微软按下 vibe coding 暂停键：烧 token 已经比员工贵了

来源类型： 微信公众号文章
日期： 2026-06-02
标签： AI, 办公效率, 编程, 芯片, 大模型
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摘要

烧 token 在 YC 的语境里不是支出，是替代。 作者｜张勇毅 编辑｜靖宇* 2026 年 5 月 14 日，*微软已经开始取消大部分员工的 Claude Code 内部许可。截止日期是 6 月 30 日——也是微软财年最后一天。仅仅 6 个月前，微软还在做完全相反的事——2025 年 12 月，它把 Claude Code 开放给数千名员工，包括工程师、产品经理、设计师，鼓励所有人都用 vibe coding 的方式来重塑工作流。员工很喜欢这个工具，但也许，太喜欢了。但 6 个月之后，微软自己撤了。而几乎在同一周，YC 的...

核心内容

烧 token 在 YC 的语境里不是支出，是替代。
作者｜张勇毅
编辑｜靖宇**

2026 年 5 月 14 日，微软已经开始取消大部分员工的 Claude Code 内部许可。截止日期是 6 月 30 日——也是微软财年最后一天。

仅仅 6 个月前，微软还在做完全相反的事——2025 年 12 月，它把 Claude Code 开放给数千名员工，包括工程师、产品经理、设计师，鼓励所有人都用 vibe coding 的方式来重塑工作流。员工很喜欢这个工具，但也许，太喜欢了。

但 6 个月之后，微软自己撤了。

而几乎在同一周，YC 的合伙人 Tom Blomfield 在一场 batch talk 上说了另一句话：「如果你的 API 账单不让你心痛，说明你烧得不够。」

同一个春天，硅谷正在为同一个问题给出两个完全相反的答案——AI 用起来，到底比人贵不贵？

***01

****vibe coding 的失败现场

微软取消的不是 Claude 这个模型。Anthropic 的模型还会继续通过 Copilot CLI 提供给微软员工。它取消的是 Claude Code 这个产品入口本身。

被影响最深的是「Experiences + Devices」这个部门——也就是 Windows、Microsoft 365、Outlook、Teams 和 Surface 背后的工程师团队。EVP Rajesh Jha 在内部备忘录里把这个决定包装成「工具链统一」（toolchain unification），但 The Verge 援引的微软内部消息更直白：员工普遍认为 Claude Code 比 Copilot CLI 更好用，Anthropic 这个工具在微软内部的流行，甚至让微软自家的 Copilot CLI 被「冷落」了。

换句话说，微软撤掉 Claude Code，不是因为它不行，是因为它太行。

那个 6 月 30 日的截止日期也不是巧合——是微软财年的最后一天。砍掉一个员工普遍偏好的工具、换回自家产品、时间点卡在财年节点上——里面有多少是产品判断、有多少是财务考量，大家心知肚明。

图片来源：视觉中国

微软不是孤例。

一个月前，Uber 的 CTO Praveen Neppalli Naga 对 The Information 透露：公司 2026 年全年的 AI 编程工具预算，在前 4 个月就烧光了。Uber 此前还专门搞过内部排行榜，用比赛的方式激励员工多用 AI——结果是预算崩盘。

更直白的是英伟达应用深度学习副总裁 Bryan Catanzaro 接受 Axios 采访时说的那句：「对我的团队来说，算力的成本远远超过员工的成本。」这是从一家硬件公司的高管嘴里说出来的——这家公司的核心产品就是卖算力。

Fortune 把这些线索串到一起，给文章起了一个非常 Fortune 的标题：「微软的报告暴露了 AI 真正的成本问题——用这玩意儿比养员工还贵」。

如果只读到这一层，结论很简单：vibe coding 失败了，AI 替代人这个故事可以收摊了。

但这个结论下早了。

***02

****Copilot 模式已经「撞墙」

要解释微软的撤退，得先讲清楚 vibe coding 是什么。

这个词是 Andrej Karpathy 在 2025 年初提出的——他描述了一种新的编程方式：开发者不再一行行写代码，而是用自然语言描述意图，让 LLM 生成代码。开发者甚至不读代码、只看结果——能跑就接受，不能跑就再让 AI 改一遍。

这是 AI 时代最有诱惑力的一种生产力承诺。它意味着：一个不会写 Rust 的工程师能让 AI 帮他写 Rust；一个产品经理能让 AI 帮他做出原型；一个设计师能让 AI 帮他写出能跑的代码。微软 2025 年 12 月那次开放 Claude Code 的对象——工程师、PM、设计师——恰好就是这三类人。这不是巧合，这是 vibe coding 最经典的落地姿势。

但 vibe coding 落到大公司里，会变成一件结构上很别扭的事。

假设微软有一个工程师，年薪 30 万美元。微软给他配一个 Claude Code 之后，他的产出提升了 20%——这是 vibe coding 最理想的状态。但与此同时，他每个月烧掉的 token 成本，是 200 美元、500 美元、还是 2000 美元？这个数字会随着他对 AI 的依赖越来越深而单调上升。

更麻烦的是，他不会因为「用了 AI」就被裁掉——他的 30 万年薪还在，福利还在，他的工位还在。

也就是说，微软的总成本结构是「原来的员工工资 + 新增的 token 账单」。这个公式只有一个方向——成本暴涨。

而「员工产出 +20%」这件事在财务上的反映是「营收 +20%」吗？不是。是「营收维持不变，但成本结构里多了一项 AI 账单」——因为大部分员工的产出，并不直接对应新增的收入，他写得更快不代表公司卖得更多。

这就是 Catanzaro 那句「算力比员工贵」真正的含义。它不是说 AI 笨，是说当你把 AI 装在原来的员工身上，你不可能让账算得过来。

这个逻辑还有数据支撑。

Gartner 最近一份预测里说：到 2030 年，一万亿参数大模型的推理成本将比 2025 年下降近 90%。听上去是 AI 越来越便宜了，但 Gartner 的真正结论是：这并不会让企业的 AI 总账单变便宜。Gartner 高级总监分析师 Will Sommer 说过一句话——「CPO 们不应该把『商品级 token 的通缩』和『前沿推理能力的入门化』混为一谈。」

Goldman Sachs 的预测更直接：到 2030 年，agentic AI 将推动 token 消耗量增长 24 倍，达到每月 120 千万亿。单 token 价格下降 90%、消耗量增长 24 倍——结果是总账单还在涨。

黄仁勋有一个更激进的版本。他几个月前在公开场合说，未来每一个英伟达员工身边都会有 100 个 AI agent 一起工作。

听上去很美。但如果你是 CFO，你听到的是什么？是 100 个 token 烧炉，每天 24 小时不停地烧。

问题不是 AI 太贵。问题是「给每个员工配一个 AI 副驾」这个假设本身。

这种姿势在科技圈有一个流行的名字——「副驾模式」（copilot mode）。它的核心假设是：人继续在驾驶位上，AI 在副驾位上给你建议。它不替代你，只是让你更快。

这个假设在文字层面非常温柔——「AI 不会抢走你的工作，AI 只是帮你」。但在财务层面，它的隐含意思是：原来的所有工资不变，但额外多了一项 token 费用。

而 token 不是固定费用，是按消耗计费的。员工用得越多，公司付得越多——这恰好是企业最不愿意看到的成本结构：浮动、上不封顶、跟着产能反向放大。

微软在 2025 年 12 月开放 Cla

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