Pada 14 Mei 2026, Microsoft telah mulai mencabut lisensi internal Claude Code untuk sebagian besar karyawan. Batas waktu adalah 30 Juni—hari terakhir tahun fiskal Microsoft.
Hanya enam bulan lalu, Microsoft sedang melakukan hal yang sama sekali berlawanan—pada Desember 2025, ia membuka Claude Code kepada ribuan karyawan, termasuk insinyur, produk manajer, dan desainer, mendorong semua orang untuk membentuk ulang alur kerja dengan cara vibe coding. Karyawan sangat menyukai alat ini, tetapi mungkin, terlalu menyukainya.
Namun, enam bulan kemudian, Microsoft menariknya sendiri.
Dan hampir pada minggu yang sama, mitra YC, Tom Blomfield, mengatakan hal lain dalam sebuah batch talk: "Jika tagihan API Anda tidak membuat Anda sakit hati, berarti Anda belum membakar cukup."
Pada musim semi yang sama, Silicon Valley memberikan dua jawaban yang sama sekali berlawanan untuk masalah yang sama—apakah penggunaan AI lebih mahal daripada manusia?
01 kegagalan vibe coding
Microsoft tidak membatalkan model Claude. Model Anthropic akan tetap tersedia bagi karyawan Microsoft melalui Copilot CLI. Yang dibatalkan adalah pintu masuk produk Claude Code itu sendiri.
Departemen yang paling terdampak adalah "Experiences + Devices"—tim insinyur di balik Windows, Microsoft 365, Outlook, Teams, dan Surface. EVP Rajesh Jha mengemas keputusan ini sebagai "penyatuan toolchain" dalam memo internal, tetapi menurut sumber internal Microsoft yang dikutip The Verge, penjelasannya lebih langsung: karyawan secara umum menganggap Claude Code lebih mudah digunakan daripada Copilot CLI, dan alat dari Anthropic ini begitu populer di dalam Microsoft hingga Copilot CLI milik mereka sendiri menjadi "terabaikan".
Dengan kata lain, Microsoft menghentikan Claude Code bukan karena tidak berfungsi, tetapi karena terlalu berfungsi.
Tanggal batas 30 Juni bukan kebetulan—itu adalah hari terakhir tahun fiskal Microsoft. Menghentikan alat yang disukai oleh banyak karyawan dan menggantinya dengan produk sendiri, sambil menyesuaikan waktu dengan titik akhir tahun fiskal—berapa banyak yang merupakan pertimbangan produk dan berapa banyak yang merupakan pertimbangan keuangan, semua orang tahu.
Microsoft bukan satu-satunya.
Sebulan lalu, CTO Uber, Praveen Neppalli Naga, mengungkapkan kepada The Information: anggaran alat pemrograman AI untuk seluruh tahun 2026 perusahaan telah habis dalam empat bulan pertama. Sebelumnya, Uber bahkan membuat peringkat internal, menggunakan kompetisi untuk mendorong karyawan lebih banyak menggunakan AI—hasilnya, anggaran habis total.
Lebih jelas lagi, Bryan Catanzaro, Wakil Presiden Deep Learning di NVIDIA, mengatakan dalam wawancara dengan Axios: “Bagi tim saya, biaya komputasi jauh lebih besar daripada biaya karyawan.” Ini diucapkan oleh seorang eksekutif perusahaan perangkat keras—perusahaan yang produk intinya adalah menjual komputasi.
Fortune menyatukan petunjuk-petunjuk ini dan memberi judul yang sangat Fortune pada artikel tersebut: “Laporan Microsoft Mengungkap Masalah Biaya Sejati AI—Menggunakan Ini Lebih Mahal Daripada Memelihara Karyawan”.
Jika hanya membaca hingga tingkat ini, kesimpulannya sederhana: vibe coding gagal, cerita tentang AI menggantikan manusia bisa diakhiri.
Tetapi kesimpulan ini terlalu cepat.
02 Mode Copilot telah 'menabrak dinding'
Untuk menjelaskan mundurnya Microsoft, pertama-tama harus dijelaskan apa itu vibe coding.
Kata ini diajukan oleh Andrej Karpathy pada awal 2025—ia menggambarkan cara pemrograman baru: pengembang tidak lagi menulis kode baris demi baris, tetapi menggunakan bahasa alami untuk menggambarkan niatnya, membiarkan LLM menghasilkan kode. Pengembang bahkan tidak membaca kode, hanya melihat hasilnya—jika bisa dijalankan, maka diterima; jika tidak bisa, biarkan AI memperbaikinya sekali lagi.
