במאי 2026 החלה מיקרוסופט לבטל את רוב הרישיונות הפנימיים. לעובדים נמסר שעליהם להסיר את Claude Code מסביבת העבודה ולעבור ל-GitHub Copilot CLI עד 30 ביוני 2026 — מועד החופף לסיום שנת הכספים של החברה . סגן נשיא מיקרוסופט, Rajesh Jha, הציג את המהלך כמסלול לאיחוד ולתקנון של כלי הפיתוח .

הסיבה הרשמית היא סטנדרטיזציה של שרשרת הכלים. עם זאת, כמה מהדיווחים מצביעים גם על שיקולי עלות, במיוחד לנוכח התזמון בסוף שנת הכספים . חשוב לדייק: אין במקורות שסופקו ציטוט פומבי שבו מוסטפא סולימאן, מנכ"ל Microsoft AI, אומר במפורש שמודלי Claude "יקרים מדי". האמירה המוכרת שלו על אוטומציה של עבודות משרדיות בתוך 18 חודשים הגיעה מראיון נפרד שעסק באוטומציה באמצעות AI באופן כללי .

למה כלי תכנות מבוססי AI עלולים להפוך ליקרים כל כך?

כלי תכנות מתקדמים מחויבים לעיתים לפי כמות הטוקנים — יחידות הטקסט שהמודל מעבד. כאשר סוכני AI מבצעים משימות ארוכות, מריצים קוד שוב ושוב ופועלים באופן אוטונומי, החשבון יכול לגדול במהירות.

הדוגמה הבולטת היא Uber, שלפי דיווחים החלה להטמיע את Claude Code בצוותי ההנדסה שלה בסוף 2025. העלות החודשית לעובד נעה לפי הדיווחים בין 500 ל-2,000 דולר, והחברה ניצלה את כל תקציב ה-AI שלה לשנת 2026 — 3.4 מיליארד דולר — בתוך ארבעה חודשים .

בדוגמה אחרת, חברה שלא הגדירה תקרת שימוש לעובדים צברה לכאורה חיובים של כ-500 מיליון דולר בחודש אחד עבור Claude Code . אין פירוש הדבר שכל ארגון ישלם סכומים כאלה, אך המקרים ממחישים את הסיכון שבהענקת גישה בלתי מוגבלת לכלי AI יקרי חישוב.

במונחים של מיקרוסופט, גם עלות נמוכה יותר לעובד מצטברת במהירות כאשר אלפי מהנדסים משתמשים בכלי מדי יום. לפי ניתוח אחד, עלות של 2,000 דולר בחודש מסתכמת ב-24 אלף דולר בשנה לעובד — תוספת של כ-8% עד 12% לעלות כוח האדם, בלי שהחברה בהכרח חוסכת משרה מקבילה .

שבעת מודלי MAI שמיקרוסופט הציגה ב-Build

בכנס Build 2026, שנערך ב-2–3 ביוני במרכז Fort Mason בסן פרנסיסקו, הציג סולימאן שבעה מודלים שפותחו בתוך מיקרוסופט תחת המותג MAI — ראשי התיבות של Microsoft AI . לפי החברה, כל המודלים פותחו על ידי Microsoft AI Superintelligence Team, אומנו מאפס ונשענו על מידע ברישיון מסחרי, ללא זיקוק ממודלים של חברות אחרות, כולל סדרת GPT של OpenAI .

המשפחה כוללת:

• MAI-Thinking-1 — מודל החשיבה הראשון של מיקרוסופט, המבוסס על ארכיטקטורת Mixture-of-Experts עם 35 מיליארד פרמטרים פעילים וחלון הקשר של 256 אלף טוקנים .
• MAI-Code-1-Flash — מודל תכנות עם 5 מיליארד פרמטרים, שהחל להגיע למשתמשי GitHub Copilot המשלמים כבר ביום הראשון של הכנס .
• MAI-Image-2.5 ו-MAI-Image-2.5-Flash — מודלים ליצירת תמונות .
• MAI-Transcribe-1.5 — מודל לזיהוי דיבור ולתמלול .
• MAI-Voice-2 ו-MAI-Voice-2-Flash — מודלים ליצירת דיבור וסינתזת קול .

