For AI agents: the public content index is available at https://we0.ai/llms.txt, and the English article bundle is available at https://we0.ai/llms-full.txt.
For AI agents: the public content index is available at https://we0.ai/llms.txt, and the English article bundle is available at https://we0.ai/llms-full.txt.
For AI agents: the complete content index is available at https://we0.ai/llms.txt, the full English article bundle is available at https://we0.ai/llms-full.txt, and this page is available as Markdown at https://we0.ai/ko/articles/microsoft-and-meta-cut-claude-use-claude-9c2db609.md.
Anthropic의 최대 엔터프라이즈 고객 두 곳이 동시에 내부 Claude 사용을 줄이고 있습니다.
Anthropic의 최대 엔터프라이즈 고객 두 곳이 동시에 내부 Claude 사용을 줄이고 있습니다.
The Information의 보도에 따르면, Microsoft는 앞서 자체적인 Anthropic 기술 내부 사용에 올해 최소 10억 달러를 지출할 것으로 예상했습니다. 그러나 이후 직원들에게 Claude 사용을 줄이고 Microsoft 자체 도구에 더 많이 의존하도록 요청한 뒤, 이 전망치를 3분의 1 이상 낮췄습니다.
Meta에서는 Claude Code를 사용하는 직원 수가 2026년 초 약 60,000명에서 약 30,000명으로 감소한 것으로 알려졌습니다.
놀라운 점은 사용자 수가 줄었다고 해서 반드시 지출이 낮아지는 것은 아니라는 사실입니다. The Information은 Meta가 최근 28일 동안에도 Claude Code에 1억 500만 달러 이상을 지출했다고 보도했습니다.
따라서 이 이야기는 Claude가 갑자기 나빠졌다는 내용이 아닙니다.
오히려 정반대에 가깝습니다.
Claude Code는 대규모 엔지니어링 조직이 지속적으로 실행할 만큼 유용해졌습니다. 자율형 코딩 에이전트가 저장소를 읽고, 테스트를 실행하고, 파일을 수정하고, 실패를 재시도하며, 한 번에 수 시간 동안 작동하기 시작하자 토큰 소비는 중요한 예산 항목이 되었습니다.
이로 인해 엔터프라이즈 AI 코딩은 새로운 국면으로 접어들고 있습니다. 성능은 여전히 중요하지만, 작업당 비용, 데이터 통제, 벤더 전략, 그리고 고객이 자체 대안을 구축할 수 있는지 여부도 중요해지고 있습니다.
Microsoft의 경험은 에이전트형 코딩 도구가 대규모 엔지니어링 조직 안에서 확산될 때 어떤 일이 발생하는지를 명확히 보여 줍니다.
원문은 Microsoft가 2025년 말 Experiences and Devices 조직의 수천 명 엔지니어에게 Claude Code 접근 권한을 제공하기 시작했다고 전합니다. 도입은 별다른 내부 홍보 없이도 빠르게 확산되었습니다.
해당 프로그램에 관한 이전 보도에서는 일부 사례에서 Claude Code의 집중 사용이 엔지니어 1인당 월 수백 달러, 많게는 수천 달러에 이르렀다고 설명합니다. 정확한 사용자당 수치는 보도마다 다르며 Microsoft 전사 평균으로 간주해서는 안 되지만, 전반적인 비용 압박은 충분히 기록되어 있습니다.
2026년 중반이 되자 Microsoft는 이미 다수의 엔지니어를 Claude Code에서 GitHub Copilot 및 Microsoft 자체 개발 모델로 전환하고 있었습니다.
Microsoft AI CEO인 Mustafa Suleyman은 Bloomberg 인터뷰에서 Anthropic이 "매우 비싸다"고 말하며, Microsoft가 Anthropic에 지급하는 비용을 줄이고 궁극적으로 없애고 싶다고 밝혀 회사의 입장을 이례적으로 명확히 했습니다.
최신 보도는 여기서 한 걸음 더 나아갑니다.
The Information은 Microsoft가 내부 Anthropic 사용에 연간 최소 10억 달러를 지출할 궤도에 있었지만, 이제 그 전망치를 3분의 1 이상 낮췄다고 전합니다.
