Meta e Microsoft estão reduzindo significativamente o quanto seus próprios funcionários usam Claude da Anthropic, de acordo com um relatório da The Information, à medida que os dois gigantes da tecnologia orientam os engenheiros para ferramentas internas de codificação de IA e controlam os gastos crescentes com IA.
A mudança afeta orçamentos e fluxos de trabalho internos, e não o acesso dos clientes. Claude continua disponível através dos produtos comerciais da Microsoft, e os gastos dos clientes em modelos Antrópicos através das plataformas empresariais da Microsoft continuam a crescer, mesmo enquanto a Microsoft aperta os parafusos ao seu próprio pessoal. Para mais contexto sobre esta história, confira nossa atualizações de inteligência artificial.
Microsoft reduz estimativas de gastos antrópicos internos em mais de um terço
A Microsoft havia projetado anteriormente que seus gastos internos com a tecnologia da Anthropic ultrapassariam US$ 1 bilhão anualmente. Desde então, essa estimativa caiu em mais de um terço depois que a administração orientou os funcionários a restringir o uso de Claude e a favorecer as próprias ferramentas da Microsoft, incluindo GitHub Copilot e estruturas baseadas em OpenAI, informou The Information.
Na divisão de nuvem e IA da Microsoft, os tetos mensais de gastos com IA por funcionário foram reduzidos de US$ 100.000 para cerca de US$ 10.000 na maioria dos casos. Esses números são limites de gastos e não reflexos do que os engenheiros realmente gastam, mas os orçamentos apertados frustraram alguns engenheiros que anteriormente gozavam de ampla liberdade para experimentar diferentes modelos de fronteira.
A diretiva ilustra uma tensão única nesta era de adoção da IA: a Microsoft é simultaneamente o maior investidor e parceiro de distribuição mais próximo da OpenAI, um dos maiores clientes empresariais da Anthropic e um concorrente de ambas as empresas com a sua própria pilha Copilot. Cada dólar de uso interno do Claude está, de certa forma, financiando os modelos que competem com as ferramentas que a Microsoft deseja que seus próprios funcionários usem.
Base de usuários do código Claude da Meta reduzida pela metade
Na Meta, o número de funcionários que usam o Claude Code caiu de cerca de 60 mil no início deste ano para cerca de 30 mil. As demissões desempenharam um papel, mas o principal motivador, de acordo com o relatório, é o pivô estratégico da Meta em direção às suas próprias soluções de codificação de IA: MetaCode, construído sobre modelos proprietários da Meta, que agora possui mais de 30.000 usuários internos, e Muse Code, com mais de 6.000 usuários funcionários. A Meta iniciou testes externos do Muse Code com clientes em agosto.
Mesmo com a queda no número de usuários, os gastos da Meta com a ferramenta de codificação da Anthropic permaneceram substanciais. A empresa teria alocado mais de US$ 105 milhões para Claude Code em um único período de 28 dias, um lembrete de que menos usuários não significa necessariamente menos dinheiro fluindo para a Anthropic.
Antrópico continua crescendo de qualquer maneira
Nada disso prejudicou os números das manchetes da Anthropic. A empresa disse aos investidores em agosto que sua taxa de receita anualizada atingiu US$ 65 bilhões no final de julho e está supostamente se preparando para um IPO com uma avaliação de até US$ 2 trilhões. Perder alguns assentos internos em dois de seus maiores clientes empresariais é um erro de arredondamento em relação à curva de demanda mais ampla de milhares de outras empresas que encaminham o trabalho de codificação através de Claude.
A redução na Meta e na Microsoft diz mais sobre os compradores do que sobre o vendedor. Ambas as empresas estão entre as que mais gastam em IA no mundo e ambas atingiram a fase em que os orçamentos de IA, que explodiram durante a corrida inicial à adopção, estão a ser sujeitos à mesma disciplina que qualquer outro item de linha. Os assistentes de codificação passaram do experimento para a infraestrutura essencial, e a infraestrutura essencial recebe análises de aquisição.
A economia por trás dos tetos
Os novos limites de gastos também tornam o orçamento previsível de uma forma que a experimentação ilimitada nunca foi. Com US$ 100.000 por funcionário por mês, uma organização com 10.000 engenheiros poderia, teoricamente, gastar mais de US$ 1 bilhão por ano apenas no acesso ao modelo, antes dos custos de computação, ferramentas e integração. Mesmo que a utilização real nunca tenha atingido o limite máximo, limites tão generosos tornam a previsão impossível, e a previsão é precisamente o que as organizações de compras exigem quando uma tecnologia passa de experiência a item de linha.
A tendência maior: construir versus comprar em ferramentas de IA
Os relatórios também capturam o cálculo de construção versus compra que ocorre atualmente em toda a indústria de software. As APIs do modelo Frontier tornaram trivialmente fácil até mesmo para as maiores empresas adotarem as melhores ferramentas de IA da noite para o dia. Mas os agentes de codificação são diferentes de um chatbot de marketing: eles ficam no centro dos fluxos de trabalho de engenharia, tocam o código-fonte proprietário e representam um custo por usuário que aumenta de acordo com o número de funcionários.
Para a Meta, que passou anos construindo sua própria organização de pesquisa de IA e famílias de modelos, substituir um assistente de codificação externo por um interno construído em seus próprios modelos é uma consolidação natural. Para a Microsoft, incentivar os engenheiros em direção ao GitHub Copilot e às ferramentas baseadas em OpenAI alinha o comportamento dos funcionários com as apostas de produtos da própria empresa.
O risco, para ambos, é a capacidade. Se as ferramentas internas ficarem atrás dos modelos de fronteira nos benchmarks de codificação, os ganhos de produtividade poderão diminuir mesmo com a queda dos custos. Essa negociação, poupar dinheiro versus maximizar a alavancagem dos engenheiros, é algo que todas as grandes empresas que adotam a IA enfrentarão nos próximos anos, e as decisões da Meta e da Microsoft serão observadas de perto como um caso de teste.
Para a Anthropic, o episódio é um tiro de alerta com fresta de esperança. Os seus dois clientes empresariais mais proeminentes estão a demonstrar que mesmo os orçamentos de IA mais profundos têm limites e que a qualidade do modelo por si só pode não garantir a retenção de lugares quando existe uma alternativa credível, mais barata e controlada internamente. A resposta da empresa, evidenciada pelo crescimento contínuo das receitas, tem sido diversificar a sua base de clientes com rapidez suficiente para que nenhuma redução isolada possa alterar os números.
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