Revolut sceglie GLM per sviluppare software: spesa AI giù del 90%
Il modello cinese gira su infrastrutture gestite da Revolut; OpenAI e Anthropic restano per i compiti più difficili
Revolut dichiara di spendere il 90% in meno per i modelli AI usati dai suoi sviluppatori. Non ha smesso di usare OpenAI e Anthropic: ha cambiato la scelta predefinita. Per il lavoro quotidiano di programmazione impiega ora GLM, una famiglia di modelli sviluppata dalla cinese Z.ai ed eseguita su infrastrutture gestite da Revolut. È il passaggio da pagare ogni richiesta a un fornitore esterno a gestire direttamente la capacità di calcolo necessaria.
La scelta contiene una contraddizione solo apparente: mentre riduce la dipendenza da OpenAI per scrivere software, Revolut offre ai clienti italiani idonei una prova di ChatGPT Go. Un conto è scegliere gli strumenti per circa 2.000 ingegneri; un altro è proporre un servizio ai titolari di un conto. La notizia, quindi, non è una rottura con OpenAI. È un segnale di quanto il prezzo pesi quando l'AI entra nel lavoro di tutti i giorni.
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Il risparmio nasce dal cambiare chi gestisce il modello
Durante AI Engineer NYC 2026, David Abitbol, responsabile delle operazioni AI di Revolut, ha spiegato che l'azienda usa GLM 5.3 su circa 56 unità di elaborazione grafica (GPU) NVIDIA B200 per servire all'incirca 2.000 ingegneri. Le GPU sono i processori che eseguono i calcoli richiesti dal modello. Abitbol indica un costo medio di 0,30 dollari per milione di token — i piccoli frammenti di testo che un sistema AI legge e produce — e una fattura pari a un decimo di quella precedente per Anthropic e OpenAI.
La differenza pratica è simile a quella tra pagare ogni corsa in taxi e organizzare una flotta per un tragitto percorso migliaia di volte. Gestire il modello richiede infrastruttura e competenze, ma rende la spesa più prevedibile quando le richieste sono numerose. Revolut conserva Claude Code e Codex, gli strumenti di programmazione di Anthropic e OpenAI, per le attività più impegnative: sceglie il fornitore in base al compito, invece di usare sempre quello più costoso.
Che cosa significa «modello a pesi aperti»
I pesi sono i valori numerici appresi durante l'addestramento di un modello AI. Quando sono disponibili, un'organizzazione può eseguire il modello su infrastrutture scelte da lei anziché inviare ogni richiesta al servizio gestito da chi lo ha sviluppato. Questo non significa necessariamente che ogni aspetto del modello sia pubblico.
L'AI aiuta anche quando non scrive codice
Abitbol riferisce che, nelle misure interne su un campione di circa 2.000 ingegneri, il tempo dedicato alla scrittura del codice è migliorato di circa il 60% e quello tra l'avvio di una funzionalità e la sua preparazione al rilascio di circa il 70%. Il secondo dato è interessante: programmare più in fretta serve a poco se poi si perdono giorni a cercare requisiti, leggere documenti e seguire le attività del team. Con un uso dell'AI meno vincolato dal costo di ogni richiesta, gli sviluppatori possono affidarle anche parte di questo lavoro.
I risultati restano misure dichiarate da Revolut, non una prova che GLM da solo abbia prodotto quei miglioramenti. C'è anche un lavoro meno visibile dietro la velocità del sistema: secondo Abitbol, tra aprile e agosto 2026 il tempo necessario a ottenere l'inizio di una risposta è sceso da 14,26 a 1,68 secondi, mentre le richieste al secondo aumentavano del 76%, senza aumentare il numero di GPU indicato nella presentazione. Configurare bene l'infrastruttura ha contato quanto scegliere il modello.
«Cinese» non dice dove finiscono i dati
GLM è sviluppato da un'azienda cinese, ma Abitbol ha precisato che Revolut ne esegue i pesi su un servizio basato negli Stati Uniti, invece di inviare le richieste a un servizio di elaborazione in Cina. Sono percorsi diversi per i dati. Gestire direttamente il modello, però, trasferisce a Revolut anche la responsabilità dei controlli: Abitbol descrive ambienti isolati e regole che richiedono l'approvazione umana per determinate operazioni degli assistenti AI.
La questione ci riguarda da vicino. Revolut opera anche in Italia e le istituzioni finanziarie europee devono gestire i rischi tecnologici e quelli legati ai fornitori secondo il Digital Operational Resilience Act (DORA), il regolamento europeo sulla resilienza operativa digitale applicabile dal 17 gennaio 2025. L'origine del modello, da sola, non certifica né esclude la sicurezza di un impiego: contano il luogo in cui viene eseguito, i dati a cui accede e i controlli attorno al suo utilizzo.
Il 90% non riguarda tutte le spese AI di Revolut
Il confronto dichiarato da Revolut riguarda i costi dei modelli per gli strumenti di programmazione rispetto alla precedente spesa per Anthropic e OpenAI. Non dimostra che l'intero bilancio AI della società sia diminuito del 90%, né fornisce un rendiconto completo e verificato dei costi operativi.
Il modello più potente non deve rispondere a ogni richiesta
La scelta di Revolut propone una regola economica comprensibile anche fuori dalle grandi aziende: riservare gli strumenti più costosi ai problemi che ne giustificano l'uso. Per applicarla su larga scala servono però ingegneri, infrastruttura e controlli; il prezzo per token ottenuto da Revolut non è un listino che chiunque possa replicare.
Per chi usa Revolut in Italia, la novità riguarda gli strumenti interni degli sviluppatori, non annuncia un cambio automatico delle funzioni AI nell'app. Per il settore è un messaggio più ampio: dopo la corsa ad avere il modello migliore, le aziende iniziano a chiedersi quante volte abbiano davvero bisogno di chiamarlo.