동일한 보도를 요약한 The Decoder는 클라우드 부문이 직원 1인당 월간 Claude 예산을 약 100,000달러에서 10,000달러로 줄였다고 설명합니다. 이 수치는 모든 직원이 실제로 매월 100,000달러 상당의 Claude를 사용했다는 증거라기보다 내부 지출 한도 또는 예산 상한으로 이해하는 것이 적절합니다.
Meta의 Claude Code 사용자 수는 약 60,000명에서 약 30,000명으로 감소한 것으로 알려졌습니다.
일부 감소는 인력 감축에 따른 것이지만, The Information은 더 큰 요인이 Meta 자체 AI 코딩 스택이라고 말합니다.
Meta는 현재 여러 내부 또는 내부 테스트 중인 대안을 보유하고 있습니다.
Claude Code 사용자 기반이 약 절반으로 줄어든 뒤에도 Meta는 최근 28일간 Claude Code에 1억 500만 달러 이상을 지출한 것으로 알려졌습니다.
이러한 경제성을 무시하기는 어렵습니다.
원문은 Meta의 내부 "Claudeonomics" 대시보드가 30일 동안 60조 토큰을 기록했으며, 이것이 모두 내부 코드와 데이터가 Claude를 통과한 것을 의미한다고 암시합니다.
그러나 이는 지나치게 넓은 해석입니다.
The Information의 이전 보도에 따르면 직원들이 구축한 Claudeonomics 리더보드는 최근 30일간 60조 토큰을 넘긴 전사 AI 토큰 사용량을 추적했습니다. 이용 가능한 보도만으로는 이 토큰 모두가 Claude Code에서 발생했다고 단정할 수 없습니다.
이 대시보드는 Meta 내부 AI 사용의 규모를 보여 주지만, 60조 토큰 전부가 Claude 전용 청구액이었다고 읽어서는 안 됩니다.
일반적인 채팅 사용은 비교적 범위가 제한됩니다.
사용자가 질문을 하고, 모델이 답하며, 상호작용은 종료될 수 있습니다.
코딩 에이전트는 다르게 작동합니다.
저장소 읽기
→ 종속성 검사
→ 파일 검색
→ 코드 수정
→ 테스트 실행
→ 실패 검사
→ 다시 수정
→ 도구 실행
→ 수 시간 동안 계속 진행
각 루프는 대량의 저장소 컨텍스트를 반복적으로 재사용할 수 있습니다.
바로 이 때문에 에이전트형 소프트웨어는 유용해질수록 비용이 높아질 수 있습니다.
에이전트의 자율성이 높을수록 활성 상태는 길어집니다. 코드베이스가 클수록 더 많은 컨텍스트를 읽습니다. 수행 단계가 많을수록 토큰 청구는 더 많이 누적됩니다.
이는 기업에 간단하지만 중요한 문제를 제기합니다.
도구가 실질적인 생산성 향상을 제공하더라도, 라우팅·캐싱·예산·사용량 통제 없이 배포하면 재정적으로 감당하기 어려워질 수 있습니다.
비용은 이야기의 한 부분일 뿐입니다.
더 근본적인 문제는 Anthropic이 한때 주로 모델 공급업체로 보았던 기업들과 점점 더 경쟁하게 되었다는 점입니다.
Microsoft는 GitHub Copilot을 판매하고, 자체 모델을 개발하며, 더욱 에이전트화된 생산성 소프트웨어를 구축하고 있습니다. Anthropic의 Claude Code와 Claude Cowork는 Microsoft가 주도권을 확보하려는 개발자 도구 및 오피스 소프트웨어 시장 일부와 이제 겹칩니다.
Meta도 비슷한 상황입니다.
Meta는 MetaCode, Muse Code 및 자체 Muse 모델을 구축하고 있습니다. Meta가 신뢰할 만한 내부 코딩 스택을 갖추면, 경쟁사에 동일한 업무를 수행하도록 비용을 지불하는 일은 정당화하기 더 어려워집니다.
