Revolut fait passer environ 2 000 ingénieurs sur des modèles GLM locaux pour le code
Revolut a déplacé environ 2 000 ingénieurs vers des modèles GLM déployés localement, réduisant d’environ dix fois les coûts de codage IA et de 70 % le temps d’exécution des tâches.
Revolut a fait passer environ 2 000 ingénieurs sur des modèles GLM déployés localement pour la programmation. Claude Code et Codex ne sont désormais utilisés que dans des cas exceptionnels.
Selon David Abitbol, responsable des opérations IA de l’entreprise, le déploiement s’appuie sur 56 accélérateurs Nvidia B200. Le coût moyen est tombé à seulement 30 centimes par million de tokens, soit environ dix fois moins que ce que Revolut payait à Anthropic et OpenAI.
Dans le même temps, le temps d’exécution des tâches d’ingénierie a diminué de 70 %.
Le plus intéressant est ailleurs : les améliorations sont devenues visibles lorsque les ingénieurs n’ont plus eu à économiser les tokens. Ils ont cessé d’utiliser l’IA uniquement pour les tâches complexes et l’ont adoptée presque partout.
Les modèles propriétaires avancés deviennent l’exception, tandis que les modèles à poids ouverts deviennent l’outil principal. Pour chaque entreprise d’IA qui se prépare à entrer en Bourse, cela pose un sérieux problème de tarification.
Pourquoi c'est important
AnalyseCe cas montre que les modèles locaux à poids ouverts peuvent devenir la norme pour les équipes d’ingénierie, et pas seulement une alternative bon marché. Cela exerce une pression sur la tarification des fournisseurs d’IA propriétaires et sur leurs récits d’IPO.
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