Ini adalah janji produktivitas paling menarik di era AI. Ini berarti: seorang insinyur yang tidak bisa menulis Rust bisa meminta AI membantunya menulis Rust; seorang produk manajer bisa meminta AI membantunya membuat prototipe; seorang desainer bisa meminta AI membantunya menulis kode yang bisa dijalankan. Pihak yang dibuka oleh Microsoft pada Desember 2025 untuk Claude Code—insinyur, PM, desainer—tepat merupakan tiga kelompok ini. Ini bukan kebetulan, ini adalah cara paling klasik menerapkan vibe coding.
Namun, vibe coding jika diterapkan di perusahaan besar akan menjadi sesuatu yang terasa tidak selaras secara struktural.
Misalkan Microsoft memiliki seorang insinyur dengan gaji tahunan 300.000 dolar AS. Setelah Microsoft memberinya Claude Code, produktivitasnya meningkat 20%—ini adalah keadaan ideal dari vibe coding. Namun, biaya token yang ia habiskan setiap bulan adalah 200 dolar AS, 500 dolar AS, atau 2.000 dolar AS? Angka ini akan terus meningkat secara monoton seiring semakin dalamnya ketergantungannya pada AI.
Yang lebih merepotkan, dia tidak akan di-PHK hanya karena "menggunakan AI"—gajinya 300.000 dolar per tahun masih ada, tunjangannya masih ada, dan tempat kerjanya masih tersedia.
Artinya, struktur biaya total Microsoft adalah "gaji karyawan asli + tagihan token tambahan". Rumus ini hanya memiliki satu arah—biaya melonjak tajam.
Namun, dampak keuangan dari "produktivitas karyawan +20%" bukanlah "pendapatan +20%". Ini adalah "pendapatan tetap sama, tetapi struktur biaya menambahkan satu pos tagihan AI"—karena sebagian besar produktivitas karyawan tidak secara langsung berhubungan dengan peningkatan pendapatan; dia menulis lebih cepat tidak berarti perusahaan menjual lebih banyak.
Inilah makna sebenarnya dari pernyataan Catanzaro bahwa "kekuatan komputasi lebih mahal daripada karyawan." Bukan berarti AI bodoh, tetapi ketika Anda memasang AI pada karyawan yang sudah ada, Anda tidak mungkin bisa menyelesaikan perhitungannya.
Logika ini masih didukung oleh data.
Dalam prediksi terbaru Gartner, biaya inferensi model besar dengan satu triliun parameter diperkirakan akan turun hampir 90% pada tahun 2030 dibandingkan tahun 2025. Terdengar seperti AI menjadi semakin murah, tetapi kesimpulan sebenarnya dari Gartner adalah: hal ini tidak akan membuat total tagihan AI perusahaan menjadi lebih murah. Analis Senior Direktur Gartner, Will Sommer, pernah mengatakan: "CPO sebaiknya tidak mencampuradukkan 'deflasi token tingkat komoditas' dengan 'pemasyarakatan kemampuan inferensi mutakhir'."
Prediksi Goldman Sachs lebih langsung: pada tahun 2030, agentic AI akan mendorong peningkatan konsumsi token sebesar 24 kali lipat, mencapai 120 petakwah per bulan. Harga per token turun 90%, namun konsumsi meningkat 24 kali lipat—hasilnya, tagihan total tetap naik.
Huang Renxun memiliki versi yang lebih agresif. Beberapa bulan lalu, ia mengatakan di depan umum bahwa di masa depan, setiap karyawan NVIDIA akan bekerja bersama 100 agen AI.
Kedengarannya indah. Tetapi jika Anda adalah CFO, apa yang Anda dengar? Adalah 100 token yang dibakar, terus-menerus dibakar selama 24 jam sehari.
Masalahnya bukan AI terlalu mahal. Masalahnya adalah asumsi itu sendiri: "memberikan AI co-pilot kepada setiap karyawan".
Posisi ini memiliki nama populer di kalangan teknologi—“mode copilot.” Asumsi intinya adalah: manusia tetap di kursi pengemudi, sementara AI berada di kursi penumpang depan memberikan saran. AI tidak menggantikan Anda, hanya membuat Anda lebih cepat.
Asumsi ini sangat lembut secara tekstual — "AI tidak akan mengambil pekerjaanmu, AI hanya membantumu." Namun secara finansial, implikasinya adalah: gaji sebelumnya tetap sama, tetapi ditambah biaya token tambahan.
