# «ريفولوت» تخفض تكاليف الذكاء الاصطناعي بنسبة 90% عبر الانتقال إلى النماذج المفتوحة المستضافة ذاتياً - Link: https://almosadron.com/%d8%a7%d9%84%d8%a7%d9%82%d8%aa%d8%b5%d8%a7%d8%af/%d8%b1%d9%8a%d9%81%d9%88%d9%84%d9%88%d8%aa-%d8%aa%d8%ae%d9%81%d8%b6-%d8%aa%d9%83%d8%a7%d9%84%d9%8a%d9%81-%d8%a7%d9%84%d8%b0%d9%83%d8%a7%d8%a1-%d8%a7%d9%84%d8%a7%d8%b5%d8%b7%d9%86%d8%a7/ - Published: 2026-11-05T14:01:35+02:00 - Author: أحمد جبريل كشفت شركة التكنولوجيا المالية البريطانية **«ريفولوت» (Revolut)** عن نجاحها في تقليل تكاليف استخدام الذكاء الاصطناعي في برمجة وتطوير الأنظمة بنسبة تصل إلى **90%** خلال أقل من عام، وذلك عقب تحولها لاستضافة النماذج مفتوحة الوزن (Open-Weights) محلياً بدلاً من الاعتماد الرئيسي على الخدمات التجارية المدفوعة مثل Claude وOpenAI. وأوضح دافيد أبيتبول، رئيس العمليات والبنية التحتية في الشركة، خلال مؤتمر “AI Engineer” في نيويورك، أن الاعتماد على نموذج **GLM** التابع لشركة Z.ai وتوفيره عبر **56 معالج ألعاب ورسومات من طراز Nvidia B200** خفّض التكلفة إلى نحو **0.30 دولار لكل مليون رمز (Token)**، وهو ما يمثل عُشر تكلفة الخدمات السحابية للتطوير البرمجي. وقد انعكس هذا التحول إيجابياً على بيئة العمل البرمجية لـ 2,000 مهندس بالشركة، محققاً تحسناً بنسبة **60%** في سرعة كتابة الكود و**70%** في تقليص زمن إنتاج المشاريع. وأشار أبيتبول إلى أن خفض التكلفة ورفع القيود عن استخدام الرموز سمح للشركة بأتمتة المهام الروتينية مثل استكشاف الأخطاء (Debugging) وإدارة تذاكر الدعم عبر المنصات المؤسسية، مع ضبط سعة النوافذ إلى **256 ألف رمز** لتحقيق سرعة استجابة فائقة دون تكاليف فائضة. وأكدت الشركة استمرار استخدامها المحدود للنماذج التجارية عبر توجيه الذكاء الاصطناعي (Model Router) للمهام الخاصة بمعالجة الصور والواجهات البصرية، بينما تظل البرمجة الأساسية معتمدة بالكامل على البنية التحتية المستضافة ذاتياً.