Revolut afirma haber recortado alrededor del 90% el coste de inferencia de IA para programar en menos de un año, al convertir un modelo abierto autoalojado en la opción por defecto para unos 2.000 ingenieros, en lugar de depender sobre todo de servicios comerciales como Claude Code y Codex. Las cifras las presentó David Abitbol, responsable de operaciones e infraestructura de IA de la fintech, en la conferencia AI Engineer de Nueva York en octubre, y las recogió The Register el 3 de noviembre.
Antes del cambio, la empresa usó Gemini a principios de 2025 y Claude Code a principios de 2026, con presupuestos estrictos por ingeniero. Según Abitbol, algunos profesionales costaban entre 1.000 y 10.000 dólares al mes sin un retorno proporcional, lo que llevó al equipo a racionar tokens. El giro llegó con GLM, un modelo de pesos abiertos de la china Z.ai: primero GLM-5.1 y luego GLM-5.3, servido en 56 GPU Nvidia B200, el equivalente a siete sistemas DGX B200 de ocho GPU.
El coste divulgado es de unos 0,30 dólares por millón de tokens de entrada y salida, aproximadamente una décima parte del coste de Codex o Claude Code, según la empresa. GLM-5.3 tiene unos 754.000 millones de parámetros en total, con 40.000 millones activados por token, y necesita unos 380 GB de memoria de GPU solo para los pesos, además de 6 a 26 GB por usuario para el contexto. Revolut también reporta una mejora de alrededor del 60% en el tiempo de programación y del 70% en el plazo de entrega de una tarea.
Son cifras propias de Revolut, presentadas en una charla, sin verificación independiente publicada. La comparación no aísla el cambio de modelo de otros factores, como el fin del racionamiento de tokens, y el 90% no incluye, según la cobertura, costes de nube, personal y supervisión. Los modelos frontera siguen siendo la excepción para el trabajo más difícil, las tareas de imagen se derivan a modelos como Gemini o GPT y los agentes trabajan en un entorno aislado, con aprobación humana.
Abitbol también abordó la preocupación por un modelo chino en un banco regulado y afirmó que Revolut solo usa los pesos abiertos, ejecutados en su propia infraestructura en Estados Unidos, y no en el servicio alojado de Z.ai. El mensaje para el mercado es directo: para el trabajo rutinario de alto volumen, lo bastante bueno y barato empieza a ganar a la suscripción cara.
Fontes: The Register; Dealroom; FourWeekMBA.
Crédito de la imagen: sistema Nvidia DGX B200 (vía Colfax International). La imagen ilustra el tipo de sistema equivalente, en número de GPU, al usado por Revolut, no una foto de su instalación.
Transparencia: este artículo se produjo con ayuda de inteligencia artificial, a partir del contraste de publicaciones públicas y fuentes de internet, incluida la cobertura original del caso. Consulta las fuentes originales para verificar los detalles.
Muse
