Revolut GLM арқылы ИИ шығынын 90%-ға азайтты

Британиялық финтех компаниясы Revolut шамамен 2000 әзірлеушіні қытайлық GLM нейрожелісіне көшіріп, оны Claude Code пен OpenAI Codex орнына бағдарламалаудың негізгі құралы етті. Компанияның мәлімдеуінше, бұл ИИ сұрауларын өңдеу шығынын шамамен 90%-ға азайтып, бағдарламалық өнім әзірлеуді жеделдетті.

Revolut - OpenAI мен Anthropic шешімдерімен қатар арзанырақ модельдерді таңдаған жалғыз ірі компания емес. Осындай тәсілді AT&T, Airbnb және басқалар да қолданады. Нарықта жаңа үрдіс байқалады: күнделікті тапсырмалардың көбіне ең қымбат әрі қуатты нейрожелілер міндетті емес.

Revolut ИИ шығынын қалай он есе азайтты

Revolut-тың ИИ инфрақұрылымына жауапты басшысы Дэвид Абитбол нәтижелер туралы 2026 жылғы 13 қазанда Нью-Йорктегі AI Engineer конференциясында айтты. Қарашада The Register жарияланымынан кейін оқиға кеңінен тарады.

Бастапқыда Revolut Gemini, Claude Code және OpenAI Codex сияқты коммерциялық құралдарды қолданды. Бірақ шығын тез өсті: Абитболдың айтуынша, кейбір әзірлеушілер ИИ-ге айына 1000-нан 10 000 долларға дейін жұмсағанымен, өнімділік әрдайым соған сай артпаған.

Компания токендерге қатаң шектеу қойды. Бұл бюджетті бақылауға көмектесті, алайда инженерлер сұрауларын үнемдеп, ИИ-ді тек ең күрделі тапсырмаларға қалдыра бастады.

2026 жылдың сәуірінде Revolut Z.ai жасаған GLM-5.1 моделін өз инфрақұрылымында іске қосып, кейін GLM-5.3-ке көшті. Компания сыртқы API сұрауларына ақы төлеудің орнына өз есептеу ресурстарын пайдаланды.

Revolut-тың ішкі деректері бойынша:

Бұрынғы коммерциялық шешімдермен салыстырғанда инференс шығыны 90%-ға азайды.
Код жазу уақытының көрсеткіші 60%-ға жақсарды.
Lead time 70%-ға жақсарды: бұл тапсырманы бастаудан өзгерістерді енгізуге дайын болғанға дейінгі уақыт.
Сұрауларды өңдеудің орташа есептік құны миллион токенге шамамен $0,30 болды.

Шамамен 2000 әзірлеушіге қызмет көрсету үшін Revolut 56 Nvidia B200 графикалық үдеткішін қолданады. Инфрақұрылымды оңтайландыру алғашқы токенді күту уақытын үш секундтан азайтып, генерация жылдамдығын секундына шамамен 200 токенге жеткізді.

Сонымен бірге Revolut Claude пен Codex-тен толық бас тартқан жоқ. Қуатты коммерциялық модельдер кейбір күрделі тапсырмаларға қолжетімді, ал суреттерге қатысты сұраулар басқа нейрожелілерге жіберілуі мүмкін.

Маңызды ескерту: Revolut GPU сатып алу мен мамандардың жұмысын қоса алғанда инфрақұрылымды иеленудің толық құнын егжей-тегжейлі жариялаған жоқ. Сондықтан айтылған үнем модельдерді пайдалану құнына қатысты, ол барлық ИИ шығынын міндетті түрде қамтымайды.

Revolut-тан басқа қай компаниялар арзан модельдерді қолданады?

Бірнеше ірі компания қымбатырақ шешімдердің орнына арзан модельдерді қолданатынын жариялады, бірақ көшу ауқымы әртүрлі.

