現今企業正積極推動員工盡可能多地使用 AI，以榨取其生產力優勢。然而，這種壓力正導致裂痕出現，且這些裂痕可能難以修補。
據 The Verge 報導，微軟已開始取消大部分的 Claude Code 直接授權，轉而引導工程師使用 GitHub Copilot CLI。這距離該公司首次開放 Claude Code 授權，鼓勵數千名開發人員、專案經理、設計師及其他員工嘗試編碼，僅僅過去六個月。這項技術迅速普及，或許太過普及了。員工使用的規模現正促使該公司逆轉其先前對自家工程師已依賴的工具的策略。根據 The Verge 的說法，取消 Claude Code 授權不會影響微軟的 Foundry 協議，該協議包括向 Anthropic 投資高達 50 億美元，並讓 Foundry 客戶能夠使用 Claude 模型，以及 Anthropic 承諾購買 300 億美元的 Azure 計算容量。
微軟並非唯一一家縮減內部 AI 使用的公司。Uber 的技術長 Praveen Neppalli Naga 在四月份告訴 The Information，該公司已在短短四個月內燒光了 2026 年整個 AI 編碼工具的預算。在此之前，該公司曾透過內部排行榜，根據 AI 工具使用量對團隊進行排名，積極鼓勵採用。
這些報導可能會為科技巨頭們對這項技術下的賭注潑上冷水。儘管有些人仍堅守著 AI「文藝復興」或「革命」的承諾，但採用的成本卻證明是一個棘手的瓶頸。這些發展也暗示著，用 AI 取代或增強人力勞動的經濟效益，可能比一些早期預測所暗示的要複雜得多。這呼應了輝達應用深度學習副總裁 Bryan Catanzaro 最近在接受 Axios 採訪時所說的話。
「對我的團隊來說，運算的成本遠遠超過了員工的成本。」他說。
Anthropic 未立即回應 Fortune 的置評請求。微軟未提供評論。
Uber 和微軟並非唯一一家積極推動員工盡可能多地使用 AI 的公司。就像 Uber 一樣，Meta 的一名員工創建了一個排行榜，恰如其分地命名為「Claudeonomics」（靈感來自 Anthropic 的 AI 模型），以追蹤哪些員工使用最多的 AI。亞馬遜則鼓勵其員工「toxenmaxx」，也就是盡可能多地使用 AI 代幣（AI 計算的基本構成要素）。
但隨著基於代幣的定價系統，使用越多、效率越好，工作成本就越高。高盛最近預測，隨著消費者和企業採用 AI 代理，到 2030 年，代理式 AI 可能會使代幣消耗量增加 24 倍，達到每月驚人的 120 千兆代幣。隨著企業轉向 AI 代理以提高生產力，即使每個代幣的價格下跌，總體成本也可能急劇上升。
但隨著消耗量的增加，單個 AI 代幣的成本預計將大幅下降。研究公司 Gartner 最近的一份報告發現，到 2030 年，運行一個萬億參數的大型語言模型（簡單來說，就是一個高度複雜的 AI 模型）的推理成本，將比 2025 年低近 90%。即便如此，Gartner 預測，更便宜的代幣並不會轉化為更便宜的企業 AI，因為代理式模型每個任務所需的代幣比標準模型多得多，消耗量的增加可能會超過單位成本的下降，而 AI 提供商不會將較低的成本完全轉嫁給消費者。反過來，推理成本可能會進一步推高。
Gartner 資深總監分析師 Will Sommer 在一份聲明中警告說：「首席產品長（CPOs）不應將商品化代幣的通貨緊縮，與前沿推理的民主化混為一談。」
這種現實情況可能會使一些公司部署 AI 代理的宏大計劃變得複雜。輝達執行長黃仁勳最近表示，他認為有一天，他的公司將有 100 個 AI 代理與每位員工一起工作。
黃仁勳是更廣泛的 CEO 群體中的一員，他們都在宣揚一個代理式未來，在這個未來中，數位工作者將在整個企業中運作。但如果代幣消耗量的增長速度快於單位成本的下降速度，那麼這個未來可能會帶來比高管們預期的更沉重的帳單。