多份報導指出，成本才是真正的驅動力。設定在會計年度結束的截止日期，強烈暗示了財務動機，此舉消除了一項成本高昂的開支。一位匿名消息人士向某媒體透露，這項工具已經變得「過於昂貴」。

導致決策的具體成本數字

按Token消耗計費的AI編碼工具，費用累積速度驚人。最典型的警示案例是Uber。據報導，Uber從2025年底開始向其工程團隊推廣Claude Code。每位工程師的月成本介於500到2,000美元之間，而該公司在短短四個月內就耗盡了其2026年34億美元的AI預算。

另一個未具名的公司，據報因為沒有任何人為員工設定用量上限，在一個月內就產生了約5億美元的Claude Code費用。

對微軟的內部使用而言，計算方式同樣直接且令人擔憂：一款每月每名工程師成本在500到2,000美元的AI編碼工具，當數千名工程師都在使用時，就會成為一筆巨大的預算項目。若以每月2,000美元的高標計算，每年的Claude Code API成本約為24,000美元——這在既有的人事成本上又增加了8-12%的附加費，且並未對應減少任何員工人數。

微軟的回應：七個自研MAI模型

在2026年6月2日至3日於舊金山Fort Mason Center舉行的Build 2026大會上，微軟AI執行長Mustafa Suleyman登台，推出了七個全新的自研AI模型，統一命名為MAI（Microsoft AI）品牌。這七個模型均由微軟AI超級智慧團隊開發，從零開始使用商業授權數據進行訓練，未從第三方模型（包括OpenAI的GPT系列）進行任何蒸餾。

完整的MAI模型家族涵蓋推理、編碼、圖像生成、語音識別和語音合成等領域：

• MAI-Thinking-1 – 微軟首個自研推理模型，擁有350億活躍參數的混合專家（MoE）系統，上下文視窗達256,000個Token
• MAI-Code-1-Flash – 一個50億參數的編碼模型，在Build大會首日即開始向所有GitHub Copilot付費用戶推出
• MAI-Image-2.5 和 MAI-Image-2.5-Flash – 圖像生成模型
• MAI-Transcribe-1.5 – 語音識別與轉錄模型
• MAI-Voice-2 和 MAI-Voice-2-Flash – 語音合成模型

與Claude的基準測試對比

微軟在Build 2026大會上，將MAI-Thinking-1的定位直接對標Anthropic的模型。主要的宣稱數據如下：

• 在AIME 2025上達到97.0%，在AIME 2026上達到94.5%，這是目前公開發布中最困難的數學推理基準測試
• 在SWE-Bench Pro（一項衡量AI代理解決複雜多步驟編碼任務能力的軟體工程基準測試）上，與Claude Opus 4.6打成平手（53%分數）
• 在人類評測中，獨立盲測評委更偏好MAI-Thinking-1勝過Claude Sonnet 4.6

MAI-Thinking-1並未登頂整體排行榜，微軟也沒有假裝如此。但微軟表示，在中型模型類別中，它展現了超越自身規模的實力，其推理足跡比同等能力的密集模型更小。微軟強調，低廉的Token成本是其在企業應用中的關鍵優勢。

MAI-Code-1-Flash在測試中於SWE-Bench Pro上獲得51.2%，優於Claude Haiku 4.5的35.2%（使用相同的VS Code框架），根據微軟工程師的發文。它已立即開始在Visual Studio Code和GitHub Copilot中推出。

看似矛盾之處：一邊取消Claude授權，一邊銷售Claude產品

這就是讓這個故事變得有趣的地方：在微軟取消內部Claude Code授權的同時，Anthropic的市場動能正在增強。根據Ramp追蹤的美國企業AI支付數據，Anthropic首次在企業採用率上超越OpenAI，從2025年5月僅9%的企業為Anthropic產品付費，一年後成長到35%。

而微軟本身也遠未放棄Anthropic的商業合作。2026年3月，微軟宣布推出Copilot Cowork——這項產品是與Anthropic密切合作打造，利用Claude的代理模型在Microsoft 365應用程式中執行多步驟任務。Copilot Cowork作為新的Microsoft 365 E7「Frontier Suite」套裝的一部分推出，定價為每月每位使用者99美元，比之前的E5方案（60美元）高出65%。

