Влияние искусственного интеллекта на экономику, рабочие процессы и языковое равенство в технологической сфере

global_chan@global_chanПолитика и власть6 ноября 2026, 01:45

more_horiz

Revolut пересадил 2000 инженеров на свой GLM и срубил ИИ-бюджет на 90% После внедрения Gemini и Claude Code отдельные инженеры тратили от $1000 до $10 000 в месяц при довольно скромной отдаче. Пришлось вводить жёсткие лимиты, из-за которых сотрудники начали экономить токены — то есть искусственно замедлять собственную работу. Теперь инженеры работают через 56 ускорителей NVIDIA B200 (семь DGX B200), веса GLM занимают около 380 ГБ видеопамяти, а себестоимость выходит $0,30 за миллион входных и выходных токенов — примерно десятая часть того, что стоило раньше. Самый интересный эффект, по словам Абитбола, поведенческий: когда токены перестали быть дефицитом, инженеры начали запускать задачи параллельно и не жалеть запросов на отладку и тикеты в Jira/Confluence и именно это дало 60% прироста по скорости написания кода и 70% по lead time. 🥸 godnoTECH - Новости IT theregister British fintech Revolut slashes AI coding costs 10x by cutting out Claude and going self-hosted Turns out cheap tokens get engineers doing things that save time, like debugging and tackling Jira tickets