माइक्रोसॉफ्ट ने उच्च लागत के कारण क्लॉड कोड का आंतरिक उपयोग बंद कर दिया है

कौन सोच सकता था कि माइक्रोसॉफ्ट—जिसने OpenAI को अब तक 100 अरब डॉलर से अधिक का निवेश किया है—हाल ही में Claude के "बहुत महंगा होने" के कारण अंतर्गत रोक लगा दी।

ऐसा है कि हाल ही में माइक्रोसॉफ्ट के अंदर एक खबर सामने आई है कि 30 जून से, विंडोज, माइक्रोसॉफ्ट 365, टीम्स, आउटलुक और सरफेस से संबंधित कार्य करने वाले हजारों इंजीनियर्स को Claude Code का उपयोग करने की अनुमति नहीं होगी। माइक्रोसॉफ्ट उन्हें अपने GitHub Copilot CLI की ओर ले जा रहा है।

माइक्रोसॉफ्ट ने क्लॉड कोड पर खर्च की गई विशिष्ट राशि को सार्वजनिक नहीं किया है, लेकिन जानकार लोगों के अनुसार, क्लॉड कोड को रोकने का वास्तविक कारण इसकी अत्यधिक लागत थी, जितनी कि माइक्रोसॉफ्ट के लिए भी "दर्दनाक" लगी।

यूबर ने हाल ही में माइक्रोसॉफ्ट का ही चयन किया।

रिपोर्ट्स के अनुसार, क्लॉड कोड प्रति महीने प्रति यूबर इंजीनियर के लिए 500 से 2000 डॉलर के एआई टूल खर्च करता है।

यह क्या अवधारणा है? एक सौ सदस्यीय तकनीकी टीम, केवल इस एआई उपकरण के लिए, एक वर्ष में कई मिलियन डॉलर खर्च करती है। यूबर का 2026 का एआई बजट, अप्रैल में ही "खत्म" हो चुका है।

इसके पीछे एक ऐसा परिवर्तन छिपा हुआ है जिसकी कई कंपनियों ने अभी तक पहचान नहीं की है, लेकिन जिससे वे अब परेशान हो रही हैं: AI की कीमत व्यवस्था पहले के "पैकेज" के बजाय अब "मीटर-आधारित" हो रही है।

पिछले समय में, कई AI उपकरणों ने मासिक निश्चित शुल्क के मॉडल का उपयोग किया, जिससे लागत अपेक्षाकृत पूर्वानुमेय थी। लेकिन आज, प्रोग्रामिंग स्थितियों के लिए डिज़ाइन किए गए अधिकांश AI सहायक टोकन-आधारित बिलिंग मॉडल की ओर बढ़ रहे हैं—जितना अधिक जटिल प्रश्न पूछे जाते हैं, जितनी अधिक बार कॉल की जाती हैं, और जितने अधिक गहरे कार्य किए जाते हैं, उतने ही अधिक शुल्क उत्पन्न होते हैं। दैनिक रूप से बड़ी मात्रा में कोडिंग के कार्यों को संभालने की आवश्यकता वाली तकनीकी टीमों के लिए, यह खर्च एक अनदेखा नहीं रह सकने वाले वित्तीय दबाव में तेजी से बदल रहा है।

इस संदर्भ में, माइक्रोसॉफ्ट, यूबर जैसी विशाल तकनीकी कंपनियों को भी पुनः गणना करनी पड़ रही है: महंगे तीसरे पक्ष के AI उपकरणों की लागत क्या वास्तव में मूल्यवान है? क्या वे बढ़ते बिलों का भुगतान जारी रखें, या अधिक सस्ते ओपन-सोर्स समाधानों या अपने स्वयं के उपकरणों का उपयोग करने की ओर मुड़ें?