AT&T: сұраулардың 40%-ы ашық модельдерге көшті

AT&T күніне шамамен 45 млрд токен пайдаланады. Шығынды азайту үшін компания сұрауларды әртүрлі модельдер арасында ақылды түрде бағыттайды. 2026 жылғы тамызға қарай ашық салмақты модельдер қызметкерлердің ішкі ИИ сұрауларының шамамен 40%-ын өңдеді. Олардың қатарында Nvidia Nemotron және Google Gemma бар.

AT&T дерегінше, оңтайландыру кейбір сценарийлерде ИИ шығынын 90%-ға дейін азайтып, миллиондаған доллар үнемдеуге мүмкіндік береді. Компания ашық модельдердің үлесін 60-70%-ға жеткізуді жоспарлайды. Қымбат коммерциялық модельдер қосымша мүмкіндіктері құнын ақтайтын жағдайларда қолданылады.

Дереккөздер: AT&T, The Information

Airbnb: клиенттерді қолдауға арналған қытайлық Qwen

Airbnb баспана жалдау сервисі клиенттерді қолдау жөніндегі өз ИИ көмекшісінде Alibaba-ның Qwen моделін қолданады. Бас директор Брайан Чески модель тапсырмаларды жақсы орындайтынын, жылдам жұмыс істейтінін және америкалық баламалардың көбінен арзан екенін айтқан.

Airbnb әртүрлі әзірлеушілердің, соның ішінде OpenAI модельдерін бірге пайдаланады. 2025 жылы Чески компания көптеген өндірістік тапсырмаларға арзан шешімдерді таңдайтынын хабарлады. АҚШ заң шығарушылары деректер қауіпсіздігі туралы сұрақ қойған кезде, ол Airbnb ашық модельдерді өзі іске қосатынын және деректерді қытайлық әзірлеушілерге бермейтінін түсіндірді.

Дереккөздер: Bloomberg, Silicon UK

Cursor: қытайлық Kimi негізіндегі өз моделі

Cursor ИИ редакторының әзірлеушісі басқа жолды таңдады: арзан API-ге ауысудың орнына қытайлық Moonshot AI компаниясының Kimi K2.5 моделінің негізінде Composer 2 жасады. Cursor модельді әрі қарай оқытып, бағдарламалауға бейімдеді; кейін сол ашық базалық модель Composer 2.5 жасауға қолданылды.

Стандартты Composer 2.5 бағасы миллион кіріс токенге $0,50 және миллион шығыс токенге $2,50 құрайды - бірқатар флагмандық модельдерден едәуір арзан. Cursor Claude-ты толық алмастырған жоқ, бірақ күнделікті әзірлеуге өз арзан баламасын ұсына алады.

Дереккөз: Cursor-дың ресми блогы

Lindy: Claude-тан DeepSeek-ке көшіп, 90% үнемдеу

ИИ көмекшілерін әзірлейтін Lindy 2026 жылғы маусымда басқарылатын модель трафигінің көп бөлігін Claude Sonnet пен Gemini-ден қытайлық DeepSeek V4 Flash-ке көшіргенін хабарлады. Компания ИИ-ді хат жазу, күнтізбені басқару, кездесулерге дайындалу және басқа кеңсе жұмыстары үшін қолданады. Көшірілген сұраулардың инференс құны шамамен 90%-ға төмендеді.

Көшу жай ғана модельді ауыстырудан күрделі болды: Lindy жауап сапасын тексеріп, промпттарды бейімдеп, пайдаланушыларды біртіндеп көшірді. Жақсы тест нәтижесі нақты пайдалануда жоғары сапаға әрдайым кепіл емес: Kimi K2.5 алдын ала бағалаудан өткенімен, іс жүзінде қолайсыздау болып шықты. Claude мүмкіндігі жоғарырақ модель қажет кейбір тапсырмаларға қолжетімді болып қалды.