Token bukan biaya tetap, melainkan dibayar berdasarkan penggunaan. Semakin banyak karyawan menggunakannya, semakin banyak perusahaan yang harus bayar—ini justru merupakan struktur biaya yang paling tidak diinginkan perusahaan: fluktuatif, tanpa batas atas, dan membesar seiring peningkatan kapasitas.
Ketika Microsoft membuka Claude Code pada Desember 2025, mungkin mereka belum sepenuhnya menyadari hal ini. Awalnya, mereka berpikir: biarkan karyawan mencobanya, lihat seberapa besar AI dapat meningkatkan efisiensi kerja. Namun, enam bulan kemudian, karyawan benar-benar kecanduan—Claude Code menjadi sangat populer di internal Microsoft—hingga tagihan token jauh melebihi perkiraan, melebihi produktivitas yang bisa Microsoft dapatkan dari popularitas ini.
Microsoft telah menariknya. Tetapi yang ditarik bukan AI—yang ditarik adalah struktur di mana "karyawan tetap di kursi pengemudi, AI di kursi penumpang depan".
Ini adalah kegagalan struktural. Itu tidak akan hilang karena model yang lebih murah, dan tidak akan hilang karena karyawan yang lebih terampil—malah akan semakin parah seiring karyawan semakin mahir dalam menggunakan AI.
03 Bakar token, karena tidak membakar kepala
Hampir bersamaan dengan penarikan diri Microsoft, Tom Blomfield menyajikan perspektif yang sama sekali berbeda dalam batch talk YC. Ia tidak membahas "bagaimana menggunakan AI"—ia membahas "seperti apa perusahaan di era AI".
Penilaian Blomfield sangat langsung: Sebagian besar perusahaan saat ini masih memiliki struktur seperti "legion Romawi"—informasi disampaikan secara bertingkat ke atas, perintah disebarkan secara bertingkat ke bawah, dan manusia adalah inti koordinasi. Memasukkan AI ke dalam struktur semacam ini sama saja dengan memberikan senjata api kepada pasukan infanteri Romawi—mereka akan menggunakannya lebih keras, tetapi taktiknya tidak berubah.
Perusahaan yang benar-benar native AI seharusnya terlihat berbeda.
Blomfield menggunakan deskripsi yang sangat spesifik: setiap tindakan harus menghasilkan produk yang dapat direkam dan dipanggil, sehingga semuanya dapat dibaca dengan jelas oleh AI; perusahaan harus dirancang sebagai "siklus AI yang meningkatkan dirinya sendiri", di mana sistem mampu merasakan lingkungan, membuat keputusan, memanggil alat, menerima umpan balik, dan memperbaiki dirinya sendiri.
Di perusahaan semacam ini, hanya ada dua peran: pertama, individual contributor—setiap orang, tanpa memandang departemen, adalah builder dan operator, membawa prototipe ke rapat, bukan hanya ide; kedua, DRI (Directly Responsible Individual)—setiap hasil memiliki penanggung jawab yang jelas, "tidak bisa bersembunyi di belakang AI".
Kemudian Blomfield mengucapkan kalimat emas: "Jika tagihan API Anda tidak membuat Anda sakit hati, berarti Anda belum membakar cukup."
Kalimat ini akan dianggap lelucon jika muncul di kantor CFO Microsoft; tetapi di hadapan sekelompok pendiri startup di YC, tidak ada yang menganggapnya gila.
Why?
Rekan lain YC, Diana Hu, memberikan jawaban di Startup School pada awal Mei. Dia mengatakan satu kalimat—“Yang dimaksimalkan bukan jumlah orang, tapi konsumsi token.” Dia juga memiliki versi yang lebih terbuka: “Satu orang dengan alat AI setara dengan tim insinyur besar di masa lalu.”
Perhatikan kata kunci di sini: «sama dengan». Bukan «setara dengan», bukan «mirip dengan»—ini adalah pengganti.
Di batch P26 2026 musim semi dari YC, sudah banyak perusahaan yang menggunakan hanya 5 atau 6 orang untuk melakukan pekerjaan yang dulu memerlukan 20 hingga 30 orang. Tagihan token mereka memang tinggi, tetapi tagihan personalia mereka sangat rendah—secara keseluruhan, mereka mendapat keuntungan.
Kasus yang lebih agresif adalah Block. Perusahaan fintech milik Jack Dorsey baru-baru ini memangkas 40% karyawannya. Ini bukanlah 'penghematan biaya dan peningkatan efisiensi' dalam arti tradisional—Block justru meningkatkan investasi internalnya dalam alat AI, dengan struktur baru yang digambarkan oleh Diana Hu: IC + DRI + AI agent.
