The Information의 보고서에 따르면 Meta와 Microsoft는 직원들이 Anthropic의 Claude를 사용하는 양을 크게 줄이고 있습니다. 두 거대 기술 기업이 엔지니어를 내부 AI 코딩 도구로 이끌고 급증하는 AI 지출을 억제하고 있기 때문입니다.

이러한 변화는 고객 액세스가 아닌 내부 예산 및 워크플로에 영향을 미칩니다. Claude는 Microsoft의 상용 제품을 통해 계속 사용할 수 있으며 Microsoft의 엔터프라이즈 플랫폼을 통해 Anthropic 모델에 대한 고객의 지출은 Microsoft가 자체 직원의 나사를 조이는 동안에도 계속 증가하고 있습니다. 이 이야기에 대한 자세한 내용은 최신 AI 동향를 참조하세요.

Microsoft, 내부 인류 지출 추정치를 1/3 이상 절감

Microsoft는 이전에 Anthropic 기술에 대한 내부 지출이 연간 10억 달러를 초과할 것으로 예상했습니다. 경영진이 직원들에게 Claude 사용을 억제하고 GitHub Copilot 및 OpenAI 기반 프레임워크를 포함한 Microsoft 자체 도구를 선호하도록 지시한 이후 이 추정치는 3분의 1 이상 감소했다고 The Information이 보도했습니다.

Microsoft의 클라우드 및 AI 부서 내에서 직원당 월별 AI 지출 한도는 대부분의 경우 100,000달러에서 약 10,000달러로 줄어든 것으로 알려졌습니다. 이러한 수치는 엔지니어가 실제로 지출하는 금액을 반영한 것이 아니라 지출 한도에 불과합니다. 그러나 예산이 빡빡해지면서 이전에 다양한 프론티어 모델을 실험할 수 있었던 일부 엔지니어가 좌절감을 느꼈습니다.

이 지침은 AI 채택 시대의 고유한 긴장감을 보여줍니다. Microsoft는 동시에 OpenAI의 최대 투자자이자 가장 가까운 유통 파트너이자 Anthropic의 최대 기업 고객 중 하나이며 자체 Copilot 스택을 갖춘 두 회사의 경쟁자입니다. 내부 Claude 사용량의 1달러는 어떤 의미에서 Microsoft가 직원들이 사용하기를 원하는 도구와 경쟁하는 모델에 자금을 지원하는 것입니다.

Meta의 Claude 코드 사용자 기반이 절반으로 줄었습니다.

메타에서는 클로드코드를 사용하는 직원 수가 올해 초 6만여 명에서 3만여 명으로 줄어든 것으로 알려졌다. 보고서에 따르면 해고가 한몫했지만 주요 동인은 자체 AI 코딩 솔루션을 향한 Meta의 전략적 전환입니다. MetaCode는 현재 30,000명 이상의 내부 사용자를 요구하는 Meta의 독점 모델을 기반으로 구축되었으며 Muse Code는 6,000명 이상의 직원 사용자를 보유하고 있습니다. Meta는 8월부터 클라이언트를 대상으로 Muse Code의 외부 테스트를 시작했습니다.

사용자 수가 감소했음에도 불구하고 Anthropic의 코딩 도구에 대한 Meta의 지출은 여전히 ​​상당했습니다. 회사는 단 28일 동안 Claude Code에 1억 500만 달러 이상을 할당한 것으로 알려졌는데, 이는 사용자 수가 적다고 해서 Anthropic으로 유입되는 자금이 반드시 적은 것은 아니라는 점을 상기시켜 줍니다.

인류는 어쨌든 계속 성장하고 있습니다

이 중 어느 것도 Anthropic의 헤드라인 수치를 손상시키지 않았습니다. 이 회사는 지난 8월 투자자들에게 자사의 연간 수익 실행률이 7월 말 650억 달러에 이르렀으며 최대 2조 달러 가치의 기업공개(IPO)를 준비하고 있는 것으로 알려졌습니다. 가장 큰 기업 고객 중 두 곳의 내부 좌석 일부를 잃는 것은 Claude를 통해 코딩 작업을 라우팅하는 수천 개의 다른 회사의 더 넓은 수요 곡선에 대한 반올림 오류입니다.

Meta와 Microsoft의 축소는 판매자보다 구매자에 대해 더 많은 것을 말해줍니다. 두 회사 모두 전 세계에서 가장 큰 AI 지출 기업 중 하나이며, 두 회사 모두 초기 채택이 급증하는 동안 폭발적으로 증가한 AI 예산이 다른 항목과 동일한 규율을 받는 단계에 도달했습니다. 코딩 보조원은 실험에서 필수 인프라로 이동했으며 필수 인프라는 조달 검토를 받습니다.

천장 뒤의 경제학

새로운 지출 한도 덕분에 무제한 실험에서는 불가능했던 방식으로 예산 책정이 예측 가능해졌습니다. 직원당 월 $100,000의 비용으로 엔지니어 10,000명으로 구성된 조직은 이론적으로 컴퓨팅, 툴링 및 통합 비용을 제외하고 모델 액세스에만 연간 10억 달러 이상을 소모할 수 있습니다. 실제 사용량이 한도에 도달하지 않더라도, 한도가 너무 커서 예측이 불가능하며, 예측은 기술이 실험에서 품목으로 전환되면 조달 조직이 요구하는 것입니다.

더 큰 추세: AI 도구의 구축과 구매

보고서는 또한 현재 소프트웨어 산업 전반에 걸쳐 진행되고 있는 빌드 대 구매 계산을 포착합니다. Frontier 모델 API를 사용하면 대기업도 하룻밤 사이에 동급 최고의 AI 도구를 쉽게 채택할 수 있습니다. 그러나 코딩 에이전트는 마케팅 챗봇과 다릅니다. 엔지니어링 워크플로의 중심에 위치하여 독점 소스 코드를 다루며 인원수에 따라 늘어나는 좌석당 비용을 나타냅니다.

자체 AI 연구 조직과 모델 제품군을 구축하는 데 수년을 보낸 Meta의 경우 외부 코딩 도우미를 자체 모델을 기반으로 구축된 내부 코딩 도우미로 교체하는 것은 자연스러운 통합입니다. Microsoft의 경우 엔지니어들이 GitHub Copilot 및 OpenAI 기반 도구를 사용하도록 유도하면 직원 행동이 회사 자체 제품 투자에 맞춰 조정됩니다.

두 가지 모두에 대한 위험은 능력입니다. 사내 도구가 코딩 벤치마크에서 프론티어 모델보다 뒤처지면 비용이 하락하더라도 생산성 향상이 약화될 수 있습니다. 비용 절감과 엔지니어 레버리지 극대화라는 거래는 AI를 채택하는 모든 대기업이 향후 몇 년 동안 직면하게 될 거래이며 Meta와 Microsoft의 결정은 테스트 사례로 면밀히 관찰될 것입니다.

Anthropic의 경우 에피소드는 은색 안감이 있는 경고 장면입니다. 가장 눈에 띄는 두 기업 고객은 가장 큰 AI 예산에도 한계가 있으며, 신뢰할 수 있고 저렴하며 내부적으로 통제되는 대안이 존재할 때 모델 품질만으로는 좌석 유지를 보장할 수 없다는 점을 입증하고 있습니다. 지속적인 매출 성장으로 입증된 회사의 대응은 단 한 번의 인원 감축으로도 숫자가 움직일 수 없을 만큼 신속하게 고객 기반을 다각화하는 것이었습니다.

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