Revolut、自社運用のGLMモデルでAIコーディング費用を約9割削減、Claude Codeに代わり標準に

同社の運用・インフラ責任者はAI Engineerカンファレンスで、約2000人のエンジニアがZ.aiのGLM-5.3を標準で使い、56基のNvidia B200 GPUで100万トークンあたり約0.30ドルで運用していると説明した。
なぜ重要か
Revolutは、大企業が日常のコーディング作業を有料の最先端ツールから自社運用のオープンウェイトモデルへ移した最も明確な公開事例の一つだ。同社によると、自社運用のGLMはOpenAIのCodexやAnthropicのClaude Codeの約10分の1のコストで、安価なトークンによりデバッグやチケット対応もAIに任せられるようになった。GLM-5.1は約7540億パラメータで、トークンあたり400億が稼働する。他の大規模開発チームが追随するか、AnthropicとOpenAIが企業向け価格でどう対応するかが注目点だ。
要点
- AIコーディングの推論コストを1年足らずで約90%削減
- エンジニア約2000人
- 標準モデル:Z.aiのGLM-5.3(GLM-5.1から移行)
- Nvidia B200 GPU 56基で運用
- 自社運用で100万トークンあたり約0.30ドル
- コーディング時間60%、リードタイム70%改善