Il caso Revolut: perché l'AI costa sempre meno

Il caso Revolut è il segnale più chiaro di questo autunno su dove stanno andando i costi dell’intelligenza artificiale. La banca digitale ha spostato circa 2.000 sviluppatori da Claude Code e Codex, come strumenti predefiniti, a modelli open-weight della cinese Z.ai, e dice di spendere circa un decimo di prima. Lo ha raccontato David Abitbol, responsabile operations e infrastruttura, il 13 ottobre all’AI Engineer di New York.

Cosa è successo

Revolut aveva iniziato con Gemini e Claude Code. Secondo Abitbol, alcuni ingegneri arrivavano a spendere da 1.000 a 10.000 dollari al mese senza un ritorno chiaro, e l’azienda aveva messo limiti rigidi ai token. Ad aprile 2026 è passata a GLM-5.1 di Z.ai, poi a GLM-5.3: modelli “open-weight”, cioè con i pesi scaricabili. Revolut non usa il servizio di Z.ai: scarica il modello e lo fa girare su infrastruttura scelta da lei, negli Stati Uniti, con 56 GPU Nvidia B200. Nessun dato passa per server in Cina.

I numeri dichiarati: un costo medio di circa 0,30 dollari per milione di token e una fattura pari a circa un decimo di quella pagata prima ad Anthropic e OpenAI. Claude Code e Codex restano disponibili per i casi più difficili. Revolut riporta anche tempi di sviluppo più brevi, ma il confronto non isola l’effetto del cambio di modello.

Attenzione a come si leggono queste cifre. Sono dati interni di Revolut, non verificati da terzi, e la stessa pagina del talk avverte che valgono per quella installazione e quel livello di utilizzo. Revolut non ha detto cosa comprenda il conto: il confronto è tra fatture e non tiene conto delle persone che gestiscono l’infrastruttura, del monitoraggio e degli altri servizi cloud di contorno.

Perché l’AI costa sempre meno

Il caso Revolut è un esempio estremo di una tendenza che arriva da tre direzioni.

Il prezzo per token scende. Secondo l’AI Index 2025 di Stanford, il costo per ottenere prestazioni del livello di GPT-3.5 è calato di oltre 280 volte tra novembre 2022 e ottobre 2024. E i listini si allargano verso il basso: oggi GPT-5.6 Luna, il modello più piccolo di OpenAI, costa 0,20 dollari per milione di token in ingresso, circa venti volte meno di GPT-5.6 Sol.
I modelli open si avvicinano ai migliori. Sempre secondo l’AI Index, su alcuni test il distacco tra modelli aperti e chiusi è sceso in un anno dall’8% all’1,7%.
Hardware e software rendono di più. Lo stesso rapporto stima che il costo dell’hardware cali di circa il 30% l’anno e l’efficienza energetica migliori del 40%. Revolut, con le stesse 56 GPU, ha servito più richieste con risposte molto più rapide solo ottimizzando il software.

Sono stime su periodi e test precisi, non promesse per il futuro.

Cosa cambia per un’azienda italiana

Non conviene mettersi un modello in casa. Revolut ha migliaia di sviluppatori, 56 GPU di ultima generazione e un team che ottimizza l’infrastruttura. Una PMI con venti o cinquanta persone che usano l’AI non arriverebbe mai a volumi tali da ripagare server, persone e manutenzione. Per lei la strada è usare i modelli via servizio, pagando a consumo o in abbonamento.

Conviene scegliere il modello giusto per ogni compito. Questa è la vera lezione di Revolut: il modello più costoso solo dove serve. Un’azienda di distribuzione che classifica email d’ordine o estrae dati dai DDT può usare un modello piccolo ed economico; per un parere complesso o un contratto da analizzare ha senso pagare quello migliore. Tra il modello più piccolo e il più grande dello stesso fornitore il prezzo può variare di oltre dieci volte.

Rivedete abbonamenti e listini. Molte aziende pagano licenze prese un anno fa, mentre nel frattempo sono usciti piani e modelli più economici. Una verifica ogni sei mesi su cosa si usa davvero richiede poco tempo.

Con i modelli cinesi, guardate dove finiscono i dati. Usare un modello open come GLM sui server di un fornitore europeo o americano è una cosa; usare l’app o le API del produttore in Cina è un’altra. Nel secondo caso i dati possono uscire dallo Spazio economico europeo verso un Paese senza decisione di adeguatezza ai sensi del GDPR. Il Garante privacy, nel gennaio 2025, ha limitato in Italia il trattamento dei dati da parte di DeepSeek. Prima di usare un modello, chiedete al fornitore dove gira, chi è il titolare del trattamento e se i dati vengono conservati o usati per l’addestramento.

Il mio parere

Il caso Revolut non dice a una PMI di comprare GPU. Dice che pagare il modello più potente per ogni singola richiesta non è più una scelta obbligata, e che i prezzi continueranno a scendere. Prenderei con prudenza il “dieci volte meno”: è un dato interno, con costi esclusi. Ma la domanda giusta da farsi resta la stessa: quale modello mi serve davvero per questo lavoro?

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