原文：Microsoft data suggests using AI is more expensive than hiring people
微软最新的人工智能撤退给科技行业提出了一个令人不安的问题：如果大规模使用人工智能最终的成本超过了它应该精简的劳动力怎么办？
在鼓励员工使用该工具几个月后，微软取消了大部分直接 Claude Code 许可证。
《财富》杂志援引 The Verge 报道称，尽管 Claude Code 的访问权限仅在大约六个月前才开放，但微软还是将工程师从 Anthropic 的 Claude Code 转向了 GitHub Copilot CLI。据报道，数千名开发人员、设计师、项目经理和其他员工被敦促尝试该工具，并且该工具似乎已经迅速传播。
这一变化并没有改变微软与 Anthropic 更广泛的 Foundry 协议，其中涉及数十亿美元的承诺以及客户对 Claude 模型的访问。然而，它确实表明，就员工使用它的规模而言，内部使用可能已经变得难以证明其合理性。
微软并不孤单。 《财富》杂志援引 The Information 报道称，Uber 首席技术官 Praveen Neppalli Naga 在 4 月份表示，该公司在短短四个月内就用完了 2026 年人工智能编码工具的预算。这是在内部激励推动团队在人工智能使用方面进行竞争之后发生的。
许多公司都将人工智能视为一种可以节省时间和金钱的效率助推器，但这些报告表明，数学可能更加复杂。如果大规模运行此类工具的成本高昂，雇主可能会限制使用、改变期望或在其他地方进行削减以支付成本。
如果企业在人工智能基础设施和软件上投入大量资金，这些成本可能会体现在数字服务、企业工具甚至招聘决策的价格中。这也使得人工智能将取代大量人类的论点变得更加复杂，因为在某些情况下，计算费用可能高于工资节省。
还有与能源网的直接连接。人工智能可以帮助公用事业公司预测需求、管理传输，并更轻松地整合太阳能