Revolut отказался от дорогой схемы работы с ИИ-помощниками и уменьшил счета за генерацию кода примерно на 90%. Основной стала модель GLM от Z.ai с открытыми весами, запущенная на собственной инфраструктуре. О результатах на конференции AI Engineer 13 октября рассказал руководитель ИИ-инфраструктуры Давид Абитболь. Перемены затронули около 2000 инженеров.
В январе 2025 года Revolut внедрил Gemini, сокративший, по внутренним оценкам, время написания кода на 20%, а в начале 2026 года запустил Claude Code с лимитами расходов. Отдельные сотрудники тратили на ИИ до $10 000 в месяц без сопоставимой отдачи. Растущий расход токенов ИИ-агентами заставляет компании пересматривать бюджеты на автоматизацию.
В апреле 2026 года Revolut начал самостоятельно запускать GLM-5.1, а позднее перешёл на GLM-5.3. Для 2000 инженеров работают 56 ускорителей Nvidia B200. Открытые веса позволяют разворачивать модель на выбранных серверах, не отправляя каждый запрос разработчику Z.ai. Claude Code и Codex сохранили для особых задач. Изображения обрабатывает отдельная модель Gemini.
По внутренним измерениям Revolut, после внедрения GLM время написания кода сократилось на 60%, а путь от начала работы над задачей до готовности изменений к выпуску стал короче на 70%. Абитболь связал разницу с тем, что ИИ теперь помогает разбирать почту, искать сведения в документации и обрабатывать задачи Jira и Confluence. Независимой оценки причин ускорения нет.
Средняя стоимость обработки миллиона токенов составила около $0,30. Токеном называют небольшой фрагмент текста, который модель читает или генерирует при выполнении задания. По словам Абитболя, счёт за работу ИИ стал примерно в десять раз меньше прежних платежей Anthropic и OpenAI. Без прежних лимитов разработчики чаще передают помощникам рутинную работу.
Одного переноса GLM на ускорители оказалось недостаточно. Команда настроила обработку запросов, контекст и повторное использование вычислений. В результате время до появления первого токена сократилось с 14,26 до 1,68 секунды, хотя интенсивность запросов выросла на 76%. При этом ускорителей не добавляли. Контекст ограничили 256 тысячами токенов.
Revolut размещает модель на выбранной инфраструктуре и сохраняет контроль над передачей данных. ИИ-агенты работают в изолированной среде, где правила ограничивают доступные команды. Человек подтверждает действия, требующие разрешения. Контроль нужен, поскольку сгенерированный код способен содержать ошибки безопасности даже при успешном выполнении задания.
Снижение на 90% относится к заявленным расходам на работу моделей, а не к общей стоимости разработки программ. Revolut не раскрыл полные затраты на ускорители, электричество, обслуживание серверов и работу команды. Результат нельзя автоматически переносить на небольшие команды. Цифры основаны на выступлении руководителя, а не на независимом аудите.