Meta 削減 Anthropic AI 工具使用人數 轉向模組化自研架構

Meta Platforms 近期大幅調整其人工智慧工具策略，不僅將內部員工使用 AI 公司 Anthropic 旗下 Claude Code 的人數腰斬，更積極轉向內部開發的 AI 工具與模組化架構，此舉對 Anthropic 造成顯著衝擊。這項變革反映大型科技公司在 AI 領域正強化自給自足能力，減少對外部工具的依賴。

根據《The Information》報導，Meta 內部使用 Anthropic Claude Code 的開發人員數量已從今年稍早的約 6 萬人降至約 3 萬人。投資者保羅·凱德羅斯基（Paul Kedrosky）表示，Meta 在 2025 年曾佔 Anthropic 總營收約 10%。此一人數銳減，加上微軟也據報導削減了其對 Claude 的預計內部支出逾三分之一，顯示主要科技公司正重新評估其 AI 供應鏈。

Anthropic 在此變局中面臨挑戰。雖然彭博情報（Bloomberg Intelligence）分析師指出，Anthropic 第三季營收達 168 億美元，但增長速度已開始放緩。保羅·凱德羅斯基也提及，Anthropic 的營收高度依賴少數大型客戶，其中八家公司可能就貢獻了約 80% 的營收，且主要用於程式開發任務。

Meta 同步公開其在 AI 工具架構上的重大轉變。Meta 工程師針對曾出現「幻覺」（hallucinating，指 AI 模型產生錯誤或不實資訊的現象）的單一全能 AI 代理，設計了一套全新方案。他們將其拆分為 14 個專業子代理，並由一個僅 1,300 行的「薄型編排器」（orchestrator，協調與管理多個 AI 代理運作的系統）管理。這個編排器主要負責路由與可靠性檢查，而非進行複雜的領域推理。

這項新架構的核心在於將故障限制在個別子代理中，有效避免錯誤蔓延。Meta 引用一項西奈山醫療系統的研究指出，這種多代理系統在 80 個任務批次的準確率可達 65.3%，遠高於單代理的 16.6%，同時 Token（AI 模型處理資訊的基本單位）用量更減少高達 65 倍。這種模組化設計顯著提升了效率與穩定性，例如將資料欄位上線時間從數日大幅縮短至不到一小時，且約三分之二的系統變更無需大量人工編輯。Meta 認為，這種分散式且專業化的 AI 代理模式，能從根本上降低 AI 模型產生幻覺的風險。

此一趨勢也呼應廣告科技產業的發展。目前，諸如 Magnite Orchestration、Mediaocean 的 NIVO AI 和 The Trade Desk 的 Kokai 等服務，都在探索如何運用多代理系統來提升 AI 工具的可靠性與效率。這表明在 AI 產業初期廣泛採用外部工具後，各大科技巨頭正逐漸收緊對核心技術的掌握，轉而投入內部研發與架構優化，以建立更穩定、可控的 AI 生態系統。