Revolut Claude’dan voz kechib, sun'iy intellekt xarajatlarini 10 barobar kamaytirdi

Britaniyaning mashhur fintex-kompaniyasi Revolut sun'iy intellekt yordamida kod yozish jarayonini optimallashtirib, xarajatlarni keskin kamaytirishga muvaffaq bo'ldi. Bu haqda kompaniyaning infratuzilma rahbari Devid Abitbol Nyu-Yorkdagi AI Engineer konferensiyasida ma'lum qildi.

So'nggi bir yil ichida kompaniya dasturlash so'rovlarini qayta ishlash xarajatlarini 90 foizga qisqartirgan. Buning asosiy sababi qimmat turuvchi tijorat servislari o'rniga o'z infratuzilmasida ishga tushirilgan maxsus GLM modellariga o'tilganidir.

• Revolut Claude va OpenAI o'rniga GLM modellarini qo'llab, xarajatlarni 10 barobar kamaytirdi.
• 2000 ga yaqin muhandislar uchun AI joriy etilib, kod yozish vaqti 60% ga qisqardi.
• Jira va Confluence bilan ishlash avtomatlashtirilib, vazifalarni bajarish muddati 70% kamaydi.
• Tizim 56 ta Nvidia B200 tezlatgichlari va maxsus NVFP4 kvantlash yordamida ishlaydi.

Nima uchun Claude o'rniga GLM tanlandi

Dastlab kompaniya Gemini hamda Anthropic Claude Code servislari bilan tajriba o'tkazib ko'rgan edi. Biroq tijorat mahsulotlaridagi token sarfiga oid qattiq cheklovlar muhandislarga kundalik vazifalarda AIdan erkin foydalanishga to'sqinlik qilgan.

GLM-5.1 va keyinchalik GLM-5.3 modellarining joriy etilishi vaziyatni tubdan o'zgartirdi. Kirish va chiqish tokenlarining bir milliontasi uchun atigi 0,30 dollar sarflanishi mashhur tijorat muqobillariga qaraganda o'n barobar arzonroqqa tushdi.

Muhandislar unumdorligi va jarayonlarning o'zgarishi

Xarajatlarning keskin kamayishi dasturchilarning ish uslubiga ham ijobiy ta'sir ko'rsatdi. Avvallari har bir so'rovni tejashga majbur bo'lgan mutaxassislar endi modellarga dasturlarni tuzatish, Jira'dagi vazifalarni tahlil qilish va Confluence hujjatlarini ishlashni ishonib topshirishmoqda.

Abitbolning ta'kidlashicha, ish unumdorligining asosiy o'sishi aynan shunday yordamchi operatsiyalarni avtomatlashtirish evaziga ta'minlangan. Kodning o'zini yozishdan ko'ra, unga turdosh vazifalar ko'proq vaqt o'g'irlashi aniqlangan.

Texnik jihatlar va infratuzilmani optimallashtirish

GLM-5.3 modelini samarali ishlatish uchun kompaniya 56 ta Nvidia B200 tezlatgichlarini safarbar etdi. Faqatgina apparat ta'minotining o'zi emas, balki modellarni sozlash va kontekstni qayta ishlash bosqichlarini ajratish ham muhim rol o'ynadi.

Ishchi kontekst 256 000 token bilan cheklandi, chunki millionlik oynalar kundalik dasturlash uchun shart emasligi aniqlandi. Natijada tizim birinchi tokenni uch soniyadan kamroq vaqt ichida taqdim etib, soniyasiga 200 ta token generatsiya qilmoqda.

Gibrid yondashuv va xavfsizlik masalalari

GLM-5.3 matnli vazifalar uchun asosiy modelga aylangan bo'lsa-da, interfeys rasmlarini tahlil qilish kabi vizual ishlar uchun u mos kelmaydi. Shu sababli bunday so'rovlar Gemini yoki GPT'ga yo'naltiriladi.

Xitoy modellari bilan bog'liq xavfsizlik xavotirlariga kelsak, rahbariyat asosiy xavfni Xitoydagi API'larga murojaat qilishda deb biladi. O'z serverlarida lokal tarzda o'rnatilgan modellar esa bunday xavflarni deyarli butunlay yo'qqa chiqaradi.

Biznes va dasturchilar uchun bu nimani anglatadi

Revolut tajribasi yirik kompaniyalar uchun qimmatli bulutli API'larga qaramlikdan qochib, o'zining mustaqil va arzon AI infratuzilmasini yaratish mumkinligini isbotlaydi. Bu O'zbekiston va mintaqadagi texnologik bizneslar uchun ham muhim namuna bo'la oladi.