Revolut adopta el modelo chino GLM-5.1 y recorta su factura de IA a una décima parte

De Gemini y Claude Code a GLM

Según Abitbol, la llegada de Gemini a principios de 2025 redujo un 20 % el tiempo de programación y un 10 % el plazo de entrega. Después, Revolut apostó por Claude Code, de Anthropic, aunque con límites de gasto estrictos: había ingenieros que gastaban miles al mes con poco retorno. Según él, la herramienta no tuvo mucho impacto entonces. Las cifras de productividad se habrían disparado en abril de 2026 con el paso a GLM-5.1, que se usa sin límite de tokens.

Pagar máquinas en lugar de uso

Como los pesos de GLM son públicos, Revolut aloja el modelo por su cuenta en 56 chips Nvidia B200. La facturación ya no depende del consumo, así que los ingenieros pueden «usar la IA sin culpabilizarse». No es gratis: hay que pagar el hardware y ampliarlo si la demanda crece. Abitbol cifró el coste medio en 30 céntimos por millón de tokens.

La puesta a punto exigió mucho ajuste: el tiempo hasta el inicio de la respuesta bajó de más de 10 segundos a 1,6 segundos con el mismo número de chips, mientras la demanda subía de 3 a más de 7 solicitudes por segundo.

Sobre la desconfianza hacia los modelos chinos, Abitbol dijo que la empresa descarga los pesos y los instala en un servicio con sede en Estados Unidos, sin pasar por ningún servicio en China, y que los datos permanecen en la Unión Europea o en países con protección equivalente. Los asistentes trabajan en un entorno aislado, con operaciones definidas de antemano y una persona al mando. No abordó los riesgos del propio modelo ni del código que genera.

Como el plazo de entrega mejoró más que el tiempo de código, Revolut concluye que escribir código no era el principal cuello de botella. Los modelos abiertos son ahora su prioridad, aunque Claude Code, Codex y Gemini siguen disponibles para ciertos usos.