Revolut move cerca de 2.000 engenheiros para modelos GLM locais para programação
A Revolut migrou cerca de 2.000 engenheiros para modelos GLM implantados localmente, reduzindo o custo de codificação com IA em cerca de dez vezes e o tempo de execução das tarefas em 70%.
A Revolut transferiu cerca de 2.000 engenheiros para modelos GLM implantados localmente para programação, enquanto Claude Code e Codex agora são usados apenas em casos excepcionais.
Segundo David Abitbol, responsável pelas operações de IA da empresa, a implantação utiliza 56 aceleradores Nvidia B200. O custo médio ficou em apenas 30 centavos por milhão de tokens, aproximadamente dez vezes menos do que a Revolut pagava à Anthropic e à OpenAI.
Ao mesmo tempo, o tempo de execução de tarefas de engenharia caiu 70%.
O detalhe mais interessante é que as melhorias ficaram evidentes quando os engenheiros deixaram de economizar tokens. Eles pararam de usar IA apenas para tarefas complexas e começaram a usá-la praticamente em toda parte.
Modelos proprietários avançados estão se tornando a exceção, enquanto modelos de pesos abertos se tornam a ferramenta principal. Para cada empresa de IA que se prepara para abrir capital, isso representa um sério problema de precificação.
Por que isso importa
AnáliseO caso mostra que modelos locais de pesos abertos podem se tornar o padrão de trabalho para equipes de engenharia, não apenas uma alternativa barata. Isso pressiona os modelos de preços de fornecedores de IA proprietários e suas narrativas de IPO.
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