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Revolut erzielt 90% Kostenreduktion bei KI-Coding durch selbstgehostete Modelle
Revolut, das britische Fintech-Unternehmen, hat eine bemerkenswerte Reduzierung seiner Kosten für KI-Coding-Inferenz bekannt gegeben und dabei in weniger als einem Jahr eine Einsparung von rund 90% erzielt. Diese signifikante Kostenersparnis wurde durch den Wechsel zu selbstgehosteten, offenen Modellen erreicht, wodurch die Abhängigkeit von kommerziellen Diensten wie Anthropics Claude verringert wurde.
Auf der kürzlich stattgefundenen AI Engineer-Konferenz in New York teilte David Abitbol, Leiter für Betrieb und Infrastruktur bei Revolut, Einblicke in den Übergang des Unternehmens. Nach der Einführung von KI-Coding-Tools für etwa 2.000 Ingenieure berichtete Revolut von einer Verbesserung der Codierzeit um 60% und einer Steigerung der Vorlaufzeit um 70%, die die Dauer vom Projektstart bis zur Lieferung misst.
Die selbstgehosteten Modelle, die vom chinesischen KI-Labor Z.ai stammen, wurden im April 2026 mit dem Modell GLM-5.1 eingeführt und später auf GLM-5.3 aktualisiert. Das neue Modell läuft auf 56 Nvidia B200 GPUs innerhalb der Infrastruktur von Revolut und kostet etwa 0,30 USD pro Million Tokens. Vor diesem Wechsel hatte das Unternehmen monatliche Rechnungen zwischen 1.000 und 10.000 USD aufgrund der Nutzung kommerzieller APIs, was strenge Budgetkontrollen und Token-Rationierung erforderlich machte.
Durch das Selbsthosting konnte Revolut die Notwendigkeit der Token-Rationierung beseitigen, sodass Ingenieure sich auf komplexere Aufgaben konzentrieren konnten, anstatt sich mit alltäglichen Aufgaben wie Dokumentation und Ticketbearbeitung zu beschäftigen. Das Unternehmen optimierte auch sein System nach dem Start und erzielte eine Steigerung des Durchsatzes um 76% sowie eine Reduzierung der Zeit bis zur ersten Token-Antwort auf durchschnittlich 1,6 bis 1,68 Sekunden.
Die Entscheidung von Revolut, KI-Modelle selbst zu hosten, ist besonders bemerkenswert, da das Unternehmen als regulierte Finanzinstitution agiert. Dieser Ansatz gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften, indem KI-Gewichte auf US-Infrastruktur betrieben werden, während gleichzeitig eine menschliche Aufsicht über die Codevorschläge gewährleistet ist. Das Selbsthosting-Modell erfordert eine erhebliche Anfangsinvestition in Hardware und Fachwissen, aber mit einer Belegschaft von 2.000 Ingenieuren werden die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen günstig.
FAQ
Welche signifikante Kostenreduzierung erzielte Revolut bei den Kosten für KI-Codierung Inferenz?
Revolut erzielte eine bemerkenswerte Reduzierung von etwa 90 % bei den Kosten für KI-Codierung Inferenz, indem es auf selbstgehostete, offene Modelle umstieg.
Was war der Hauptgrund für den Übergang von Revolut zu selbstgehosteten KI-Modellen?
Der Übergang wurde hauptsächlich durch die Notwendigkeit getrieben, die erheblichen monatlichen Rechnungen für kommerzielle APIs zu reduzieren, die zwischen 1.000 und 10.000 US-Dollar lagen.
Welche Verbesserungen berichtete Revolut nach der Einführung von KI-Codierungstools für seine Ingenieure?
Revolut berichtete von einer Verbesserung der Codierungszeit um 60 % und einer Verbesserung der Vorlaufzeit um 70 %, nachdem KI-Codierungstools für etwa 2.000 Ingenieure eingeführt wurden.
Welche KI-Modelle setzte Revolut für das Self-Hosting ein?
Revolut begann mit der Bereitstellung des GLM-5.1-Modells, das aus dem chinesischen KI-Labor Z.ai stammt, und aktualisierte später auf das GLM-5.3-Modell.
Wie stellt Revolut die Einhaltung von Vorschriften beim Einsatz von selbstgehosteten KI-Modellen sicher?
Revolut stellt die Einhaltung von Vorschriften sicher, indem es KI-Gewichte auf US-Infrastruktur ausführt und gleichzeitig die menschliche Aufsicht über Codevorschläge aufrechterhält.