微软开始收紧员工的AI预算了，直接对Token用量下狠手。导火索是一份泄露的内部表格，有员工为了抬高数据排名疯狂调用AI，单人在短短28天内就烧掉了约2.8万美元的Token成本。这把高层吓了一跳，现在不仅全面监控用量，还计划把内部默认工作负载逐步切换到GPT-5.6 Sol来降本。各部门烧钱差异极大，其中CoreAI部门成了最“烧钱”的重灾区。
虽然成本高昂，但AI编程展现出的自动化能力确实吓人。以前说AI写代码还是新鲜事，现在SpaceX的AI工程师一觉醒来，发现20个PR自己合进了主干。他甚至表示自己基本不看代码了，直接放权给AI。这说明Coding Agent已经能独立跑通从编写到合并的流程，悄悄干掉大量基础开发工作。
不过，当大家都在给Claude Code们充会员时，也有人提出质疑：既然人人都能搭个自己的DeepSeek Harness，还花这冤枉钱干嘛？现在的现状是，大模型本身已经卷不动了，外围的Harness也快卷到头了。接下来的核心战场，必然是Coding Agent的落地效果。怎么在“微软式烧钱”和“极致抠门”之间找到平衡，把自主性和成本控制做到极致，才是AI编程下半场的关键。