות עם מחסנית Copilot משלה. כל דולר של שימוש פנימי בקלוד מממן, במובן מסוים, את המודלים שמתחרים בכלים שמיקרוסופט רוצה שהעובדים שלה ישתמשו בהם.
בסיס המשתמשים של קלוד קוד של Meta חצוי
במטה, מספר העובדים המשתמשים ב-Cloud Code ירד מ-60,000 מוקדם יותר השנה לכ-30,000. פיטורים מילאו תפקיד, אך המניע העיקרי, על פי הדוח, הוא הציר האסטרטגי של Meta לעבר פתרונות קידוד AI משלה: MetaCode, שנבנה על המודלים הקנייניים של Meta, שכיום טוענים ליותר מ-30,000 משתמשים פנימיים, ו-Muse Code, עם למעלה מ-6,000 משתמשים עובדים. Meta החלה בדיקות חיצוניות של Muse Code עם לקוחות באוגוסט.
גם כשמספר המשתמשים ירד, ההוצאה של Meta על כלי הקידוד של Anthropic נותרה משמעותית. על פי הדיווחים, החברה הקצתה יותר מ-105 מיליון דולר לקלוד קוד על פני תקופה של 28 יום, תזכורת שפחות משתמשים לא בהכרח אומר שפחות כסף זורם לאנתרופיק.
אנתרופי ממשיך לגדול בכל מקרה
כל זה לא פגע במספרי הכותרות של אנתרופיק. החברה אמרה למשקיעים באוגוסט ששיעור ההכנסות השנתי שלה הגיע ל-65 מיליארד דולר בסוף יולי, ולפי הדיווחים היא מתכוננת להנפקה לפי שווי של עד 2 טריליון דולר. איבוד כמה מושבים פנימיים אצל שניים מהלקוחות הארגוניים הגדולים שלה היא שגיאת עיגול מול עקומת הביקוש הרחבה יותר מאלפי חברות אחרות המנתבות עבודת קידוד דרך קלוד.
ההתנתקות במטה ובמיקרוסופט אומרת יותר על הקונים מאשר על המוכר. שתי החברות הן מהמוציאות הגדולות בעולם בינה מלאכותית, ושתיהן הגיעו לשלב שבו תקציבי AI, שהתפוצצו במהלך העומס הראשוני באימוץ, נתונים לאותה משמעת כמו כל פריט אחר. עוזרי קידוד עברו מניסוי לתשתית חיונית, ותשתית חיונית זוכה לביקורות רכש.
הכלכלה שמאחורי התקרות
מגבלות ההוצאה החדשות גם הופכות את התקציב לחיזוי באופן שניסויים בלתי מוגבלים מעולם לא היו. ב-100,000 דולר לעובד לחודש, ארגון של 10,000 מהנדסים יכול באופן תיאורטי לשרוף יותר ממיליארד דולר בשנה על גישה למודל בלבד, לפני עלויות מחשוב, כלי עבודה ואינטגרציה. גם אם השימוש בפועל מעולם לא התקרב לתקרה, תקרות נדיבות הופכות חיזוי לבלתי אפשרי, וחיזוי הוא בדיוק מה שארגוני רכש דורשים ברגע שטכנולוגיה תסיים את לימודיה מניסוי לפריט.
המגמה הגדולה יותר: בנייה לעומת קנייה בכלי AI
הדוחות גם לוכדים את חישוב הבנייה מול הקנייה שמתנהל כעת ברחבי תעשיית התוכנה. ממשקי API של מודל Frontier הפכו את זה קל באופן טריוויאלי אפילו לחברות הגדולות ביותר לאמץ בין לילה את כלי הבינה המלאכותית הטובים בכיתה. אבל סוכני קידוד שונים מצ'אט בוט שיווקי: הם יושבים במרכז זרימות עבודה הנדסיות, נוגעים בקוד מקור קנייני, ומייצגים עלות למושב המתרחבת עם מספר העובדים.
עבור Meta, שבילתה שנים בבניית ארגון מחקר בינה מלאכותית ומשפחות מודלים משלה, החלפת עוזר קידוד חיצוני באחד פנימי שנבנה על המודלים שלה היא איחוד טבעי. עבור מיקרוסופט, דחיפה של מהנדסים לכיוון GitHub Copilot וכלים המופעלים על ידי OpenAI מיישרת את התנהגות העובדים עם הימורי המוצר של החברה עצמה.
הסיכון, עבור שניהם, הוא היכולת. אם הכלים הפנימיים יגררו את המודלים המובילים במדדי קידוד, רווחי הפרודוקטיביות עלולים להישחק גם כשהעלויות יורדות. הסחר הזה, חיסכון בכסף מול מינוף מרבית מהנדסים, הוא כזה שכל ארגון גדול המאמצים AI יתמודד במהלך השנים הקרובות, וההחלטות במטה ובמיקרוסופט יישמרו מקרוב כמקרה המבחן.
עבור Anthropic, הפרק הוא יריית אזהרה עם בטנה כסופה. שני הלקוחות הארגוניים הבולטים ביותר שלה מוכיחים שאפילו לתקציבי הבינה המלאכותית העמוקים ביותר יש מגבלות, ושאיכות הדגם לבדה עשויה לא להבטיח שימור מושבים כאשר קיימת אלטרנטיבה אמינה, זולה יותר, בשליטה פנימית. תגובתה של החברה, המעידה על המשך הצמיחה בהכנסות שלה, הייתה לגוון את בסיס הלקוחות שלה מהר מספיק כדי שאף נסיגה אחת לא תוכל להזיז את המספרים.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