माइक्रोसॉफ्ट का विकल्प स्पष्ट है: Claude Code के स्थान पर अपना GitHub Copilot CLI उपयोग करें। हालाँकि, कार्यक्षमता के अनुभव में यह थोड़ा कम हो सकता है, लेकिन लागत नियंत्रित है और आंतरिक संसाधन प्रवाह अधिक कुशल है।

यह चयन एक स्पष्ट संकेत देता है—जिस तरह माइक्रोसॉफ्ट भी AI की कीमत को "महंगा" महसूस करने लगा है, वही उद्यमों को अपनी तकनीकी खरीद रणनीति पर पुनर्विचार करने के लिए मजबूर कर रहा है।

After all, the cost savings will ultimately be reflected directly in the profits.

लेकिन The Verge ने यह भी बताया कि Claude Code की लाइसेंसिंग रद्द करने से माइक्रोसॉफ्ट और Anthropic के बीच हुए Foundry समझौते पर कोई प्रभाव नहीं पड़ेगा, जिसमें Anthropic को अधिकतम 50 अरब डॉलर का निवेश करना और Foundry ग्राहकों को Claude मॉडल तक पहुंच प्रदान करना शामिल है, साथ ही Anthropic द्वारा Azure कैलकुलेशन क्षमता खरीदने के लिए 300 अरब डॉलर खर्च करने का वादा भी है।

माइक्रोसॉफ्ट ने अपने आंतरिक इंजीनियर्स के लिए Claude Code के उपयोग की अनुमति अचानक समाप्त कर दी, जो उन्होंने कर्मचारियों को इस टूल का उपयोग करने के छह महीने बाद किया, इसलिए बाहरी लोगों का मानना है कि यह एक अचानक प्रतिबंध नहीं, बल्कि एक सावधानी से योजनाबद्ध प्रयोग जैसा लगता है।

माइक्रोसॉफ्ट के आंतरिक स्मारक के अनुसार, अनुभव और उपकरण विभाग के एग्जीक्यूटिव वाइस प्रेसिडेंट राजेश झा ने स्पष्ट किया: "जब हमने कोपिलट CLI और क्लॉड कोड दोनों को एक साथ प्रदान करना शुरू किया, तो हमारा लक्ष्य तेजी से सीखना, इन उपकरणों को वास्तविक इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो में बेंचमार्क करना और समझना था कि कौन से उपकरण हमारी टीम को सबसे अच्छी तरह से समर्थन करते हैं। क्लॉड कोड ने इस सीखने की प्रक्रिया में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई... इसी बीच, कोपिलट CLI हमें कुछ विशेष रूप से महत्वपूर्ण चीज़ें प्रदान करता है: एक ऐसा उत्पाद जिसे हम GitHub के साथ सीधे सहयोग करके, माइक्रोसॉफ्ट के कोडबेस, वर्कफ़्लो, सुरक्षा अपेक्षाओं और इंजीनियरिंग आवश्यकताओं के आधार पर बना सकते हैं।"

दूसरे शब्दों में, माइक्रोसॉफ्ट ने सक्रिय रूप से अपने प्रतिद्वंद्वी के उत्पाद को अपनी इंजीनियरिंग टीम में शामिल किया, ताकि Claude Code अपने Copilot CLI की कमियों को उजागर कर सके। फिर छह महीने तक प्रतिक्रिया एकत्र करने, अंतरों को दूर करने के बाद, उन्होंने प्रतिद्वंद्वी के उपकरण को बंद कर दिया और सभी इंजीनियर्स को अपने ही उत्पाद पर वापस स्थानांतरित कर दिया।

LinkedIn पर, एक उपयोगकर्ता ने इस रणनीति को इस प्रकार सारांशित किया: पहले प्रतिद्वंद्वी को "प्रशिक्षक" के रूप में उपयोग करें, सीख लें और फिर जाल बिछा दें।

एक लिंक्डइन उपयोगकर्ता ने इसकी टिप्पणी की: "अगर माइक्रोसॉफ्ट क्लॉड का उपयोग जारी रखना चाहता है, तो लागत कभी बाधा नहीं बनेगी, क्योंकि माइक्रोसॉफ्ट की पिछली टोकनमैक्सिंग रणनीति स्पष्ट रूप से सीखने के उद्देश्य से शुरू की गई थी।"