מה מיקרוסופט טוענת על הביצועים?

מיקרוסופט מיקמה את MAI-Thinking-1 ישירות מול מודלי Claude של Anthropic. לפי תוצאות שהציגה החברה:

• המודל הגיע ל-97.0% ב-AIME 2025 ול-94.5% ב-AIME 2026 — מבחנים מתקדמים לפתרון בעיות מתמטיות .
• הוא השתווה ל-Claude Opus 4.6 במבחן SWE-Bench Pro, הבוחן את יכולתו של סוכן AI לפתור משימות תכנות מורכבות ורב-שלביות. הציון שדווח: 53% .
• במבחני הערכה עיוורים של בני אדם, מדרגים בלתי תלויים העדיפו אותו על פני Claude Sonnet 4.6 .

הנתונים האלה הם טענות של מיקרוסופט, ולא הכרזה על כך שהמודל מוביל בכל מדד. החברה עצמה מציגה אותו כמודל בינוני בגודלו שמנסה לספק ביצועים גבוהים עם עלות חישוב נמוכה יותר . היתרון העסקי שמיקרוסופט מדגישה הוא עלות טוקנים נמוכה, שעשויה להיות משמעותית בשימוש ארגוני רחב .

גם MAI-Code-1-Flash קיבל מיצוב אגרסיבי: לפי פרסומים הנדסיים של מיקרוסופט, הוא השיג 51.2% ב-SWE-Bench Pro, לעומת 35.2% ל-Claude Haiku 4.5 באותה סביבת בדיקה של VS Code . המודל החל להיפרס ב-Visual Studio Code וב-GitHub Copilot מיד לאחר ההכרזה .

אז למה מיקרוסופט גם מצמצמת את Claude וגם מוכרת אותו?

על פניו, מדובר בסתירה. מצד אחד, מיקרוסופט מעבירה את המהנדסים שלה מ-Claude Code ל-Copilot CLI. מצד אחר, Anthropic ממשיכה לצבור תאוצה בשוק העסקי: לפי נתוני Ramp שצוטטו בדיווחים, שיעור העסקים בארצות הברית ששילמו עבור מוצרי Anthropic עלה מ-9% במאי 2025 ל-35% שנה לאחר מכן, והחברה אף עקפה את OpenAI במדד הזה .

במקביל, מיקרוסופט עצמה ממשיכה לשתף פעולה עם Anthropic. במרץ 2026 הכריזה על Copilot Cowork, שנבנה בשיתוף פעולה הדוק עם Anthropic ומשתמש במודל הסוכני של Claude לביצוע משימות רב-שלביות בתוך יישומי Microsoft 365 . השירות משולב בחבילת Microsoft 365 E7 Frontier Suite, שמחירה 99 דולר למשתמש בחודש — 65% יותר מחבילת E5 שמחירה 60 דולר . החבילה כוללת גם את Copilot, את Agent 365 ואת חבילת הזהויות Entra .

ההיגיון מתברר כאשר מפרידים בין שימוש פנימי למוצר מסחרי:

• בתוך החברה: מיקרוסופט רוצה לשלוט בעלויות, לאחד את כלי הפיתוח ולהפחית תלות ישירה ברישיונות Claude Code יקרים .
• מול הלקוחות: היא יכולה למכור יכולות של Claude כחלק מחבילת Enterprise יקרה יותר, הכוללת אינטגרציה, אבטחה, ניהול זהויות וממשל ארגוני .
• ברמת האסטרטגיה: היא בונה במקביל משפחת מודלים משלה, כדי שלא תהיה תלויה בספק חיצוני יחיד .

הצמצום הפנימי גם אינו ניתוק מוחלט מ-Anthropic. לפי הדיווחים, מודלי Claude נשארים זמינים דרך Copilot CLI ובפלטפורמת Foundry של מיקרוסופט .

מה הפרשה מלמדת על שוק ה-AI הארגוני?

