Согласно отчету The Information, Meta и Microsoft значительно сокращают использование своих сотрудников Claude от Anthropic, поскольку два технологических гиганта направляют инженеров к использованию собственных инструментов кодирования искусственного интеллекта и сдерживают рост расходов на искусственный интеллект.
Этот сдвиг повлияет на внутренние бюджеты и рабочие процессы, а не на доступ клиентов. Claude по-прежнему доступен через коммерческие продукты Microsoft, а расходы клиентов на модели Anthropic через корпоративные платформы Microsoft продолжают расти, даже несмотря на то, что Microsoft затягивает гайки со своим собственным персоналом. Подробнее об этой истории — в нашем новости об ИИ.
Microsoft снижает оценку внутренних антропогенных расходов более чем на треть
Ранее Microsoft прогнозировала, что ее внутренние расходы на технологию Anthropic превысят 1 миллиард долларов в год. С тех пор эта оценка упала более чем на треть после того, как руководство приказало сотрудникам ограничить использование Claude и отдать предпочтение собственным инструментам Microsoft, включая GitHub Copilot и платформы на основе OpenAI, сообщает The Information.
Сообщается, что в подразделении облачных технологий и искусственного интеллекта Microsoft ежемесячные расходы на искусственный интеллект на одного сотрудника в большинстве случаев были снижены со 100 000 до примерно 10 000 долларов. Эти цифры являются лимитом расходов, а не отражением того, что на самом деле тратят инженеры, но сокращение бюджетов расстроило некоторых инженеров, которые раньше имели широкую свободу экспериментировать с различными передовыми моделями.
Директива иллюстрирует напряженность, уникальную для этой эпохи внедрения ИИ: Microsoft одновременно является крупнейшим инвестором OpenAI и ближайшим партнером по распространению, одним из крупнейших корпоративных клиентов Anthropic и конкурентом обеих компаний со своим собственным стеком Copilot. Каждый доллар внутреннего использования Claude в каком-то смысле финансирует модели, которые конкурируют с инструментами, которые Microsoft хочет использовать для своих сотрудников.
Пользовательская база Meta's Claude Code сократилась вдвое
Сообщается, что в Meta число сотрудников, использующих Claude Code, упало с примерно 60 000 в начале этого года до примерно 30 000. Увольнения сыграли свою роль, но основной движущей силой, согласно отчету, является стратегический поворот Meta к собственным решениям для кодирования на основе искусственного интеллекта: MetaCode, построенный на запатентованных моделях Meta, которые сейчас насчитывают более 30 000 внутренних пользователей, и Muse Code с более чем 6000 пользователями-сотрудниками. Meta начала внешнее тестирование Muse Code с клиентами в августе.
Несмотря на то, что количество пользователей сократилось, расходы Meta на инструмент кодирования Anthropic оставались значительными. Сообщается, что компания выделила Claude Code более 105 миллионов долларов за один 28-дневный период, что является напоминанием о том, что меньшее количество пользователей не обязательно означает меньшие деньги, поступающие в Anthropic.
Антропность все равно продолжает расти
Ничто из этого не повлияло на заголовки новостей Anthropic. В августе компания сообщила инвесторам, что ее годовая выручка на конец июля достигла $65 млрд, и, как сообщается, она готовится к IPO с оценкой в $2 трлн. Потеря некоторых внутренних мест у двух крупнейших корпоративных клиентов — это ошибка округления по сравнению с более широкой кривой спроса со стороны тысяч других компаний, направляющих работу по кодированию через Claude.
Сокращение штатов Meta и Microsoft говорит больше о покупателях, чем о продавцах. Обе компании являются одними из крупнейших в мире, кто тратит деньги на ИИ, и обе достигли стадии, когда бюджеты на ИИ, резко возросшие во время первоначального внедрения, подвергаются той же дисциплине, что и любая другая статья расходов. Помощники по кодированию перешли от экспериментов к основной инфраструктуре, а основная инфраструктура проходит проверку закупок.
Экономика за потолком
Новые лимиты расходов также делают составление бюджета более предсказуемым, чем никогда не было неограниченных экспериментов. При цене 100 000 долларов на сотрудника в месяц организация со штатом в 10 000 инженеров теоретически могла бы тратить более 1 миллиарда долларов в год только на доступ к модели, не считая затрат на вычисления, инструменты и интеграцию. Даже если фактическое использование никогда не приближалось к потолку, столь высокие потолки делают прогнозирование невозможным, а прогнозирование — это именно то, что требуют закупочные организации, когда технология переходит от эксперимента к отдельной позиции.
Большая тенденция: создание или покупка инструментов искусственного интеллекта
В отчетах также отражены расхождения между сборкой и покупкой, которые сейчас происходят в индустрии программного обеспечения. API-интерфейсы передовых моделей позволили даже крупнейшим компаниям легко внедрить лучшие в своем классе инструменты искусственного интеллекта в одночасье. Но агенты по кодированию отличаются от маркетинговых чат-ботов: они находятся в центре инженерных рабочих процессов, используют собственный исходный код и представляют собой стоимость каждого рабочего места, которая масштабируется в зависимости от численности персонала.
Для Meta, которая потратила годы на создание собственной исследовательской организации в области искусственного интеллекта и семейств моделей, замена внешнего помощника по программированию на внутреннего, построенного на собственных моделях, является естественной консолидацией. Для Microsoft привлечение инженеров к использованию GitHub Copilot и инструментов на базе OpenAI согласовывает поведение сотрудников с собственными ставками на продукт компании.
Риск для обоих — это возможности. Если собственные инструменты отстают от передовых моделей в тестах кодирования, прирост производительности может снизиться даже при снижении затрат. С этой сделкой, экономией денег по сравнению с максимизацией влияния инженеров, в ближайшие несколько лет столкнется каждое крупное предприятие, внедряющее ИИ, и решения Meta и Microsoft будут внимательно отслеживаться как тестовый пример.
Для Anthropic этот эпизод — предупредительный выстрел, дающий положительный результат. Два наиболее известных корпоративных клиента компании демонстрируют, что даже самые большие бюджеты на ИИ имеют пределы, и что само по себе качество модели не может гарантировать сохранение места, когда существует надежная, более дешевая и внутренне контролируемая альтернатива. Реакция компании, о чем свидетельствует продолжающийся рост выручки, заключалась в достаточно быстрой диверсификации клиентской базы, чтобы никакое отдельное сокращение не могло изменить цифры.
---
Будьте в курсе ИИПоследние новости, аналитика и прорывы в сфере ИИ — всё в одном месте.
Читать больше новостей об ИИ →
