Revolut 2000 nafar muhandisini self-hosted GLM ga o'tkazdi: 90% tejov

Britaniyaning Revolut fintex-giganti o'z dasturchilari uchun sun'iy intellekt yordamchilariga ketadigan xarajatlarni 90% ga qisqartirishga erishdi. Kompaniya Claude Code va Codex kabi bulutli xizmatlardan voz kechib, Xitoyning Z.ai kompaniyasiga tegishli GLM ochiq modelini o'z serverlarida ishga tushirdi.

• Revolut o'z infratuzilmasida GLM-5.3 modelini ishlatish orqali million token narxini 0,30 dollargacha tushirdi.
• Tizim 56 ta NVIDIA B200 tezlatgichida ishlaydi va 2000 dan ortiq muhandisga xizmat ko'rsatadi.
• Kontekst uzunligini 256 ming tokengacha cheklash va kvantlash texnikalari yuqori tezlikni ta'minladi.
• Dasturchilarning kod yozish tezligi 60%, ishlarni yakunlash muddati (lead time) esa 70% ga yaxshilandi.

Texnik yechimlar va optimallashtirish

Revolut muhandislik guruhi bor e'tiborini infratuzilmani ko'paytirishga emas, balki inferensni (model ishlash jarayoni) sozlashga qaratdi. NVFP4 formatida kvantlash va prefill hamda decode jarayonlari uchun alohida pul-resurslarni ajratish modelning samaradorligini keskin oshirdi. Natijada, yettita DGX B200 tizimi butun kompaniya talabini qondira olmoqda.

Kompaniya vakili Devid Abitbolning so'zlariga ko'ra, «uzun kontekst» ko'pincha keraksiz marketing atamasi hisoblanadi. Ular tanlagan 256 ming token chegarasi o'rtacha servisning butun kod bazasi bilan ishlash uchun yetarli va bu tizim javob tezligini (time to first token) 3 soniyadan past darajada ushlab turish imkonini beradi.

Ish jarayonidagi o'zgarishlar

Tokenlar defitsiti bartaraf etilgach, muhandislar yanada erkinroq harakat qila boshladilar. Endilikda kod yozishdan tashqari, xatolarni tuzatish, Jira va Confluence bilan ishlash kabi vazifalar parallel ravishda sun'iy intellekt orqali avtomatlashtirilmoqda. Bu esa jamoaning umumiy mahsuldorligini bir necha barobar oshirdi.

Biznes uchun ahamiyati

Revolut tajribasi shuni ko'rsatadiki, agar kompaniyada yuzlab faol foydalanuvchilar bo'lsa, o'z serverida (self-hosted) model yuritish moliyaviy jihatdan ancha foydali. Bu nafaqat xarajatlarni nazorat qilish, balki ma'lumotlar xavfsizligini ham ta'minlaydi. Ochiq vaznli (open weights) modellar sifati oshib borayotganini hisobga olsak, IT kompaniyalar uchun ushbu yo'nalish kelajakda asosiy tanlovga aylanadi.