הסיפור של מיקרוסופט משקף מעבר של התעשייה משלב הניסוי לשלב של ניהול הדוק יותר. בתקופה הראשונה, ארגונים רבים נתנו לעובדים גישה רחבה לכלי AI כדי לראות מה יקרה. כעת הם בוחנים מחדש מי מקבל גישה, לאילו מודלים, באילו מגבלות ובאיזו עלות .

גם Anthropic מתמודדת עם כלכלת התשתית. החברה הורידה את תחזית שיעור הרווח הגולמי שלה לשנת 2025 לכ-40%, בערך עשר נקודות אחוז פחות מהציפיות הקודמות, וציינה עלויות מחשוב ענן גבוהות מהמתוכנן . באפריל 2026 היא עדכנה את תמחור Claude ללקוחות ארגוניים לכיוון של חיוב המבוסס יותר על שימוש, עם רפי מינימום גבוהים יותר וחיובים הקשורים להתחייבויות צריכה .

מנקודת המבט של מנהלי IT, המסר ברור: מודל חזק אינו בהכרח מודל משתלם כאשר אלפי עובדים מפעילים אותו ללא מגבלות. לכן ארגונים גדולים נוטים כיום לשלב שלושה מהלכים:

1. ריכוז הכלים בפלטפורמה שבשליטתם, כמו GitHub Copilot CLI.
2. פיתוח או רכישה של מודלים פנימיים, כדי להוזיל שימוש ולצמצם תלות בספק יחיד.
3. תשלום עבור מודלים חיצוניים רק כאשר הם מייצרים ערך מסחרי ברור, למשל כחלק מחבילת Enterprise שמיקרוסופט מוכרת ללקוחותיה.

כך, ההכרזה על שבעת מודלי MAI והנסיגה מ-Claude Code אינם מהלכים נפרדים. יחד הם מצביעים על שאיפה של מיקרוסופט להגיע ל"עצמאות מודלית" — יכולת לבנות ולהפעיל מודלים משלה — תוך שמירה על שותפויות עם OpenAI ו-Anthropic כאשר הן משרתות את העסק .

במאי 2026 החלה מיקרוסופט לבטל את רוב הרישיונות הפנימיים. לעובדים נמסר שעליהם להסיר את Claude Code מסביבת העבודה ולעבור ל-GitHub Copilot CLI עד 30 ביוני 2026 — מועד החופף לסיום שנת הכספים של החברה . סגן נשיא מיקרוסופט, Rajesh Jha, הציג את המהלך כמסלול לאיחוד ולתקנון של כלי הפיתוח .

הסיבה הרשמית היא סטנדרטיזציה של שרשרת הכלים. עם זאת, כמה מהדיווחים מצביעים גם על שיקולי עלות, במיוחד לנוכח התזמון בסוף שנת הכספים . חשוב לדייק: אין במקורות שסופקו ציטוט פומבי שבו מוסטפא סולימאן, מנכ"ל Microsoft AI, אומר במפורש שמודלי Claude "יקרים מדי". האמירה המוכרת שלו על אוטומציה של עבודות משרדיות בתוך 18 חודשים הגיעה מראיון נפרד שעסק באוטומציה באמצעות AI באופן כללי .

למה כלי תכנות מבוססי AI עלולים להפוך ליקרים כל כך?

כלי תכנות מתקדמים מחויבים לעיתים לפי כמות הטוקנים — יחידות הטקסט שהמודל מעבד. כאשר סוכני AI מבצעים משימות ארוכות, מריצים קוד שוב ושוב ופועלים באופן אוטונומי, החשבון יכול לגדול במהירות.

הדוגמה הבולטת היא Uber, שלפי דיווחים החלה להטמיע את Claude Code בצוותי ההנדסה שלה בסוף 2025. העלות החודשית לעובד נעה לפי הדיווחים בין 500 ל-2,000 דולר, והחברה ניצלה את כל תקציב ה-AI שלה לשנת 2026 — 3.4 מיליארד דולר — בתוך ארבעה חודשים .

