A Revolut afirma ter cortado em cerca de 90% o custo de inferência de IA para programar em menos de um ano, ao tornar um modelo aberto auto-hospedado o padrão para seus cerca de 2.000 engenheiros, em vez de depender principalmente de serviços comerciais como Claude Code e Codex. Os números foram apresentados por David Abitbol, líder de operações e infraestrutura de IA da fintech, em palestra na conferência AI Engineer, em Nova York, em outubro, e repercutidos pelo The Register em 3 de novembro.
Antes da mudança, a empresa usou o Gemini no início de 2025 e o Claude Code no início de 2026, com limites rígidos por engenheiro. Segundo Abitbol, alguns profissionais chegavam a custar de US$ 1.000 a US$ 10.000 por mês, sem retorno proporcional, o que levou a equipe a racionar tokens e reservar a IA para as tarefas mais difíceis. A virada veio com o GLM, modelo de pesos abertos da chinesa Z.ai: primeiro o GLM-5.1 e depois o GLM-5.3, servido em 56 GPUs Nvidia B200, o equivalente a sete sistemas DGX B200 de oito GPUs.
O custo divulgado é de cerca de US$ 0,30 por milhão de tokens de entrada e saída, aproximadamente um décimo do custo de usar Codex ou Claude Code, segundo a empresa. O GLM-5.3 tem cerca de 754 bilhões de parâmetros no total, com 40 bilhões ativados por token, e exige aproximadamente 380 GB de memória de GPU apenas para os pesos, além de 6 a 26 GB por usuário para contexto. A Revolut também relata melhora de cerca de 60% no tempo de codificação e de 70% no tempo total de entrega de uma tarefa, em uma amostra de cerca de 2.000 engenheiros.
Há ressalvas importantes, e elas são parte da notícia. Todos esses números são da própria Revolut, divulgados em palestra, sem verificação independente publicada. A comparação não isola a troca de modelo de outros fatores, como o fim do racionamento de tokens, e a conta de 90% não inclui, segundo a cobertura, custos de nuvem, equipe e monitoramento. A própria empresa mantém os modelos de fronteira como exceção para o trabalho mais difícil, direciona tarefas de imagem para modelos como Gemini ou GPT e roda os agentes em sandbox, com aprovação humana.
Outro ponto sensível é a origem do modelo. Abitbol reconheceu o receio em torno de um modelo chinês em um banco regulado, mas afirmou que a Revolut usa apenas os pesos abertos, rodando em infraestrutura própria nos Estados Unidos, e não no serviço hospedado da Z.ai. O recado para o mercado é direto: para trabalho rotineiro em alto volume, 'bom o bastante e barato' começa a vencer a assinatura cara, e o modelo de fronteira fica reservado para a exceção.
Fontes: The Register; Dealroom; FourWeekMBA.
Crédito da imagem: sistema Nvidia DGX B200 (via Colfax International). A imagem ilustra o tipo de sistema equivalente, em número de GPUs, ao usado pela Revolut e não é uma foto da instalação da empresa.
Transparência: esta matéria foi produzida com auxílio de inteligência artificial, a partir do cruzamento de publicações públicas e fontes da internet, incluindo a cobertura original do caso. Consulte as fontes originais para conferir os detalhes.
Muse
