Revolut migra 2.000 engenheiros para IA própria e corta custos
Revolut colocou cerca de 2.000 engenheiros para usar um modelo de linguagem generativa hospedado internamente, reduzindo em cerca de 90% o custo de IA para codificação.
Tecnologia
Revolut otimiza operações ao implementar modelo interno de IA, gerando economia significativa em custos de codificação.
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A Revolut colocou cerca de 2.000 engenheiros para usar um modelo de linguagem generativa hospedado internamente em sua própria infraestrutura, reduzindo em cerca de 90% os custos de inteligência artificial para codificação e ganhando mais controle sobre dados e processos.
Revolut troca nuvem por infraestrutura própria
Segundo David Abitbol, líder de operações de IA da fintech, a empresa passou a rodar o modelo em 56 GPUs Nvidia B200. Com essa arquitetura, o custo médio chega a 30 centavos de dólar por milhão de tokens processados, aproximadamente um décimo do valor pago antes a fornecedores externos como Anthropic e OpenAI.
Na prática, a mudança realoca grande parte da base de desenvolvedores para um ambiente de IA sob total gestão da Revolut, diminuindo a dependência de APIs de terceiros e permitindo ajustar o sistema às necessidades internas, do ritmo de entrega de código às políticas de segurança.
Abitbol resumiu o ganho de eficiência ao afirmar que opera hoje com “56 Nvidia B200s, a blended 30 cents per million tokens, roughly a tenth of what they paid Anthropic and OpenAI”. A redução de custo abre espaço para que o orçamento antes destinado a chamadas de modelo em nuvem seja redirecionado para novas frentes de produto e expansão tecnológica.
Claude Code e Codex ficam na lista de exceções
Mesmo com a guinada para o modelo self-hosted, a Revolut manteve Claude Code e Codex em uma lista de exceções. Esses serviços continuam fora da migração principal, o que indica uso pontual ou para casos específicos em que as ferramentas internas ainda não substituem plenamente as soluções externas.
A decisão cria uma espécie de regime híbrido: o grosso da codificação passa pelo modelo interno, mais barato e customizável, enquanto recursos de terceiros seguem disponíveis onde oferecem vantagens técnicas ou de produtividade. Isso também dilui riscos de depender de um único stack de IA, mantendo alternativas prontas em caso de falhas ou gargalos na infraestrutura própria.
Entenda o contexto
A migração da Revolut acompanha um movimento mais amplo de empresas de tecnologia que começam a internalizar modelos de linguagem generativa para ganhar previsibilidade de custo, reforçar a segurança de dados e adaptar as ferramentas ao seu próprio código-base.
No caso da fintech, o impacto é direto nas equipes de engenharia de software: com milhares de desenvolvedores usando a mesma plataforma self-hosted, a companhia pode padronizar fluxos de trabalho, integrar a IA às esteiras de desenvolvimento e monitorar de perto qualidade, latência e consumo de recursos.
Para o mercado, o passo da Revolut funciona como sinal de que, em escala, modelos de linguagem operados dentro de casa podem se tornar mais competitivos do que o consumo puro de APIs externas. A tendência, se ganhar força em outras grandes empresas, tende a pressionar fornecedores de IA a rever preços, formatos de oferta e formas de integração com infraestruturas corporativas.
