Revolut 已将约 2000 名工程师迁移至自托管的大语言模型（GLM）进行编码工作，仅将 Claude Code 和 Codex 列为例外。
据负责 AI 运营的 David Abitbol 透露，该公司部署了 56 块 Nvidia B200 芯片。混合使用成本降至每百万 token 约 30 美分，仅为此前支付给 Anthropic 和 OpenAI 费用的十分之一。得益于此，工程研发周期缩短了 70%。
当 Token 不再受配额限制时，规模效应真正显现。工程师不再仅将 AI 用于处理最复杂的任务，而是将其应用于所有工作环节。目前，开源权重模型已成为默认选择，而前沿模型则成为例外。这一趋势为所有筹备 IPO 的 AI 实验室带来了新的定价难题：若账单能减少 90%，团队是否应从前沿 API 迁移出来？