Дереккөз: Lindy техникалық блогы

Tinder: ИИ шығынының өсуі балама іздеуге итермеледі

Tinder танысу сервисі де қызметкерлердің кейбір ішкі сұрауларын ашық салмақты модельдерге бағыттай бастады. Техникалық директор Винай Курувилланың айтуынша, жылдық қарқынмен есептелген ИИ шығыны 2026 жылғы қаңтардағы шамамен $1 млн-нан шілдеде $10 млн-ға дейін өсті.

Шығынды тежеу үшін Tinder техникалық емес қызметкерлердің кейбір сұрауларын арзан модельдерге жібере бастады. Revolut жағдайынан айырмашылығы, бұл - бүкіл компаниядағы негізгі модельді ауыстыру емес, жүктеменің бір бөлігін қайта бөлу.

Дереккөз: Financial Times жарияланымының талдауы

Арзан нейрожелілерге көшу қаншалықты кең тарады?

Жекелеген компаниялардың тәжірибесі салалық статистикамен де толықтырылады. Menlo Ventures-тің «The State of Enterprise AI 2026» зерттеуіне сәйкес, зерттелген корпоративтік қолданыста ашық модельдердің үлесі өсті:

Көрсеткіш	2025	2026
Ашық модельдердің токендер бойынша үлесі	11%	19%
Ашық модельдердің шығындардағы үлесі	6%	4%
Флагмандық модельдердің шығындардағы үлесі	35%	63%

Ашық нейрожелілер әр бесінші токенге жуығын өңдейді, бірақ зерттелген сегментте модельдерге жұмсалған ақшаның тек 4%-ын алады. Menlo Ventures дерегінше, ашық модельдерде миллион токеннің орташа бағасы бір жылда шамамен 3,3 есе төмендеп, $0,13 болды; жабық модельдерде ол шамамен $0,70.

Ашық модельдер сегментіндегі шығынның шамамен 89%-ы қытайлық әзірлеушілерге тиесілі. Көшбасшылар - Kimi, DeepSeek және GLM. Сонымен қатар флагмандық модельдердің корпоративтік шығындардағы үлесі 35%-дан 63%-ға өсті.

Бизнес жаппай тапсырмалар үшін арзан модельдерді де, ең күрделі жұмыстар үшін қымбат модельдерді де көбірек сатып алуда. Сондықтан Claude немесе OpenAI-дан жаппай бас тарту туралы айтуға әлі ерте.

Арзан модельдер ИИ нарығын неге өзгертуі мүмкін?

Revolut тәжірибесі токен құнын үнемдеу бюджетке де, қызметкерлердің өнімділігіне де әсер етуі мүмкін екенін көрсетеді. Әр сұрау қымбат болғанда компаниялар ИИ қолдануды шектейді, ал қызметкерлер қолжетімді токендерді қай тапсырмаға жұмсауды таңдауға мәжбүр.

Құны едәуір төмендегенде нейрожелілерді қате іздеу, құжаттама, хаттарды өңдеу, ақпаратты талдау және басқа күнделікті жұмыстарда кеңірек қолдануға болады. Арзан модель Claude немесе GPT-ден барлық жағынан асып түсуге міндетті емес: нақты тапсырманы әлдеқайда төмен бағамен сенімді орындауы жеткілікті.

OpenAI мен Anthropic ең күрделі тапсырмаларда артықшылығын сақтауы мүмкін, бірақ арзан баламалар жеткілікті жерлерде қымбат модельдердің құнын негіздеу қиындайды.

Негізгі үрдіс - америкалық нейрожелілерден толық бас тарту емес, ИИ-ді аралас пайдалану. Жаппай сұраулар арзан шешімдерге жіберіліп, флагмандық модельдер қосымша мүмкіндіктері қажет болғанда қолданылады. Revolut тәжірибесі мұндай тәсілдің экономикалық әсері елеулі болуы мүмкін екенін көрсетеді.