이로 인해 관계는 다음과 같은 형태에서
고객 → 모델 공급업체
다음에 더 가까운 형태로 바뀝니다.
고객 + 전략적 파트너 + 잠재적 경쟁자
Anthropic이 상장을 준비하고 있어 이 시점은 특히 민감합니다.
Reuters는 Anthropic의 IPO 투자설명서를 인용해 이름이 공개되지 않은 두 고객이 Anthropic의 2025년 매출 약 24%를 차지했다고 보도했습니다.
투자설명서는 이 두 고객의 이름을 밝히지 않습니다.
원문은 시장에서 이들이 Microsoft와 Meta일 가능성이 높다고 널리 추정한다고 말합니다. 이는 여전히 추측이며, 확인된 사실로 취급해서는 안 됩니다.
확인된 사실은 더 광범위한 위험입니다. Anthropic의 투자설명서는 소수의 대형 고객에게 매출이 집중되어 있으며 주요 계정의 지출 감소가 사업에 타격을 줄 수 있다고 명시적으로 경고합니다.
이 때문에 두 주요 기술 고객의 동시 사용 축소는 일반적인 벤더 예산 조정보다 더 중요합니다.
Microsoft와의 관계에는 또 다른 이례적인 긴장도 존재합니다.
Microsoft가 Claude에 대한 내부 지출을 줄이는 동안 Anthropic 자체는 Microsoft에 대한 대규모 장기 인프라 의무를 지고 있습니다.
Reuters는 Anthropic의 투자설명서를 통해 특정 계약 위반 조건을 제외하고, Anthropic이 향후 10년까지 이어지는 Microsoft 대상 314억 달러의 취소 불가능한 인프라 약정을 보유하고 있다고 보도했습니다.
이는 두 회사가 동시에 다음의 관계가 될 수 있음을 의미합니다.
이러한 상호의존성은 프런티어 AI에서 점점 더 일반적인 모습이 되고 있습니다.
원문은 Microsoft와 Meta가 고립된 사례가 아니라고 주장합니다.
아이디어를 한 문장으로 입력하면 We0 AI가 쇼케이스 사이트, 페이지, CMS를 생성하고 출시 후 고객과 트래픽 확보를 돕습니다.
무료 등록을 위한 하나의 완전한 프로젝트 생성
하나의 완전한 생성 흐름을 시도하고 첫 번째 프로젝트 초안을 빠르게 보는 데 가장 적합합니다.
더 광범위한 이 패턴은 추가 보도로도 뒷받침됩니다.
7월 Reuters는 Alibaba가 직원들의 Claude Code 사용을 금지하고 보안 우려를 이유로 자사의 Qoder 플랫폼으로 이동하도록 지시했다고 보도했습니다.
9월 Reuters는 Palantir, Nvidia, Booz Allen Hamilton이 독점 데이터 및 보존 정책에 대한 우려 때문에 고급 외부 모델 사용을 제한했거나 제한을 검토 중이라고 보도했습니다.
정확한 제한 방식은 회사마다 다릅니다.
공통된 패턴은 단순히 "Claude가 너무 비싸다"는 것이 아닙니다.
대기업에서 코드, 보안 데이터, 내부 문서 및 독점 워크플로는 핵심 자산입니다. AI 에이전트가 이러한 자산에 가까이 접근할수록 고객은 비용, 보존, 통제 및 경쟁 의존성에 더 큰 관심을 둡니다.
Anthropic은 이러한 반론을 무시하지 않고 있습니다.
9월 Anthropic은 Claude Fable 5.1을 출시했습니다. 기본 API 가격은 유지하면서 캐시 읽기 가격을 75% 인하해 100만 토큰당 1.00달러에서 0.25달러로 낮췄습니다.
Anthropic은 이를 통해 전체 비용이 다음과 같이 감소한다고 말합니다.
이유는 간단합니다.