कुछ उपयोगकर्ताओं ने कहा, "अपने उत्पाद के लिए प्रतिद्वंद्वी के उत्पाद का उपयोग करके स्ट्रेस टेस्ट करने के लिए बहुत अधिक स्व-नियंत्रण की आवश्यकता होती है, और सीखी गई जानकारी को व्यावहारिक रूप से लागू करने के लिए और अधिक प्रयास की आवश्यकता होती है।"

परिणामों से पता चलता है कि माइक्रोसॉफ्ट ने वास्तव में ऐसा किया। कोपिलट CLI ने इंजीनियरों के तुलनात्मक उपयोग के प्रतिक्रिया के आधार पर छह महीनों में कई बार अपडेट किए।

इसलिए, इस अप्रचलन को यह नहीं माना जाता है कि इसे "असमर्थता" के कारण बेजान तरीके से छोड़ दिया गया, बल्कि इसे बल का उपयोग करके, कमजोरियों को पूरा करके, और आंतरिक प्रयोग को सक्रिय रूप से समाप्त करके माना जाता है।

हालाँकि, बाहरी दृष्टिकोण इस बात पर सहमत नहीं है। कुछ डेवलपर्स ने बताया कि माइक्रोसॉफ्ट ऐसा कर सकता है, बशर्ते इसके पास नीचली स्तर की क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर, अपना कोड होस्टिंग प्लेटफॉर्म GitHub, और पर्याप्त रूप से बड़ी इंजीनियरिंग समूह हो जो “प्रयोगात्मक नमूने” के रूप में काम कर सकें। अधिकांश कंपनियों के पास ऐसी स्थिति नहीं है—उनके पास केवल “इसे खरीदने की क्षमता नहीं” है, जबकि माइक्रोसॉफ्ट “सीखकर फिर रुकने” का विकल्प चुन सकता है।

हालांकि, लागत का दबाव और बाहरी अनुमानों का “प्रयोगात्मक परीक्षण” केवल पानी के ऊपर तैरती हुई बर्फ की एक छोटी सी चट्टान हो सकती है। माइक्रोसॉफ्ट द्वारा Claude Code को रोकने का फैसला केवल एक वित्तीय लेखा मात्र नहीं है—यह एक ऐसे तथ्य को छूता है जो इस सॉफ्टवेयर विशाल के लिए अधिक चिंताजनक है: बड़े मॉडल के युग में, माइक्रोसॉफ्ट अपनी परिभाषा का अधिकार खो रहा है।

मार्च 2026 में, उद्यम व्यय प्रबंधन प्लेटफॉर्म Ramp ने एक AI सूचकांक जारी किया, जिसमें AI सेवाओं की पहली खरीद करने वाले उद्यमों में Anthropic की OpenAI के साथ सीधी प्रतिस्पर्धा में जीत का अनुपात लगभग 70% था। यह Ramp द्वारा 2025 में देखे गए प्रवृत्ति के विपरीत था, जब OpenAI की अन्य किसी भी मॉडल कंपनी की तुलना में अधिक तेजी से लोकप्रियता बढ़ रही थी। Anthropic की वार्षिक आय 190 अरब डॉलर तक पहुँच गई, जो OpenAI की 250 अरब डॉलर के पास पहुँच गई।

अप्रैल तक, एंथ्रोपिक की उद्योग में AI अपनाने की दर 34.4% हो गई, जो OpenAI की 32.3% को पार करके पहली बार उद्योग बाजार में नया शीर्ष AI आपूर्तिकर्ता बन गई। इस पीछे का मुख्य इंजन Claude Code था—यह प्रोग्रामिंग टूल अपने लॉन्च के केवल छह महीने में 10 अरब डॉलर की वार्षिक आय हासिल कर चुका था, जो उस समय के सभी GitHub कोड सबमिशन का 4% था।

और इस मार्केट राउंड में, माइक्रोसॉफ्ट ने लगभग कोई स्थान नहीं लिया।

जब माइक्रोसॉफ्ट को OpenAI और Anthropic के बाहरी मॉडल पर निर्भर होना पड़ रहा था, तब 2026 में AI स्टार्टअप की वार्षिक आय 800 अरब डॉलर हो चुकी थी, जिसमें से OpenAI और Anthropic ने मिलकर 89% हिस्सा ले लिया।

