据《纽约时报》8月27日报道，Meta在今年4月左右曾预计，2025年全年在Anthropic人工智能服务上的支出将达到约100亿美元（按当时汇率约合673.72亿元人民币）。这一数字反映了Meta在AI基础设施和模型调用上的巨大投入规模，也凸显了大型科技公司对外部AI服务的依赖程度。
报道称，随着外部AI服务价格的持续上涨，Meta内部调整了AI资源的使用策略。该公司结束了此前被内部称为“词元最大化”（tokenmaxxing）的竞争性使用模式——即各业务团队竞相消耗更多AI算力token的做法，转而将更多AI需求迁移至内部自研工具和模型。这一系列调整推动Meta在6月将全年AI应用支出的预期指引下调至“数十亿美元”区间，与此前预计的百亿美元级别形成明显落差。
Meta是Anthropic的主要客户之一，但两家公司在AI领域同时处于直接竞争关系。Meta旗下拥有开源大模型Llama系列，而Anthropic则凭借Claude系列模型在商业市场占据重要位置。报道指出，Meta曾在内部智能体平台Hatch的测试阶段使用Anthropic的AI能力，但该平台的正式版本将完全由Meta自研模型驱动，不再依赖Anthropic的服务。
这一决策对Anthropic的财务表现可能产生实质性影响。作为其重要收入来源之一，Meta减少对Anthropic服务的采购将直接削减后者的年化收入规模。对于正在筹备首次公开募股（IPO）的Anthropic而言，核心客户的需求收缩可能对其估值逻辑和资本市场叙事构成压力。
从行业视角看，Meta与Anthropic之间的供需关系变化，反映了当前AI产业链中一个日益显著的趋势：大型科技公司正在加速构建自研AI能力，以降低对外部模型供应商的依赖。这种“自给自足”策略不仅能控制成本，还能在模型迭代和数据安全方面掌握更大主动权。与此同时，AI模型提供商则面临客户集中度风险，尤其是当核心客户本身也是竞争对手时，商业合作的稳定性存在天然张力。
Anthropic目前仍被视为AI领域最具影响力的初创公司之一，其Claude系列模型在企业级应用场景中拥有广泛用户基础。但Meta这类超大规模客户的采购策略调整，预示着AI基础设施市场的竞争格局正在发生变化。模型提供商需要进一步拓展客户结构，减少对少数头部科技公司的依赖，同时通过差异化能力和垂直场景深耕来巩固自身市场地位。
对于整个企业服务生态而言，Meta的支出转向也是一个观察窗口：当AI算力和模型调用成本持续上升时，即便是财力雄厚的科技巨头也会重新评估外部采购与内部研发的边界。这一动态可能推动更多企业效仿Meta，加大对自研AI工具和私有化部署的投入，进而影响AI软件和服务市场的整体走向。
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