장시간 실행되는 에이전트는 이전에 처리한 컨텍스트를 반복해서 다시 읽습니다. 이 재사용 컨텍스트가 훨씬 저렴해지면, 표시된 입력 및 출력 가격이 바뀌지 않더라도 전체 작업 비용은 낮아질 수 있습니다.
| 토큰 유형 | Fable 5.1 100만 토큰당 가격 |
|---|---|
| 입력 | 10.00달러 |
| 캐시 읽기 | 0.25달러 |
| 출력 | 50.00달러 |
25% 및 45% 절감은 워크로드 추정치이며 모든 요청에 적용되는 보장된 할인은 아닙니다.
캐싱의 혜택을 받지 못하는 짧은 요청은 이전과 사실상 같은 비용이 들 수 있습니다.
Anthropic은 데이터 보존 우려를 해결하기 위해 **Enterprise Frontier Safeguards(EFS)**도 발표했습니다.
EFS는 자격을 갖춘 엔터프라이즈 고객이 오용 탐지를 위한 자동화된 보호 장치를 유지하면서도 Anthropic 자체 시스템이 아닌 고객이 통제하는 클라우드 인프라에 데이터를 보관할 수 있도록 설계되었습니다.
Anthropic은 EFS가 단계적으로 출시되고 있으며, 시스템이 광범위하게 제공될 때까지 자격을 갖춘 고객이 데이터 무보존 처리를 받을 수 있다고 말합니다.
이는 독점 정보 또는 규제 대상 정보를 처리하는 기업이 제기한 우려 중 하나를 직접적으로 다룹니다.
하지만 모든 전략적 문제를 해결하는 것은 아닙니다.
이미 강력한 자체 모델 또는 코딩 스택을 보유한 기업은 외부 가격과 개인정보 보호가 개선되더라도 여전히 자체 시스템을 선호할 수 있습니다.
지난 2년 동안 AI 경쟁의 많은 부분은 성능에 집중되었습니다.
이제 재무팀은 다른 질문을 던지고 있습니다.
완료된 각 작업의 실제 비용은 얼마였는가?
이는 큰 변화입니다.
Microsoft의 경험은 전체 주기를 보여 줍니다.
엔지니어링 팀의 선호도는 여전히 중요하지만, 더 이상 조달 과정을 전부 결정하지는 않습니다.
가능성 높은 엔터프라이즈 패턴이 나타나고 있습니다.
| 워크로드 | 유력한 모델 전략 |
|---|---|
| 일상적인 코딩, 문서화, 단순 수정 | 더 저렴하고 빠르며 엄격히 통제되는 모델 |
| 고용량 내부 에이전트 | 공격적인 캐싱과 지출 한도를 적용한 저비용 모델 |
| 독점적이거나 매우 민감한 업무 | 내부, 프라이빗 또는 강력하게 격리된 배포 |
| 어려운 추론 및 복잡한 아키텍처 | 가장 어려운 작업에만 투입하는 프런티어 모델 |
이는 벤치마크 리더보드보다 덜 화려하지만, 엔터프라이즈 도입에는 더 중요할 가능성이 큽니다.
가장 강력한 모델이 자동으로 최대 규모의 배포를 차지하는 것은 아닙니다.
승리하는 시스템은 핵심 회사 데이터와 연결하기에 충분히 저렴하고, 예측 가능하며, 관리 가능하고 안전해야 합니다.
기업은 API 100만 토큰당 가격만이 아니라 완료 작업당 비용을 측정할 필요가 점점 커지고 있습니다.
유용한 내부 지표에는 다음이 포함될 수 있습니다.
총 작업 비용 =
모델 토큰
+ 캐시 쓰기 및 읽기
+ 도구 호출
+ 재시도
+ 사람의 검토 시간
+ 인프라 오버헤드
토큰 가격이 높은 모델도 더 적은 단계로 작업을 완료한다면 경제적일 수 있습니다.
저렴한 모델도 반복 루프, 재시도 또는 더 많은 사람의 수정이 필요하다면 비용이 커질 수 있습니다.
이 때문에 AI 코딩의 다음 단계는 점점 더 FinOps와 닮아갈 것입니다. 라우팅, 예산, 관측성, 캐싱, 사용량 대시보드, ROI 측정이 엔지니어링 스택의 일부가 됩니다.