यह एक क्रूर सच को उजागर करता है: बेस मॉडल का व्यावसायिक मूल्य मॉडल विकासकर्ताओं की ओर वापस बह रहा है, जबकि माइक्रोसॉफ्ट केवल चैनल विक्रेता है। जब चैनल विक्रेता मूल को बंद करने की कोशिश करता है, तो यह सिर्फ एक बात साबित करता है: उसने असली प्रवेश पत्र नहीं खरीदा है।

सारांश रूप में, माइक्रोसॉफ्ट को तीनों मैदानों में अलग-अलग रूप से किनारे पर धकेल दिया गया है: मॉडल, डेवलपर्स, और पारिस्थितिकी नियंत्रण।

समस्या 1: अग्रणी मॉडल का अभाव, बाहरी निर्भरता अधिक

आज तक, माइक्रोसॉफ्ट की सबसे बड़ी चिंता यह है कि उसके पास अभी तक अपना खुद का अग्रणी सामान्य बड़ा मॉडल नहीं है।

2019 से, माइक्रोसॉफ्ट ने OpenAI में 130 बिलियन डॉलर से अधिक का निवेश किया है और लगभग 27% हिस्सेदारी प्राप्त की है, लेकिन उसका स्वयं विकसित बड़ा भाषा मॉडल अभी तक GPT-4 या Claude के बराबर नहीं हो पाया है।

अप्रैल 2026 में, माइक्रोसॉफ्ट एआई शोध प्रयोगशाला द्वारा जारी किए गए तीन MAI श्रृंखला मॉडल—MAI-Transcribe-1, MAI-Voice-1 और MAI-Image-2—केवल ध्वनि अनुवाद, ध्वनि उत्पादन और चित्र निर्माण को कवर करते हैं, और सामान्य बड़ी भाषा मॉडल को लॉन्च नहीं किया गया है।

माइक्रोसॉफ्ट के पास दुनिया का एक सबसे शक्तिशाली AI व्यावसायिक प्रवेश द्वार है, लेकिन वह वास्तविक रूप से AI क्षमता की सीमा निर्धारित करने वाला "बेस मॉडल नियंत्रण" नहीं रखता है।

स्वयं विकसित सामान्य मॉडल की कमी के कारण, माइक्रोसॉफ्ट ने सामान्य संवाद, प्रोग्रामिंग तर्क जैसे मुख्य परिदृश्यों में तकनीकी बंद चक्र प्राप्त नहीं किया, और इसकी मुख्य AI क्षमताएँ OpenAI पर निर्भर हैं। अप्रैल 2026 में, माइक्रोसॉफ्ट और OpenAI ने मिलकर सात साल के अनन्य बंधन को समाप्त करने की घोषणा की, जिससे Azure OpenAI का एकमात्र क्लाउड आउटलेट नहीं रहा, और IP लाइसेंसिंग अनन्य से गैर-अनन्य हो गई।

पिछले समय में माइक्रोसॉफ्ट का एक बड़ा वर्चस्व था, "एक्सक्लूसिव ओपनएआई"। लेकिन अब, यह एक्सक्लूसिविटी कमजोर हो रही है।

और जब माइक्रोसॉफ्ट को OpenAI के एक्सक्लूसिव बाइंडिंग से बाहर निकलना पड़ता है, तो उसे एक क्रूर सच्चाई का सामना करना पड़ता है: उसके पास GPT-4 या Claude के विकल्प के रूप में कोई नींव का मॉडल नहीं है। इसीलिए, माइक्रोसॉफ्ट आज AI क्षेत्र में एक बहुत ही विभाजित स्थिति में है: यह दुनिया की सबसे गहरी AI व्यावसायिकीकरण करने वाली कंपनियों में से एक है, लेकिन एक साथ ही, यह मुख्य क्षमताएं प्रदान करने के लिए बाहरी मॉडल्स पर अत्यधिक निर्भर है। यह "प्लेटफॉर्म मजबूत, मॉडल कमजोर" संरचना, मूल रूप से एक तकनीकी खोखलापन है।

