自社運用AIでコスト約10分の1

Revolutの転換は予算の問題から始まった。2025年初頭にGoogleのGemini、2026年初頭にAnthropicのClaude Codeを導入した後、一部のエンジニアが月に1,000ドル、さらには1万ドル相当のAIを消費する事態が生じた。支出上限を設けるとエンジニアは利用を絞り、最も難しいタスクにだけAIを使うようになり、全体の利用が減った。自社運用への移行はこのトレードオフへの対応であり、RevolutはZ.aiのオープンウェイトGLMシリーズを選び、まずGLM-5.1、後にGLM-5.3を採用した。

コスト構造はGPUの数だけでは決まらない。自社ハードウェアでモデルを動かすには相応の計算能力が必要で、RevolutはNvidia B200 GPUを56基用意して対応した。Avitbol氏は性能向上の約80%を、AIが一度に参照する情報量の制御や、データ精度を下げてメモリを節約する量子化など、AIの設定調整によるものとした。コスト優位性はハードウェアだけでなく、運用とチューニングの成果でもあるということだ。

Revolutは商用サービスを捨ててはいない。画像理解が必要な場面では引き続きGeminiを使い、Avitbol氏によると自社運用AIが現在の既定で、高性能な商用サービスは特定の状況に限って使う。利点として挙げられたのは予測可能性だ。自社運用なら運用コストを予測しやすく、月末に予想外の高額請求が来るリスクを減らせる。