בדוגמה אחרת, חברה שלא הגדירה תקרת שימוש לעובדים צברה לכאורה חיובים של כ-500 מיליון דולר בחודש אחד עבור Claude Code . אין פירוש הדבר שכל ארגון ישלם סכומים כאלה, אך המקרים ממחישים את הסיכון שבהענקת גישה בלתי מוגבלת לכלי AI יקרי חישוב.

במונחים של מיקרוסופט, גם עלות נמוכה יותר לעובד מצטברת במהירות כאשר אלפי מהנדסים משתמשים בכלי מדי יום. לפי ניתוח אחד, עלות של 2,000 דולר בחודש מסתכמת ב-24 אלף דולר בשנה לעובד — תוספת של כ-8% עד 12% לעלות כוח האדם, בלי שהחברה בהכרח חוסכת משרה מקבילה .

שבעת מודלי MAI שמיקרוסופט הציגה ב-Build

בכנס Build 2026, שנערך ב-2–3 ביוני במרכז Fort Mason בסן פרנסיסקו, הציג סולימאן שבעה מודלים שפותחו בתוך מיקרוסופט תחת המותג MAI — ראשי התיבות של Microsoft AI . לפי החברה, כל המודלים פותחו על ידי Microsoft AI Superintelligence Team, אומנו מאפס ונשענו על מידע ברישיון מסחרי, ללא זיקוק ממודלים של חברות אחרות, כולל סדרת GPT של OpenAI .

המשפחה כוללת:

• MAI-Thinking-1 — מודל החשיבה הראשון של מיקרוסופט, המבוסס על ארכיטקטורת Mixture-of-Experts עם 35 מיליארד פרמטרים פעילים וחלון הקשר של 256 אלף טוקנים .
• MAI-Code-1-Flash — מודל תכנות עם 5 מיליארד פרמטרים, שהחל להגיע למשתמשי GitHub Copilot המשלמים כבר ביום הראשון של הכנס .
• MAI-Image-2.5 ו-MAI-Image-2.5-Flash — מודלים ליצירת תמונות .
• MAI-Transcribe-1.5 — מודל לזיהוי דיבור ולתמלול .
• MAI-Voice-2 ו-MAI-Voice-2-Flash — מודלים ליצירת דיבור וסינתזת קול .

מה מיקרוסופט טוענת על הביצועים?

מיקרוסופט מיקמה את MAI-Thinking-1 ישירות מול מודלי Claude של Anthropic. לפי תוצאות שהציגה החברה:

• המודל הגיע ל-97.0% ב-AIME 2025 ול-94.5% ב-AIME 2026 — מבחנים מתקדמים לפתרון בעיות מתמטיות .
• הוא השתווה ל-Claude Opus 4.6 במבחן SWE-Bench Pro, הבוחן את יכולתו של סוכן AI לפתור משימות תכנות מורכבות ורב-שלביות. הציון שדווח: 53% .
• במבחני הערכה עיוורים של בני אדם, מדרגים בלתי תלויים העדיפו אותו על פני Claude Sonnet 4.6 .

הנתונים האלה הם טענות של מיקרוסופט, ולא הכרזה על כך שהמודל מוביל בכל מדד. החברה עצמה מציגה אותו כמודל בינוני בגודלו שמנסה לספק ביצועים גבוהים עם עלות חישוב נמוכה יותר . היתרון העסקי שמיקרוסופט מדגישה הוא עלות טוקנים נמוכה, שעשויה להיות משמעותית בשימוש ארגוני רחב .

גם MAI-Code-1-Flash קיבל מיצוב אגרסיבי: לפי פרסומים הנדסיים של מיקרוסופט, הוא השיג 51.2% ב-SWE-Bench Pro, לעומת 35.2% ל-Claude Haiku 4.5 באותה סביבת בדיקה של VS Code . המודל החל להיפרס ב-Visual Studio Code וב-GitHub Copilot מיד לאחר ההכרזה .

אז למה מיקרוסופט גם מצמצמת את Claude וגם מוכרת אותו?

