The Informationの報道によると、MetaとMicrosoftは両社とも、自社の従業員によるAnthropicのClaudeの使用量を大幅に削減しており、この2社はエンジニアを社内のAIコーディングツールに誘導し、AI支出の急増を抑制しているという。

この変化は、顧客のアクセスではなく、社内の予算とワークフローに影響を与えます。 Claude は引き続き Microsoft の商用製品を通じて利用可能であり、Microsoft が自社のスタッフのネジを締めているにもかかわらず、顧客による Microsoft のエンタープライズ プラットフォーム経由の Anthropic モデルへの支出は増加し続けています。 この件の詳細は、人工知能の最新情報をご覧ください。

Microsoft、社内の人的支出予測を 3 分の 1 以上削減

Microsoftは以前、Anthropicのテクノロジーへの社内支出が年間10億ドルを超えると予測していた。その後、経営陣が従業員に対し、Claude の使用を抑制し、GitHub Copilot や OpenAI ベースのフレームワークなどの Microsoft 独自のツールを優先するよう指示したため、この推定値は 3 分の 1 以上減少したと The Information は報じています。

MicrosoftのクラウドおよびAI部門では、従業員1人当たりの月間AI支出の上限が10万ドルから、ほとんどの場合約1万ドルに引き下げられたと伝えられている。これらの数字はエンジニアが実際に費やした額を反映したものではなく、支出の制限であるが、予算の厳格化により、これまでさまざまなフロンティアモデルを実験する広い自由度を享受していた一部のエンジニアは不満を感じている。

この指令は、AI 導入のこの時代に特有の緊張を示しています。Microsoft は、OpenAI の最大の投資家であり、最も近い販売パートナーであると同時に、Anthropic の最大の企業顧客の 1 つであり、独自の Copilot スタックを持つ両社の競争相手でもあります。クロード社内での使用は、ある意味、Microsoft が自社の従業員に使用させたいツールと競合するモデルに資金を提供していることになります。

メタのクロードコードのユーザーベースが半減

Meta では、Claude Code を使用している従業員の数が、今年初めの約 60,000 人から約 30,000 人に減少したと報告されています。報告書によると、レイオフも影響したが、主な推進力は、Meta が独自の AI コーディング ソリューションに向けた戦略的転換であるという。MetaCode は Meta 独自のモデルに基づいて構築されており、現在 30,000 人を超える社内ユーザーがおり、Muse Code は 6,000 人を超える従業員ユーザーがいる。 Meta は 8 月にクライアントとともに Muse コードの外部テストを開始しました。

ユーザー数が減少しても、Meta の Anthropic コーディング ツールへの支出は依然として多額でした。伝えられるところによると、同社は 28 日間で 1 億 500 万ドル以上を Claude Code に割り当てましたが、これはユーザーの減少が必ずしも Anthropic への資金流入の減少を意味するわけではないことを思い出させます。

とにかく人類は成長し続ける

これらはいずれも、Anthropic の見出しの数字に影響を与えませんでした。同社は8月に投資家に対し、7月末の年間収益ランレートが650億ドルに達したと発表し、評価額2兆ドルに上るIPOの準備を進めていると報じられている。同社の最大の企業顧客 2 社の社内シートの一部を失うことは、クロードを通じてコーディング作業をルーティングしている他の数千の企業からのより広範な需要曲線に対する丸め誤差です。

メタ社とマイクロソフト社の人員削減は、売り手側よりも買い手側のことを物語っている。両社とも世界最大の AI 支出額を誇る企業の 1 つであり、初期の導入ラッシュで急増した AI 予算が他の項目と同様の規律にさらされる段階に達しています。コーディングアシスタントは実験から必須インフラストラクチャに移行し、必須インフラストラクチャは調達レビューを受けます。

天井裏の経済学

新しい支出制限により、無制限の実験では不可能だった方法で予算編成が予測可能になります。従業員 1 人あたり月額 10 万ドルの場合、エンジニア 1 万人の組織では理論上、コンピューティング、ツール、統合のコストを除くと、モデル アクセスだけで年間 10 億ドル以上を消費する可能性があります。実際の使用量が上限に達しなかったとしても、上限が大きすぎると予測が不可能になります。テクノロジーが実験から製品に移行した後、調達組織が要求するのはまさに予測です。

大きなトレンド: AI ツールの構築と購入

このレポートには、現在ソフトウェア業界全体で行われている構築と購入の計算も記載されています。フロンティア モデル API により、大企業でもクラス最高の AI ツールを一夜にして簡単に導入できるようになりました。しかし、コーディング エージェントはマーケティング チャットボットとは異なります。コーディング エージェントはエンジニアリング ワークフローの中心に位置し、独自のソース コードを操作し、人数に応じて増加するシートごとのコストを表します。

独自の AI 研究組織とモデル ファミリの構築に何年も費やしてきた Meta にとって、外部のコーディング アシスタントを、独自のモデルに基づいて構築された内部のコーディング アシスタントに置き換えることは自然な統合です。 Microsoft にとって、エンジニアを GitHub Copilot と OpenAI を利用したツールに誘導することで、従業員の行動が自社製品への賭けと一致します。

どちらにとっても、リスクは能力にあります。社内ツールがコーディング ベンチマークでフロンティア モデルに遅れをとっている場合、コストは下がっても生産性の向上は損なわれる可能性があります。コストの節約とエンジニアの活用の最大化というこのトレードは、AIを導入するすべての大企業が今後数年間直面する問題であり、メタ社とマイクロソフト社の決定はテストケースとして注意深く注目されるだろう。

Anthropic にとって、このエピソードは希望の光をもたらす警告です。同社の最も著名な企業顧客 2 社は、AI 予算をいくら投入しても限界があり、信頼でき、安価で内部管理された代替手段が存在する場合、モデルの品質だけではシートの維持を保証できない可能性があることを実証しています。同社の対応は、収益の継続的な成長が証明しているように、一度の人員削減では数字を動かすことができないほどの速さで顧客ベースを多様化することでした。

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