Membakar token dalam konteks YC bukanlah pengeluaran, melainkan pengganti. Pengganti yang dimaksud bukan biaya di luar AI, melainkan gaji personel. Akun bisa seimbang karena perusahaan secara bersamaan menghapus posisi-posisi yang sebelumnya dialokasikan untuk gaji.
Inilah alasan mendasar mengapa Microsoft dan YC melihat hal yang sama tetapi memberikan jawaban yang berbeda—mereka tidak membakar token yang sama. Token Microsoft adalah untuk mengisi bahan bakar penumpang di kursi penumpang, sementara token YC adalah untuk menggantikan pengemudi aslinya.
04 Aset sejati sedang didefinisikan ulang
Tom Blomfield juga mengatakan kalimat lain yang lebih bermakna dalam wawancara tersebut—«Manusia bersifat sementara, dokumen kontekslah yang penting.»
Ini adalah penilaian pada tingkat akuntansi.
Bagaimana neraca perusahaan tradisional ditulis? Di sebelah kiri terdapat aset tetap, piutang usaha, goodwill, dan IP; di sebelah kanan terdapat kewajiban dan ekuitas pemegang saham. Karyawan tidak tercantum di kolom aset—karyawan adalah biaya. Namun, setiap perusahaan tahu dalam hati bahwa karyawan sebenarnya adalah aset sejati: hubungan pelanggan berada di pikiran penjualan, intuisi bisnis berada di pikiran produk manajer, dan know-how teknis berada di pikiran insinyur.
Fitur dari 'aset' ini adalah ia bisa pergi. Ketika karyawan resign, asetnya ikut pergi.
Sementara itu, perusahaan berbasis AI yang digambarkan oleh Blomfield sedang melakukan satu hal: mengekstraksi semua aset yang sebelumnya hanya ada di dalam pikiran manusia, dan mengubahnya menjadi "aset konteks" yang dapat dibaca, dipanggil, dan diiterasi oleh AI.
Apa bentuk spesifiknya? Dokumen persyaratan rinci; dokumen proses yang mencatat setiap keputusan, setiap pertukaran email, setiap diskusi Slack; antarmuka dan API MCP yang terbuka; setiap artefak yang dihasilkan oleh alat internal—semua hal ini membentuk lapisan aset baru perusahaan yang dapat diwariskan dan tidak akan menghilang saat karyawan pergi.
Orang-orang di perusahaan semacam ini justru menjadi "variabel"—dapat diintegrasikan dengan cepat, dan juga dapat pergi dengan cepat, karena aset inti perusahaan bukan berada di dalam pikiran manusia, melainkan di dalam dokumen.
Jika struktur ini berlaku, ini bukan hanya berarti model organisasi baru—tetapi berarti neraca perusahaan sedang ditulis ulang. Sebuah perusahaan AI-native dengan hanya 6 orang yang menghabiskan tagihan token yang luar biasa tampaknya tidak sehat secara finansial, tetapi aset sebenarnya mungkin lebih besar daripada perusahaan tradisional dengan 60 orang—hanya saja, aset semacam ini belum dipahami oleh standar akuntansi saat ini.
Dengan kata lain, vibe coding tidak mati. Itu hanya tidak termasuk dalam perusahaan tradisional.
Hari Microsoft menarik Claude Code, bukanlah hari kegagalan ekonomi AI—tetapi hari ketika posisi memasukkan AI ke dalam organisasi lama terbukti salah oleh dirinya sendiri.
Di ruangan penuh startup milik YC, sedang tumbuh cara berbeda—mereka kecil, mereka menghabiskan dana, mereka tidak memiliki "tingkat penggunaan AI karyawan" di laporan KPI, dan CFO mereka tidak panik karena tagihan token melonjak—karena yang mereka habiskan bukanlah "penumpang samping karyawan", melainkan "pengganti karyawan".
Dalam beberapa tahun ke depan, semua perusahaan menengah yang masih meminta karyawan untuk "lebih banyak menggunakan AI" akan menabrak dinding yang sama yang pernah dihadapi Microsoft—tagihan token yang secara struktural pasti meningkat.
Tetapi alasan sebenarnya mengapa terjadi tabrakan, bukan karena AI terlalu mahal—organisasi belum berubah.
Sementara itu, sebagian besar perusahaan kemungkinan tidak akan mengubahnya dalam waktu dekat.