द्वितीय समस्या: अपने उत्पाद की क्षमता प्रतिद्वंद्वियों के खिलाफ पर्याप्त नहीं है

माइक्रोसॉफ्ट के लिए और भी दुखद बात यह है कि न केवल उनके पास कोई प्रमुख सामान्य बड़ा मॉडल नहीं है, बल्कि पहले के स्मार्ट प्रोग्रामिंग के अवसर को पकड़ने वाला कोपिलट भी क्लॉड कोड द्वारा वास्तविक रूप से पीटा जा रहा है।

पिछले दो वर्षों में, GitHub Copilot AI प्रोग्रामिंग का प्रतीक रहा है। लेकिन 2026 के AI प्रोग्रामिंग बाजार में, मौलिक परिवर्तन हुआ है। Claude Code वास्तव में उस जगह पर उद्योग को बदल रहा है, जहां यह "कोड कॉम्प्लीशन टूल" को "लंबे संदर्भ इंजीनियरिंग एजेंट" में बदल रहा है।

पारंपरिक Copilot अधिक ऐसा है: “आपके लिए कुछ पंक्तियाँ कोड लिखने में मदद करना”, जबकि Claude Code पूरे सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग प्रक्रिया में सीधे भाग ले सकता है।

माइक्रोसॉफ्ट के अंदर, सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग टूल अपना Copilot नहीं, बल्कि Claude Code है।

द वर्ज के पत्रकार टॉम वॉरेन के अनुसार, पिछले कुछ महीनों में माइक्रोसॉफ्ट इंजीनियर्स ने अपने खुद के टूल के बजाय क्लॉड कोड की ओर स्पष्ट रूप से झुकाव दिखाया है। यह पसंदीदा स्थिति कर्मचारियों के अपने उत्पादों का उपयोग न करने के कारण नहीं है, बल्कि उत्पाद क्षमता में वास्तविक अंतर है।

परीक्षण डेटा के अनुसार, Claude Code का SWE-bench पर स्कोर 80.8% है, जबकि GPT-4o पर आधारित GitHub Copilot केवल 72.5% है, जो 8.3 प्रतिशत अंकों का अंतर है।

Claude Code मिलियन टोकन कंटेक्स्ट विंडो का समर्थन करता है और एक सत्र में लगभग 3000 फाइलों को संभाल सकता है, जबकि Copilot CLI की सीमा केवल 128K टोकन है। दर्जनों फाइलों के बीच पुनर्गठन या डीबगिंग के संदर्भ में, Claude Code की सफलता दर 89% है, जबकि Copilot की केवल 60% है।

इंजीनियर्स दैनिक रूप से Claude Code का उपयोग करते हैं, जिसका अर्थ है कि डेवलपमेंट वर्कफ्लो, डीबगिंग डेटा और ऑपरेशनल आदतें Anthropic के इकोसिस्टम में स्थिर हो गई हैं। The Verge की रिपोर्ट के अनुसार, Claude Code को आंतरिक रूप से लॉन्च करने से पहले, 91% माइक्रोसॉफ्ट इंजीनियरिंग टीमें GitHub Copilot का उपयोग कर रही थीं, लेकिन पिछले छह महीनों में Claude Code का उपयोग इस अनुपात को “गंभीरता से कम” कर दिया है।

माइक्रोसॉफ्ट के एक्सपीरियंस एंड डिवाइस डिवीजन के प्रमुख राजेश झा ने एक स्मृतिपत्र में स्वीकार किया कि क्लॉड कोड "एक सीखने की प्रक्रिया का महत्वपूर्ण हिस्सा" है, लेकिन फिर भी अनिवार्य रूप से स्विच करने का आदेश दिया। इस विरोधाभास की मूल बात रणनीतिगत स्तर पर गहरी चिंता है—जब इंजीनियर अपने डेवलपमेंट टूलचेन के महत्वपूर्ण पहलुओं को बाहरी उत्पादों पर निर्भर करने लगते हैं, तो माइक्रोसॉफ्ट की अपने तकनीकी स्टैक पर नियंत्रण कमजोर होता जा रहा है।

