Cum a crescut productivitatea?
Fintech-ul britanic Revolut a făcut o mișcare strategică surprinzătoare, integrând în sistemele sale modelul GLM-4.5, dezvoltat de compania chineză Zhipu AI. Această decizie a adus o reducere spectaculoasă a cheltuielilor de procesare, coborând costul per milion de tokeni la doar 0,30 dolari americani.
Culture picks
China forțează limitele: Oamenii pe Lună până în 2030
DefCamp 2026: 19 concursuri de hacking etic, curse cu drone și dezbateri de Top la Palatul Parlamentului
Binance dă cărțile pe față după cel mai negru moment din istoria crypto!
Omul din spatele Alipay+ pariază acum pe viitorul monedelor stabilePentru a atinge această performanță, Revolut a investit inteligent într-o infrastructură proprie, bazată pe 56 de procesoare grafice Nvidia B200.
Impactul asupra productivității a fost imediat și, mai ales, măsurabil. Timpul de răspuns al sistemului s-a scurtat dramatic, de la peste 10 secunde la doar 1,6 secunde!
Mai mult, un eșantion reprezentativ de 2.000 de ingineri a raportat o creștere de 60% în viteza de scriere a codului. În paralel, timpul necesar pentru finalizarea sarcinilor (lead time) a scăzut cu 70%.
Independența, o prioritate?
Deși Revolut continuă să folosească servicii în cloud, cum ar fi Gemini de la Google, pentru procesarea imaginilor, motorul GLM-4.5 este dedicat exclusiv generării de text și cod.
Alegerea unui model cu ponderi deschise din China schimbă fundamental ecuația economică a implementării inteligenței artificiale. Revolut nu se limitează la achiziția unui acces la un chatbot extern, ci descarcă modelul și îl rulează pe propriile servere.
Această abordare elimină plata fiecărui furnizor comercial pentru fiecare cerere și oferă control total asupra volumului de utilizare. Desigur, există cheltuieli asociate cu menținerea celor 56 de procesoare Nvidia și cu personalul tehnic.
Cifra de 0,30 dolari nu este un tarif universal aplicabil oricărei companii, ci reflectă o strategie clară de independență față de giganții tehnologici americani, asigurând astfel controlul asupra datelor și a costurilor operaționale.