Revolut棄Claude改自架智譜模型，推論成本降九成

倫敦數位銀行 Revolut 把寫程式用的 AI 從 Anthropic 的 Claude 換掉，改在自己的伺服器上跑中國智譜（Z.ai）的開放權重模型。據報導，不到一年，推論成本最多砍了九成。推論成本，就是模型每回答一次要花的運算費。

Revolut 不是第一次挑 AI。它先試過 Google 的 Gemini，後來才選了 Claude。問題出在帳單：有些重度使用者每個月光 token 就燒掉好幾千美元，換回來的效益卻不成比例。Revolut 基礎設施主管 David Abitbol 負責公司運算系統，上個月他在一場研討會上說：「我們對 AI 的成本高度懷疑。」他也說，當初導入時就設了嚴格的預算上限。

轉折是智譜的 GLM 模型。開放權重，意思是模型本體公開，企業可以下載到自己的機器上執行，不必按次付費給別人。報導指出，GLM-5.1 的推論成本約每百萬 token 0.30 美元，大約是同類商業服務的十分之一。成本降下來，工程師不必再擔心用量上限，可以放手用。Abitbol 在 GTC Berlin 上說，交付時間的生產力提升 70%，寫程式時間的生產力提升 60%。他也稱讚 GLM 在資料隱私與可稽核性上的表現。

不過，天下沒有白吃的午餐。這就像從搭計程車改成買車自己開：每趟車資省下了，但車子、保養、油錢全得自己扛。報導指出，Revolut 現在有 56 顆輝達 B200 GPU。光是模型本身就要約 380GB 的 GPU 記憶體，每位使用者為了記住對話內容，還得另外占用約 6 到 26GB。GPU、維護、電費，都是新增的開銷。

Abitbol 更看重的，其實是帳單變得可以預測。他說：「開源現在是 Revolut 的優先選項，我們的經濟帳很划算。費用是固定的，月底不會被帳單嚇到，最前沿的模型是例外。」文章作者也指出，比起成本高，成本無法預測對企業的打擊更大。

接下來的看點有兩個。第一，還有多少企業會跟著減少對 Claude 這類商業模型的依賴？第二，把日常工作交給沒那麼頂尖的模型、改成自己養機器而不是租用，長期下來能不能真的讓 AI 的帳算得過來？