कर्मचारियों द्वारा लंबे समय तक बाहरी उपकरणों का उपयोग करना, प्रतिस्पर्धी के उपयोगकर्ता आदतों को विकसित करने का अर्थ है, जिससे भविष्य में कौशल और प्रक्रिया ज्ञान सीधे प्रतिस्पर्धी कंपनी में ले जाया जा सकता है।

एक माइक्रोसॉफ्ट आंतरिक स्रोत ने The Information को बताया कि क्लॉड कोड की माइक्रोसॉफ्ट इंजीनियर समुदाय में 91% संतुष्टि दर है। जब किसी कंपनी के मुख्य डेवलपर्स अपने टूल पर बाहरी प्रतिद्वंद्वी से कम संतुष्ट हों, तो उसकी तकनीकी एकता को गंभीर चुनौती का सामना करना पड़ता है। यह “प्रतिद्वंद्वी के कमाई के डर” की बात नहीं है, बल्कि बाहरी टूल्स द्वारा विकास संस्कृति के संक्रमण का डर है, जिससे मुख्य प्रतिभाएँ और विकास प्रक्रियाएँ प्रतिद्वंद्वी के उत्पादों पर बंध जाएँ।

माइक्रोसॉफ्ट के लिए और भी कठिन बात यह है कि न केवल आंतरिक इंजीनियर क्लॉड की ओर बढ़ रहे हैं, बल्कि पूरे उद्योग बाजार में भी इसी तरह की प्रवृत्ति दिखाई दे रही है।

माइक्रोसॉफ्ट द्वारा OpenAI और Anthropic जैसे दो प्रमुख साझेदारों में निवेश किया गया है, लेकिन दोनों धीरे-धीरे माइक्रोसॉफ्ट पर निर्भरता कम कर रहे हैं।

रैम्प एआई सूचकांक के डेटा के अनुसार, अप्रैल 2026 में, एंथ्रोपिक की व्यावसायिक भुगतान अपनाया जाने की दर 34.4% तक पहुँच गई, जो ओपनएआई की 32.3% से पहली बार आगे निकल गई। पिछले 12 महीनों में, एंथ्रोपिक की व्यावसायिक अपनाया जाने की दर केवल 9% से बढ़कर 34.4% हो गई, जो लगभग 4 गुना की वृद्धि है, जबकि ओपनएआई की व्यावसायिक अपनाया जाने की दर इसी समय के दौरान केवल 0.3% बढ़ी।

जब 2026 में कंपनियाँ पहली बार AI सेवाएँ खरीदती हैं, तो लगभग 70% सीधे मुकाबलों में ChatGPT के बजाय Claude को अंतिम ऑर्डर मिलता है।

इस ओवरटेक का मुख्य इंजन Claude Code ही है।

बाजार के अनुमान के अनुसार, वैश्विक GitHub खुले सबमिशन का लगभग 4% Claude Code द्वारा पूरा किया जाता है, और Anthropic का अनुमान है कि 2026 के अंत तक यह 20% से अधिक हो जाएगा। Claude Code का AI प्रोग्रामिंग टूल बाजार में 54% हिस्सा है, और वैश्विक धन की शीर्ष 10 कंपनियों में से 8 कंपनियाँ इसकी भुगतानकर्ता ग्राहक हैं। वार्षिक आय के आधार पर, Claude Code ने नवंबर 2025 में 10 अरब डॉलर की सीमा पार कर ली, और 2026 की शुरुआत तक यह 25 अरब डॉलर हो गया। इसके विपरीत, OpenAI की Codex की वार्षिक आय लगभग 10 अरब डॉलर है।

