Coinbase برای کاهش هزینههای API به مدلهای هوش مصنوعی چینی روی آورد
در حالی که آزمایشگاههای هوش مصنوعی غربی برای ایجاد تعادل میان هزینههای عظیم محاسباتی و سودآوری در تلاش هستند، رهبران این صنعت برای دستیابی به کارایی بیشتر، شروع به نگاه کردن به شرق کردهاند. Coinbase رسماً به گروه رو به رشدی از غولهای فناوری پیوست که برای بهینهسازی هزینههای عملیاتی خود، به سمت مدلهای هوش مصنوعی چینی تغییر مسیر دادهاند.
تغییر مسیر به سمت مدلهای چینی: GLM و Kimi
برایان آرمسترانگ، مدیرعامل Coinbase، اخیراً فاش کرد که این شرکت مدلهای توسعهیافته در چین، مانند GLM 5.2 و Kimi 2.7 را در زیرساختهای خود ادغام کرده است. این تغییر استراتژیک به Coinbase اجازه داده است تا حجم توکنهای بسیار بالاتری را مدیریت کند و همزمان هزینههای هوش مصنوعی خود را به نصف کاهش دهد.
این حرکت تنها محدود به بخش کریپتو نیست. استارتاپ Lindy به DeepSeek v4 تغییر مسیر داده است و غول داده، Snowflake، در حال حاضر در حال آزمایش مدلهای چینی به عنوان جایگزینهای مقرونبهصرفه برای محصولات گرانقیمت OpenAI و Anthropic است. این تغییر نشاندهنده گذاری عظیم در نحوه نگرش شرکتها به «مرزهای» هوش مصنوعی است، که در آن نسبت قیمت به عملکرد بر آشنایی با برند اولویت دارد.
مسیریابی هوشمند و مهندسی بافت (Context Engineering)
برای به حداکثر رساندن این صرفهجوییها، Coinbase یک سیستم مسیریابی خودکار را پیادهسازی کرده است. این سیستم به جای تکیه بر یک LLM واحد، هر درخواست را بر اساس سه معیار حیاتی ارزیابی میکند: پیچیدگی وظیفه، هزینه و پتانسیل کشینگ (Caching).
اجرای فنی این استراتژی به شدت بر «مهندسی بافت» (context engineering) متکی است. Coinbase با تشویق توسعهدهندگان به سبک نگه داشتن بافت (context) و شروع جلسات جدید برای وظایف جدید، موفق شد نرخ موفقیت کشینگ خود را از تنها ۵٪ به ۶۰٪ افزایش دهد. این کارایی به شرکت اجازه میدهد تا از مدلهای ارزانتر برای وظایف روتین استفاده کند و در عین حال مدلهای با قدرت استدلال بالا را برای عملیات پیچیده رزرو کند؛ تکنیکی که در حال تبدیل شدن به الگویی برای مقیاسپذیری جریانهای کاری عاملمحور (agentic workflows) است.
تلاقی Tokenmaxxing و پاسخگویی عملکردی
ظهور مدلهای «استدلال عاملمحور» (agentic reasoning) — مانند سری مورد انتظار GPT-5.x — منجر به افزایش ناگهانی در مصرف توکن شده است. در حالی که شرکتهایی مانند Amazon و Meta شاهد روند "tokenmaxxing" بودهاند (جایی که کارکنان بدون نظارت دقیق، مقادیر عظیمی از توکنها را مصرف میکنند)، Coinbase در حال پیادهسازی فلسفه متفاوتی است.
آرمسترانگ مدلی از شفافیت بدون محدودیت را معرفی کرده است: استفاده توسعهدهندگان محدود نمیشود، اما هزینههای آنها شفاف است. اصل راهنما «پاسخگویی مبتنی بر تأثیر» است؛ هرچه یک توسعهدهنده برای توکنهای هوش مصنوعی بیشتر هزینه کند، خروجی مورد انتظار و تأثیر تجاری آن نیز باید بالاتر باشد. این رویکرد، نیاز به محاسبات سنگین را با ضرورت بازگشت سرمایه (ROI) متعادل میکند.
آزمون فشار قیمتگذاری برای آزمایشگاههای غربی
مهاجرت به سمت جایگزینهای ارزانتر چینی، فشار شدیدی بر آزمایشگاههای هوش مصنوعی غربی وارد میکند، بهویژه از آنجایی که شرکتهایی مانند OpenAI و Anthropic چشم به عرضه اولیه عمومی (IPO) دارند و باید رشد پایدار خود را اثبات کنند. یک جنگ قیمتی در حال شکلگیری است؛ گزارشها حاکی از آن است که OpenAI با ارائه نسخههای کارآمدتر از نظر مصرف توکن، مانند GPT-5.6-Sol و مدلهای ارزانتر و سبکتر، در حال مقابله با رقابت است. برای ارائهدهندگان غربی، چالش دیگر فقط هوشمندی نیست، بلکه حفظ سطح قیمتی است که مانع از مهاجرت مشتریان سازمانی به رقبای اقتصادیتر جهانی شود.
نکات کلیدی
- بهینهسازی هزینه: Coinbase با ادغام مدلهای چینی مانند GLM 5.2 و Kimi 2.7، در حالی که کل استفاده از توکن را افزایش داده، هزینههای هوش مصنوعی خود را به نصف کاهش داده است.
- کارایی فنی: پیادهسازی مسیریابی خودکار و مهندسی بافت (context engineering) به Coinbase اجازه داده است تا نرخ موفقیت کشینگ را از ۵٪ به ۶۰٪ افزایش دهد.
- فشار بازار: تغییر مسیر به سمت مدلهای ارزانتر، آزمایشگاههای غربی را مجبور به ورود به یک جنگ قیمتی میکند تا ارزشگذاریهای بالا و چشماندازهای عرضه اولیه عمومی خود را توجیه کنند.