数字银行 Revolut 正加入减少对 Anthropic Claude 依赖的企业行列。据报道，在不到一年时间内，该公司通过切换至来自中国 Z.ai 的自托管开放权重模型，将 AI 推理成本削减了高达 90%。
这一转变并未意味着 Revolut 放弃 AI，而是将昂贵的工作负载迁移至自托管基础设施。通过解除商业 API 的限制，开发人员不再受限于 Token 配额，得以更自由地使用 AI 工具，进而显著提升了生产力。
从 Gemini 到 Claude，再到自托管
Revolut 在 AI 应用上经历多次迭代，曾尝试谷歌 Gemini，后转向 Anthropic Claude。然而，部分重度用户每月数千美元的 Token 支出未能带来相匹配的投资回报率，促使公司重新评估策略。
“我们对 AI 的成本持高度怀疑态度，”Revolut 基础设施负责人 David Abitbol 在此前会议上表示，“我们在推出时设置了严格的预算限制。”他指出，自托管方案使开发周期生产力提升 70%，编码时间生产力提升 60%。此外，Z.ai 的 GLM 模型在数据隐私和可审计性方面表现优异，符合银行合规需求。
自托管的经济账：低成本与高投入
数据显示，GLM-5.1 模型的推理成本降至每百万输入/输出 Token 约 0.30 美元，仅为类似商业服务成本的十分之一。Revolut 通过自建推理基础设施，实现了对容量的自主管理。
然而，灵活性的背后是高昂的基础设施门槛。自托管需承担 GPU、维护及电力等巨额固定支出。据悉，Revolut 目前部署了 56 块英伟达 B200 GPU，仅模型运行即需超过 380GB 显存，若计入每位用户 6 至 26GB 的上下文保留内存，资源消耗更为庞大。
尽管前期投入巨大，但 Revolut 看重的是成本的可预测性。“开源现在是 Revolut 的重点，我们的经济效益良好，”Abitbol 表示，“账单是固定的，月底不会收到任何意外账单，前沿技术只是例外。”
随着更多公司从租赁商业 AI 转向自托管模式，行业正在验证一种新范式：使用相对基础的模型处理琐碎任务，并通过自托管优化长期经济状况，是否在成本不可预测的大环境下更具可行性。