Osegi
AI·2 min czytania

Revolut wybiera GLM Z.ai jako domyślne AI dla 2000 inżynierów

Revolut przesiadł około 2000 inżynierów z Claude Code i Codex na model GLM o otwartych wagach. Rachunek za AI spadł do około jednej dziesiątej kosztu porównywalnych modeli.

Software engineers at a fintech company working with an AI coding assistant running on a rack of Nvidia GPU servers.
Zdjęcie: xataka.com

Revolut uczynił GLM, flagowy model chińskiej firmy Z.ai, domyślnym asystentem programistycznym dla około 2000 inżynierów. Narzędzia Anthropic i OpenAI zostały według firmy zarezerwowane tylko dla najtrudniejszych zadań – powiedział David Abitbol, dyrektor ds. operacji i infrastruktury AI w Revolucie.

Abitbol zdradził podczas konferencji Nvidia GTC w Berlinie, że fintech, który ma ponad 80 mln klientów na świecie, płaci obecnie mniej więcej jedną dziesiątą tego, ile kosztowałyby porównywalne modele frontier.

Co się zmieniło

Inżynierowie korzystali dotąd z Claude Code i Codexa. Teraz pracują głównie na GLM, modelu o otwartych wagach, który Revolut uruchamia na własnych serwerach. Narzędzia frontier pozostają dostępne, ale jako opcja z niewielkim budżetem na trudne problemy.

Model obsługuje około 56 GPU Nvidii, a łączny koszt to około 30 centów za milion tokenów. Rachunek jest stały i nie rośnie z każdym zapytaniem. Według Abitbola czas kodowania skrócił się o ok. 60%, a czas dostarczenia, od przypisania zgłoszenia do wdrożenia, o ok. 70%.

W styczniu Revolut wprowadził Gemini Google'a, co poprawiło czas dostarczenia o ok. 10%, a kodowania o 20%. Potem przyszedł Claude Code z budżetem 300 dolarów miesięcznie na inżyniera, ale przyrost produktywności był niewielki, bo limit nie starczał na cały miesiąc. Model hostowany we własnym zakresie dał z kolei nielimitowane tokeny. Inżynierowie używali ich do przeszukiwania Confluence, obsługi zgłoszeń w Jirze czy szukania w Slacku, co według Abitbola pokazuje, że wąskim gardłem było nie samo pisanie kodu, lecz praca wokół niego.

Trudności i kwestia Chin

Wdrożenie nie poszło gładko. W czerwcu czas odpowiedzi przekraczał 10 sekund przy czterech zapytaniach na sekundę. Po strojeniu na tej samej liczbie GPU Revolut obsługiwał ponad osiem zapytań na sekundę z opóźnieniem poniżej 1,8 s. Abitbol radzi ograniczyć okno kontekstu do 256 tys. tokenów, używać formatu FP4 zamiast FP8, co oszczędza ok. 40% mocy GPU, oraz pilnować trafień w pamięci podręcznej.

Użycie chińskiego modelu w regulowanym banku budzi pytania. Abitbol podkreśla, że Revolut korzysta wyłącznie z wag, hostowanych na własnej infrastrukturze lub u dostawcy z UE albo USA, więc żadne dane nie trafiają do chińskiej usługi. Jego zdaniem jest to korzystniejsze dla prywatności niż wysyłanie kodu do OpenAI czy Anthropic. Agenci działają w piaskownicy, która pozwala na część poleceń, a blokuje inne, z człowiekiem w pętli. GLM obsługuje tylko tekst, więc zadania z obrazami trafiają do tańszego Gemini Flash.

Aplikacje warte uwagi

SUMO: łamigłówka liczbowa

Wybierz właściwe pola, dodaj je i trafiaj w cel. Łatwa do nauczenia, trudna do opanowania. Za darmo, dla każdego wieku.

Tagi:revolutglmz.aiclaude codecodexself-hosted ai

Więcej z tego dnia

Zobacz wszystkie →

Więcej w kategorii: AI

Zobacz wszystkie →