當你將內部工具與商業合作分開來看時，整個脈絡就變得一致。在內部，微軟正在減少對Claude Code的直接依賴，因為它侵蝕了利潤卻沒有相應地節省人力成本。在商業端，它則將Claude的能力包裝成高利潤的高階企業訂閱方案。Claude模型仍可透過Copilot CLI和微軟的Foundry平台取得，因此這次內部授權的取消並非與Anthropic完全斷絕關係。

更廣泛的企業AI成本清算

微軟內部發生的事，是整個企業對AI工具存取思維轉變的一部分。「給每個人一個AI編碼工具，看看會怎樣」的時代正在過去，取而代之的是一個更受控的階段，存取權限、工具和模型選擇都受到嚴格管控。

這不僅僅是關於Claude Code。Anthropic自身也承認了成本現實，將其2025年的毛利率預測下調至約40%，比先前預期低了約10個百分點，原因是雲端運算成本高於預期。2026年4月，Anthropic重組了其企業Claude定價，轉向基於使用量的計費模式，提高了企業最低消費門檻，並設定了與用量承諾掛鉤的每位用戶費用。

企業採購者現在身處一個每名工程師的AI編碼工具成本動輒達到每月500至2,000美元的世界，而一次未經管控的部署若沒有設定適當的用量上限，就可能燒掉5億美元。大型組織的回應越來越明確：整合到他們能夠控制的平台、建立內部替代方案，並只在這些外部模型能為業務創造收入時才支付其溢價。微軟剛剛展示了這三種策略。

Suleyman將他的更廣泛戰略框架稱為「自給自足」（self-sufficiency），目標是不依賴任何單一外部供應商來建立模型。這並不代表要與OpenAI或Anthropic決裂；合作關係仍然存在。但Build 2026上的MAI發布和內部Claude Code的撤離共同傳達了一個訊號：微軟打算在2027年前成為自己的主要模型供應商。

多份報導指出，成本才是真正的驅動力。設定在會計年度結束的截止日期，強烈暗示了財務動機，此舉消除了一項成本高昂的開支。一位匿名消息人士向某媒體透露，這項工具已經變得「過於昂貴」。

導致決策的具體成本數字

按Token消耗計費的AI編碼工具，費用累積速度驚人。最典型的警示案例是Uber。據報導，Uber從2025年底開始向其工程團隊推廣Claude Code。每位工程師的月成本介於500到2,000美元之間，而該公司在短短四個月內就耗盡了其2026年34億美元的AI預算。

另一個未具名的公司，據報因為沒有任何人為員工設定用量上限，在一個月內就產生了約5億美元的Claude Code費用。

對微軟的內部使用而言，計算方式同樣直接且令人擔憂：一款每月每名工程師成本在500到2,000美元的AI編碼工具，當數千名工程師都在使用時，就會成為一筆巨大的預算項目。若以每月2,000美元的高標計算，每年的Claude Code API成本約為24,000美元——這在既有的人事成本上又增加了8-12%的附加費，且並未對應減少任何員工人數。

微軟的回應：七個自研MAI模型

在2026年6月2日至3日於舊金山Fort Mason Center舉行的Build 2026大會上，微軟AI執行長Mustafa Suleyman登台，推出了七個全新的自研AI模型，統一命名為MAI（Microsoft AI）品牌。這七個模型均由微軟AI超級智慧團隊開發，從零開始使用商業授權數據進行訓練，未從第三方模型（包括OpenAI的GPT系列）進行任何蒸餾。

完整的MAI模型家族涵蓋推理、編碼、圖像生成、語音識別和語音合成等領域：

• MAI-Thinking-1 – 微軟首個自研推理模型，擁有350億活躍參數的混合專家（MoE）系統，上下文視窗達256,000個Token
• MAI-Code-1-Flash – 一個50億參數的編碼模型，在Build大會首日即開始向所有GitHub Copilot付費用戶推出
• MAI-Image-2.5 和 MAI-Image-2.5-Flash – 圖像生成模型
• MAI-Transcribe-1.5 – 語音識別與轉錄模型
• MAI-Voice-2 和 MAI-Voice-2-Flash – 語音合成模型