गोल्डमैन सैक्स के अनुसार, 2026 तक AI स्टार्टअप की वार्षिक कुल आय लगभग 80 अरब डॉलर होगी, जिसमें OpenAI की आय लगभग 25 अरब डॉलर और Anthropic की आय लगभग 19 अरब डॉलर होगी, जो दोनों मिलाकर 89% का हिस्सा बनाती हैं। जब Claude Code की आय Anthropic के पास जाती है और माइक्रोसॉफ्ट के पास नहीं, तो माइक्रोसॉफ्ट की भूमिका मूलतः एक चैनल विक्रेता के रूप में ही होती है—जो कंप्यूटिंग पावर और कुछ निवेश प्रदान करता है, लेकिन बड़े मॉडल के सबसे लाभदायक हिस्से को प्राप्त नहीं कर पाता।

अप्रैल 2026 में, अमेज़न ने OpenAI के साथ एक रणनीतिक साझेदारी पर हस्ताक्षर किए, जिसमें अधिकतम 50 अरब डॉलर का निवेश करने का वादा किया गया, और AWS, OpenAI के एंटरप्राइज़-लेवल प्लेटफॉर्म Frontier के लिए एकमात्र तीसरे पक्ष का क्लाउड डिस्ट्रीब्यूटर भी बन गया।

बिजनेस इंसाइडर की रिपोर्ट के अनुसार, माइक्रोसॉफ्ट के आंतरिक मूल्यांकन से पता चलता है कि GitHub Copilot का AI प्रोग्रामिंग टूल बाजार में हिस्सा लगभग 25% तक घट गया है।

ये डेटा इस बात को दर्शाता है: AI प्रतिस्पर्धा “चैटबॉट” से “इंजीनियरिंग सिस्टम” की ओर बदल रही है।

और इस प्रतिस्पर्धा के इस चरण में, Claude Code नए बुनियादी ढांचे का प्रवेश द्वार बन रहा है। समस्या यह है कि माइक्रोसॉफ्ट को इस AI प्रोग्रामिंग क्रांति का सबसे बड़ा लाभभोगी होना चाहिए था, क्योंकि GitHub पहले से ही विश्व का सबसे बड़ा डेवलपर इकोसिस्टम नियंत्रित करता है।

लेकिन अब क्लॉड कोड डेवलपर्स के मन में आधिपत्य बनाए हुए है, एंथ्रोपिक उद्यम वृद्धि पर कब्जा कर रहा है, ओपनएआई धीरे-धीरे माइक्रोसॉफ्ट के एक्सक्लूसिव सिस्टम से बाहर हो रहा है, और अधिक डरावनी बात यह है कि गिटहब कोपिलट को विस्थापित कर दिया जा रहा है।

माइक्रोसॉफ्ट ने अचानक पाया: उसके पास GitHub है, लेकिन अगली पीढ़ी का AI प्रोग्रामिंग इकोसिस्टम होना जरूरी नहीं।

आज माइक्रोसॉफ्ट का सामना एक उत्पाद के पीछे रह जाने से अधिक गंभीर समस्याओं से हो रहा है।

सतही रूप से, यह केवल "क्लॉड कोड" का आंतरिक निष्क्रियकरण है, लेकिन गहराई से देखने पर, यह एक पूरी श्रृंखला का अनियंत्रित होना है।

शुरुआत में, माइक्रोसॉफ्ट ने GPT-4, Claude के बराबर अपना वास्तविक सामान्य बड़ा मॉडल विकसित नहीं किया। नींव के मॉडल क्षमताओं की कमी के कारण, यह लंबे समय तक OpenAI पर मुख्य AI क्षमताओं के लिए निर्भर रहा। लेकिन समस्या यह है कि अब OpenAI भी माइक्रोसॉफ्ट के अनन्य बंधन से धीरे-धीरे बाहर निकल रहा है, और दोनों के बीच का संबंध “गहन बंधन” से “सहयोगी लेकिन अनन्य नहीं” में बदल चुका है।