על פניו, מדובר בסתירה. מצד אחד, מיקרוסופט מעבירה את המהנדסים שלה מ-Claude Code ל-Copilot CLI. מצד אחר, Anthropic ממשיכה לצבור תאוצה בשוק העסקי: לפי נתוני Ramp שצוטטו בדיווחים, שיעור העסקים בארצות הברית ששילמו עבור מוצרי Anthropic עלה מ-9% במאי 2025 ל-35% שנה לאחר מכן, והחברה אף עקפה את OpenAI במדד הזה .

במקביל, מיקרוסופט עצמה ממשיכה לשתף פעולה עם Anthropic. במרץ 2026 הכריזה על Copilot Cowork, שנבנה בשיתוף פעולה הדוק עם Anthropic ומשתמש במודל הסוכני של Claude לביצוע משימות רב-שלביות בתוך יישומי Microsoft 365 . השירות משולב בחבילת Microsoft 365 E7 Frontier Suite, שמחירה 99 דולר למשתמש בחודש — 65% יותר מחבילת E5 שמחירה 60 דולר . החבילה כוללת גם את Copilot, את Agent 365 ואת חבילת הזהויות Entra .

ההיגיון מתברר כאשר מפרידים בין שימוש פנימי למוצר מסחרי:

• בתוך החברה: מיקרוסופט רוצה לשלוט בעלויות, לאחד את כלי הפיתוח ולהפחית תלות ישירה ברישיונות Claude Code יקרים .
• מול הלקוחות: היא יכולה למכור יכולות של Claude כחלק מחבילת Enterprise יקרה יותר, הכוללת אינטגרציה, אבטחה, ניהול זהויות וממשל ארגוני .
• ברמת האסטרטגיה: היא בונה במקביל משפחת מודלים משלה, כדי שלא תהיה תלויה בספק חיצוני יחיד .

הצמצום הפנימי גם אינו ניתוק מוחלט מ-Anthropic. לפי הדיווחים, מודלי Claude נשארים זמינים דרך Copilot CLI ובפלטפורמת Foundry של מיקרוסופט .

מה הפרשה מלמדת על שוק ה-AI הארגוני?

הסיפור של מיקרוסופט משקף מעבר של התעשייה משלב הניסוי לשלב של ניהול הדוק יותר. בתקופה הראשונה, ארגונים רבים נתנו לעובדים גישה רחבה לכלי AI כדי לראות מה יקרה. כעת הם בוחנים מחדש מי מקבל גישה, לאילו מודלים, באילו מגבלות ובאיזו עלות .

גם Anthropic מתמודדת עם כלכלת התשתית. החברה הורידה את תחזית שיעור הרווח הגולמי שלה לשנת 2025 לכ-40%, בערך עשר נקודות אחוז פחות מהציפיות הקודמות, וציינה עלויות מחשוב ענן גבוהות מהמתוכנן . באפריל 2026 היא עדכנה את תמחור Claude ללקוחות ארגוניים לכיוון של חיוב המבוסס יותר על שימוש, עם רפי מינימום גבוהים יותר וחיובים הקשורים להתחייבויות צריכה .

מנקודת המבט של מנהלי IT, המסר ברור: מודל חזק אינו בהכרח מודל משתלם כאשר אלפי עובדים מפעילים אותו ללא מגבלות. לכן ארגונים גדולים נוטים כיום לשלב שלושה מהלכים:

1. ריכוז הכלים בפלטפורמה שבשליטתם, כמו GitHub Copilot CLI.
2. פיתוח או רכישה של מודלים פנימיים, כדי להוזיל שימוש ולצמצם תלות בספק יחיד.
3. תשלום עבור מודלים חיצוניים רק כאשר הם מייצרים ערך מסחרי ברור, למשל כחלק מחבילת Enterprise שמיקרוסופט מוכרת ללקוחותיה.

כך, ההכרזה על שבעת מודלי MAI והנסיגה מ-Claude Code אינם מהלכים נפרדים. יחד הם מצביעים על שאיפה של מיקרוסופט להגיע ל"עצמאות מודלית" — יכולת לבנות ולהפעיל מודלים משלה — תוך שמירה על שותפויות עם OpenAI ו-Anthropic כאשר הן משרתות את העסק .