與Claude的基準測試對比

微軟在Build 2026大會上，將MAI-Thinking-1的定位直接對標Anthropic的模型。主要的宣稱數據如下：

• 在AIME 2025上達到97.0%，在AIME 2026上達到94.5%，這是目前公開發布中最困難的數學推理基準測試
• 在SWE-Bench Pro（一項衡量AI代理解決複雜多步驟編碼任務能力的軟體工程基準測試）上，與Claude Opus 4.6打成平手（53%分數）
• 在人類評測中，獨立盲測評委更偏好MAI-Thinking-1勝過Claude Sonnet 4.6

MAI-Thinking-1並未登頂整體排行榜，微軟也沒有假裝如此。但微軟表示，在中型模型類別中，它展現了超越自身規模的實力，其推理足跡比同等能力的密集模型更小。微軟強調，低廉的Token成本是其在企業應用中的關鍵優勢。

MAI-Code-1-Flash在測試中於SWE-Bench Pro上獲得51.2%，優於Claude Haiku 4.5的35.2%（使用相同的VS Code框架），根據微軟工程師的發文。它已立即開始在Visual Studio Code和GitHub Copilot中推出。

看似矛盾之處：一邊取消Claude授權，一邊銷售Claude產品

這就是讓這個故事變得有趣的地方：在微軟取消內部Claude Code授權的同時，Anthropic的市場動能正在增強。根據Ramp追蹤的美國企業AI支付數據，Anthropic首次在企業採用率上超越OpenAI，從2025年5月僅9%的企業為Anthropic產品付費，一年後成長到35%。

而微軟本身也遠未放棄Anthropic的商業合作。2026年3月，微軟宣布推出Copilot Cowork——這項產品是與Anthropic密切合作打造，利用Claude的代理模型在Microsoft 365應用程式中執行多步驟任務。Copilot Cowork作為新的Microsoft 365 E7「Frontier Suite」套裝的一部分推出，定價為每月每位使用者99美元，比之前的E5方案（60美元）高出65%。

當你將內部工具與商業合作分開來看時，整個脈絡就變得一致。在內部，微軟正在減少對Claude Code的直接依賴，因為它侵蝕了利潤卻沒有相應地節省人力成本。在商業端，它則將Claude的能力包裝成高利潤的高階企業訂閱方案。Claude模型仍可透過Copilot CLI和微軟的Foundry平台取得，因此這次內部授權的取消並非與Anthropic完全斷絕關係。

更廣泛的企業AI成本清算

微軟內部發生的事，是整個企業對AI工具存取思維轉變的一部分。「給每個人一個AI編碼工具，看看會怎樣」的時代正在過去，取而代之的是一個更受控的階段，存取權限、工具和模型選擇都受到嚴格管控。

這不僅僅是關於Claude Code。Anthropic自身也承認了成本現實，將其2025年的毛利率預測下調至約40%，比先前預期低了約10個百分點，原因是雲端運算成本高於預期。2026年4月，Anthropic重組了其企業Claude定價，轉向基於使用量的計費模式，提高了企業最低消費門檻，並設定了與用量承諾掛鉤的每位用戶費用。

企業採購者現在身處一個每名工程師的AI編碼工具成本動輒達到每月500至2,000美元的世界，而一次未經管控的部署若沒有設定適當的用量上限，就可能燒掉5億美元。大型組織的回應越來越明確：整合到他們能夠控制的平台、建立內部替代方案，並只在這些外部模型能為業務創造收入時才支付其溢價。微軟剛剛展示了這三種策略。

Suleyman將他的更廣泛戰略框架稱為「自給自足」（self-sufficiency），目標是不依賴任何單一外部供應商來建立模型。這並不代表要與OpenAI或Anthropic決裂；合作關係仍然存在。但Build 2026上的MAI發布和內部Claude Code的撤離共同傳達了一個訊號：微軟打算在2027年前成為自己的主要模型供應商。