外媒称，企业近两年持续推动员工提高 AI 工具使用率，希望借此提升开发和办公效率。但微软、Uber 等公司的最新动向显示，真正的压力不只在模型能力，而在大规模使用后的成本控制。

微软收紧内部工具使用

据 The Verge 报道，微软已开始取消大部分面向内部员工的 Claude Code 直接授权，并把工程师引导至 GitHub Copilot CLI。就在约半年前，微软还曾向大量开发者、项目经理和设计人员开放这款工具，鼓励内部试用。

报道指出，这款产品在微软内部普及很快，使用规模也迅速放大。如今微软调整策略，反映出企业在内部推广 AI 编码工具时，开始重新评估投入与产出。

文章同时提到，这一变化不影响微软与 Anthropic 的 Foundry 合作。该合作包括微软最高 50 亿美元投资安排，以及向 Foundry 客户提供 Claude 模型接入；Anthropic 也承诺采购 Azure 算力资源。

Uber预算四个月用完

微软并非个例。Uber 首席技术官 Praveen Neppalli Naga 今年 4 月对 The Information 表示，公司 2026 年面向 AI 编码工具的预算，在四个月内就已耗尽。

此前，Uber 还曾通过内部排行榜鼓励团队提高 AI 工具使用率。Meta 也有员工制作名为“Claudeonomics”的榜单，统计员工使用 AI 的情况。亚马逊则推动员工尽可能多地消耗 AI token。

这些做法说明，大型科技公司一度把“提高使用量”视为推动 AI 落地的直接办法。但当调用规模快速扩大后，预算压力也开始同步显现。

token更便宜，总账未必更低

文章认为，企业当前面临的是一个更现实的矛盾：单次调用价格在下降，但总支出未必随之下降。尤其是 AI Agent 普及后，每项任务需要消耗更多 token，企业账单可能继续扩大。

高盛近期预计，到 2030 年，随着消费者和企业采用 AI Agent，全球 token 消耗量可能较当前大幅增长。Gartner 也预计，到 2030 年，大模型推理成本相比 2025 年会明显下降。

• Agent 模型单次任务消耗的 token 更多
• 使用量增长可能快于单价下降速度
• AI 服务商未必会把全部降本传导给客户

英伟达应用深度学习副总裁 Bryan Catanzaro 近期也表示，对其团队而言，算力成本已经远高于员工成本。文章据此认为，企业用 AI 替代或增强人工的经济账，可能比早期预期更复杂。

AI Agent扩张面临现实约束

英伟达首席执行官黄仁勋近期曾表示，未来公司每名员工身边都可能有 100 个 AI Agent 协同工作。类似表态也出现在多家科技公司高管的公开发言中。

不过，外媒认为，如果 token 消耗增速持续快于单位成本下降，企业部署大规模 AI Agent 的路径将受到预算约束。对科技公司而言，下一阶段竞争不只是模型能力和使用率，还包括谁能先把 AI 的实际成本压到可持续区间。