The Information은 Microsoft가 직원들에게 Claude 사용을 줄이고 GitHub Copilot 및 Microsoft 자체 모델에 더 의존하도록 요청한 후, 예상 내부 Anthropic 지출을 3분의 1 이상 줄였다고 보도했습니다. 비용이 주요 요인이지만, Microsoft는 개발자 도구 및 엔터프라이즈 AI에서도 직접 경쟁하고 있습니다.
최신 보도에 따르면 2026년 초 약 60,000명에서 감소한 약 30,000명입니다. 감소 일부는 해고에 따른 것이지만, 더 큰 요인은 MetaCode, Muse Code 및 Meta 자체 Muse 모델의 확장이었습니다.
The Information은 Meta가 최근 28일 동안 Claude Code에 1억 500만 달러 이상을 지출했다고 보도했습니다. 이 수치는 Meta의 공식 재무 공시가 아니라 보도된 내부 지출입니다.
정확히 그렇지는 않습니다. 직원들이 구축한 Claudeonomics 대시보드는 30일 동안 60조 개가 넘는 전사 AI 토큰을 보여 준 것으로 알려졌습니다. 이용 가능한 보도는 이 토큰 전부가 Claude Code 트래픽이었다는 점을 입증하지 않습니다.
에이전트형 코딩 세션은 대규모 저장소를 반복해 읽고, 도구를 호출하며, 테스트를 실행하고, 출력을 검사하고, 변경을 재시도합니다. 이 때문에 짧은 채팅이나 일회성 코드 완성보다 훨씬 많은 토큰을 사용합니다.
Claude Fable 5.1은 캐시 읽기 가격을 75% 인하합니다. Anthropic은 이를 통해 일반적인 워크로드의 전체 비용은 약 25%, 대량의 캐시된 컨텍스트를 재사용하는 고도로 에이전트화된 워크로드는 최대 약 45% 낮아진다고 추정합니다.
Enterprise Frontier Safeguards는 오용 모니터링을 유지하면서 더 강한 개인정보 보호를 원하는 자격 있는 비즈니스 고객을 위한 Anthropic의 새로운 통제 기능입니다. 이 설계는 데이터를 Anthropic 시스템이 아닌 고객 통제 클라우드 인프라에 보관하며, 2026년부터 단계적 출시가 시작됩니다.
아닙니다. 추세는 완전한 포기보다 선택적 사용에 가깝습니다. 많은 기업은 고가의 프런티어 모델을 고가치 작업에만 남겨 두고, 일상적·민감성·대용량 워크로드는 더 저렴하거나 내부적으로 통제되는 시스템으로 라우팅하고 있습니다.
Microsoft와 Meta가 Claude 사용을 줄이는 이유는 이 도구가 갑자기 유용하지 않게 되었기 때문이 아닙니다. 이들의 사용 축소는 수천 명의 직원이 대형 코드베이스를 대상으로 길고 자율적인 세션을 실행하기 시작하면 에이전트형 코딩의 비용이 매우 빠르게 커질 수 있다는 정반대의 문제를 보여 줍니다.
전략적 문제는 가격보다 더 광범위합니다. Microsoft와 Meta는 자체 경쟁 AI 제품을 구축하고 있으며, 다른 기업들은 독점 데이터가 관련될 때 외부 모델에 대한 접근을 강화하고 있습니다. Anthropic은 더 저렴한 캐시 읽기와 더 강력한 엔터프라이즈 데이터 통제로 대응하고 있지만, 시장은 분명 더 선택적인 모델 라우팅으로 이동하고 있습니다.
엔터프라이즈 AI 코딩의 다음 단계는 벤치마크 점수 이상으로 평가될 것입니다. 기업은 작업당 비용, 데이터 거버넌스, 벤더 의존도 및 모델을 핵심 내부 시스템에 안전하게 연결할 수 있는지에 점점 더 관심을 두고 있습니다.
가장 성능이 뛰어난 코딩 에이전트가 자동으로 기본 엔터프라이즈 도구가 되는 것은 아닙니다. 승리하려면 저렴하고, 통제 가능하며, 전략적으로 수용 가능해야 합니다.
한 문장에서 시작해 몇 분 안에 완전한 웹사이트를 받아보세요.
