Revolut Tekan Biaya Coding AI Jadi Sepersepuluh dengan Model Mandiri
Revolut menekan tagihan AI coding menjadi sepersepuluh dari pengeluaran sebelumnya bersama vendor komersial, di tengah valuasi perusahaan yang menembus $115 miliar.
Foto: The Next Web (Dokumentasi editorial)
Poin penting
- Tagihan AI Revolut kini hanya sepersepuluh dari pengeluaran di Anthropic dan OpenAI menurut pimpinan AI.
- Infrastruktur mandiri dijalankan pada 56 chip Nvidia B200 dengan biaya 30 sen per satu juta token.
- Valuasi Revolut melonjak 53 persen menjadi $115 miliar lewat transaksi penjualan saham sekunder.
Bank digital asal Inggris, Revolut, berhasil memangkas tagihan pengodean kecerdasan buatan hingga 90 persen dibanding pengeluaran sebelumnya bersama Anthropic dan OpenAI. Efisiensi tersebut diungkapkan oleh pimpinan AI perusahaan usai beralih mengoperasikan model terbuka di peladen privat.
Langkah penghematan tersebut bertepatan dengan rampungnya penjualan saham sekunder perusahaan senilai $115 miliar. Angka valuasi itu melonjak 53 persen dari tahun sebelumnya, sebagaimana dilaporkan The Next Web.
Strategi Hibrida dan Pemangkasan Anggaran AI
Kepala Operasional AI Revolut, David Abitbol, mengungkapkan perusahaannya sempat skeptis terhadap biaya AI saat berbicara di konferensi AI Engineer. Ketika menguji Claude Code pada Januari, beberapa teknisi menghabiskan $1.000 hingga $10.000 per bulan tanpa imbal hasil yang jelas.
Revolut kemudian mulai menjalankan model open-weight GLM-5.1 dari Z.ai pada April lalu, seperti dilaporkan The Register. Kini, Revolut memakai GLM-5.3 sebagai model bawaan bagi sekitar 2.000 teknisi di atas 56 keping chip Nvidia B200.
Dengan infrastruktur mandiri tersebut, Abitbol memperkirakan biaya operasional gabungan Revolut kini berada di kisaran 30 sen per satu juta token. Token merupakan unit pecahan data teks yang diproses oleh sistem kecerdasan buatan.
Berdasarkan grafik internal perusahaan, waktu pengodean membaik 60 persen dan durasi penyiapan fitur melesat 70 persen. Meski demikian, model komersial seperti Codex dan Gemini tetap dipertahankan untuk kebutuhan pengecualian serta pemrosesan gambar.
Terkait kepatuhan regulasi di Eropa, Abitbol menegaskan pihaknya mengunduh bobot model dan menjalankannya di infrastruktur pilihan sendiri. Berkat penyiapan mandiri ini, tidak ada permintaan data sistem yang terkirim ke server di Tiongkok.
Apa Artinya bagi Pelaku Usaha
Pengalaman Revolut menunjukkan bahwa ketergantungan penuh pada antarmuka pemrograman berbayar dari vendor eksternal berisiko memicu lonjakan biaya operasional tanpa kontrol anggaran yang terukur.
Bagi organisasi dengan tim teknologi yang terus berkembang, skema hibrida menjadi jalan keluar rasional. Pekerjaan rutin bervolume tinggi dapat dialihkan ke model terbuka di server privat demi menjaga tagihan tetap terprediksi.
Model komersial tingkat tinggi sebaiknya dialokasikan hanya untuk kebutuhan analisis kompleks atau multimodal. Strategi ini membantu menstabilkan pengeluaran bulanan sekaligus memperkuat tata kelola privasi data internal perusahaan.
- The Next Web: Revolut completes its $115bn share sale as it cuts AI coding bills by 90%
Lihat hasil pemeriksaan (11 klaim)
| Klaim | Putusan | Dasar di sumber |
|---|---|---|
| Revolut merampungkan penjualan saham sekunder yang menetapkan valuasi perusahaan sebesar $115 miliar. | Didukung | “Revolut has completed a secondary share sale that values the London-based fintech at $115bn” Dilaporkan oleh The Next Web. |
| Valuasi $115 miliar Revolut naik 53 persen dibandingkan penjualan serupa setahun sebelumnya. | Didukung | “That is 53% more than the $75bn set by a similar sale a year earlier.” Dilaporkan oleh The Next Web. |
| Tagihan pengodean AI Revolut kini menjadi sepersepuluh (turun 90 persen) dari yang dibayarkan ke Anthropic dan OpenAI menurut pimpinan AI Revolut. | Didukung | “Revolut’s invoice is now a tenth of what it spent with Anthropic and OpenAI, he said.” Pernyataan David Abitbol dikutip oleh The Next Web. |
| David Abitbol menyatakan Revolut sempat sangat skeptis terhadap biaya AI saat berbicara di AI Engineer conference. | Didukung | ““We were highly skeptical about the cost of AI.” David Abitbol, Revolut, at AI Engineer” Dilaporkan oleh The Next Web. |
| Beberapa teknisi Revolut sempat menghabiskan $1.000 hingga $10.000 per bulan tanpa imbal hasil yang jelas saat Claude Code diluncurkan pada Januari. | Didukung | “Some engineers had been spending $1,000 to $10,000 a month without a clear return.” Pernyataan David Abitbol dikutip oleh The Next Web. |
| Revolut mulai menjalankan model mandiri GLM-5.1 dari Z.ai pada April. | Didukung | “It started self-hosting GLM-5.1 in April.” Dilaporkan oleh The Next Web. |
| Revolut kini memakai GLM-5.3 sebagai model pengodean bawaan untuk sekitar 2.000 teknisi di atas 56 chip Nvidia B200. | Didukung | “It is the default coding model for about 2,000 engineers, served on 56 Nvidia B200 chips.” Dilaporkan oleh The Next Web. |
| Abitbol memperkirakan biaya gabungan operasional Revolut sebesar 30 sen per satu juta token. | Didukung | “Abitbol put the blended cost at 30 cents per million tokens.” Pernyataan David Abitbol dikutip oleh The Next Web. |
| Berdasarkan grafik internal Revolut, waktu pengodean membaik 60 persen dan durasi tunggu (lead time) membaik 70 persen. | Didukung | “Since then, coding time has improved by 60%, according to Revolut’s internal chart. Lead time, from picking up a feature to having it ready to deploy, improved by 70%.” Dilaporkan oleh The Next Web dari grafik internal Revolut. |
| Revolut tetap mempertahankan model Codex dan Claude Code untuk kasus pengecualian, serta Gemini untuk tugas gambar. | Didukung | “Abitbol called the latest Codex and Claude Code models “fantastic”, but said they are kept for exceptions. Image tasks go to Gemini or GPT Luna, because GLM handles text only.” Dilaporkan oleh The Next Web. |
| Revolut mengunduh bobot model dan menjalankannya di infrastruktur pilihan sendiri sehingga tidak ada permintaan data yang terkirim ke server di Tiongkok. | Didukung | “Abitbol said Revolut downloads the weights and runs them on infrastructure it chooses. No requests go to an endpoint in China, he said.” Pernyataan David Abitbol dikutip oleh The Next Web. |
Video AI terbaru
Local AI 301: Quantization