लेकिन दूसरी ओर, माइक्रोसॉफ्ट के अंदर अधिक खतरनाक चीजें हो रही हैं।

माइक्रोसॉफ्ट के अधिकांश इंजीनियर अब अपने ही Copilot के बजाय Claude Code का दैनिक उपयोग करने लगे हैं। इसका दिखावा केवल डेवलपमेंट टूल का चयन लगता है, लेकिन वास्तव में यह पूरे डेवलपमेंट इकोसिस्टम को प्रभावित करता है: कोड वर्कफ्लो, डीबगिंग की आदतें, इंजीनियरिंग कंटेक्स्ट, और Agent के उपयोग के तरीके सभी इस टूल के साथ स्थानांतरित हो जाएंगे। एक प्लेटफॉर्म-आधारित कंपनी के लिए, सबसे डरावनी बात यह नहीं है कि प्रतिद्वंद्वी पैसा कमा रहा है, बल्कि यह है कि अपने ही डेवलपर्स अब प्रतिद्वंद्वी के इकोसिस्टम में काम करने लगे हैं।

अगला, समस्या आगे फैलने लगती है।

डेवलपर्स बड़े पैमाने पर Claude Code पर स्विच करने के बाद, असली लाभ Anthropic को मिला। उद्यमगत ग्राहक भी इस बदलाव का पीछा करने लगे, जिससे Claude का AI प्रोग्रामिंग क्षेत्र में प्रभाव तेजी से बढ़ा। माइक्रोसॉफ्ट अभी भी Azure के माध्यम से कंप्यूटिंग पावर प्रदान करके कमाई कर सकता है, लेकिन AI युग का सबसे लाभदायक और नियंत्रण वाला हिस्सा, मॉडल कंपनियों और Agent प्लेटफॉर्म्स के हाथों में चला जा रहा है।

इस स्थिति में, माइक्रोसॉफ्ट के अंदर एक बहुत सूक्ष्म स्थिति विकसित हुई: उत्पाद प्रतिस्पर्धा नहीं कर पा रहा था, लेकिन कर्मचारियों को बाहरी उपकरणों की ओर पूरी तरह से झुकने देना भी संभव नहीं था। इसलिए अंततः लिया गया उपाय यह नहीं था कि कोपिलट की क्षमताओं को पहले पूरा किया जाए, बल्कि क्लॉड कोड के आंतरिक उपयोग के अधिकारों को पहले रोक दिया गया।

यह वास्तव में दर्शाता है कि समस्या “उत्पाद प्रतिस्पर्धा” से “संगठनात्मक रक्षा” में बदल रही है।

द वर्ज के अनुसार, माइक्रोसॉफ्ट ने कभी-कभी कॉपिलट के एआई प्रोग्रामिंग अनुभव में अंतर को पूरा करने के लिए कर्सर का अधिग्रहण करने पर विचार किया, लेकिन बाद में नियामक जोखिम आदि के कारण इसे आगे नहीं बढ़ाया।

कुछ हद तक, यह ठीक उस असहज स्थिति को उजागर करता है जिसमें माइक्रोसॉफ्ट अभी है: इसके पास विश्व का सबसे शक्तिशाली डेवलपर प्लेटफॉर्म है, और सबसे बड़ा उद्योग ग्राहक नेटवर्क है, लेकिन AI प्रोग्रामिंग के युग में सबसे महत्वपूर्ण प्रवेश बिंदु—डेवलपर्स द्वारा रोजाना वास्तविक रूप से उपयोग किए जाने वाले Agent टूल—दूसरों के हाथों में जा रहा है।

और जब डेवलपर्स की आदतें, कार्य प्रवाह और इंजीनियरिंग पारिस्थिति को फिर से बना लिया जाए, तो इसे वापस पाने के लिए केवल कुछ फीचर्स जोड़ना या उत्पाद रणनीति बदलना काफी नहीं होगा।

रेफरेंस लिंक:

https://ramp.com/leading-indicators/ai-index-may-2026?utm_source=chatgpt.com

https://tech.yahoo.com/ai/copilot/articles/microsoft-ditching-claude-code-copilot-133318848.htmlhttps://fortune.com/2026/05/22/microsoft-ai-cost-problem-tokens-agents/https://www.linkedin.com/posts/matthew-johnson-71a059b3_microsoft-gave-claude-code-to-thousands-of-activity-7462552767300272128-b0dx/

यह लेख वेचेन ग्रुप "InfoQ" (ID: infoqchina) से आया है, लेखक: डोंग मेई