API खर्च कमी करण्यासाठी Coinbase आता चिनी AI मॉडेल्सकडे वळले आहे

पाश्चात्य AI लॅब्स प्रचंड संगणकीय खर्च (compute costs) आणि नफा यांचा समतोल राखण्यासाठी संघर्ष करत असताना, उद्योगातील दिग्गज आता कार्यक्षमतेसाठी पूर्वेकडे (East) पाहत आहेत. आपले कार्यात्मक खर्च (operational expenditures) अनुकूल करण्यासाठी, तंत्रज्ञान क्षेत्रातील दिग्गज कंपन्यांच्या वाढत्या गटात सामील होऊन Coinbase ने अधिकृतपणे चिनी AI मॉडेल्सचा अवलंब करण्यास सुरुवात केली आहे.

चिनी मॉडेल्सकडे वळणे: GLM आणि Kimi

Coinbase चे CEO Brian Armstrong यांनी नुकतेच खुलासा केला की, कंपनीने आपल्या पायाभूत सुविधांमध्ये (infrastructure) GLM 5.2 आणि Kimi 2.7 सारख्या चीनमध्ये विकसित केलेल्या मॉडेल्सचा समावेश केला आहे. या धोरणात्मक बदलामुळे Coinbase ला मोठ्या प्रमाणात टोकन व्हॉल्यूम हाताळणे शक्य झाले आहे आणि त्याच वेळी त्यांचा AI खर्च निम्म्याने कमी झाला आहे.

ही हालचाल केवळ क्रिप्टो क्षेत्रापुरती मर्यादित नाही. Lindy या स्टार्टअपने DeepSeek v4 कडे वळण्याचा निर्णय घेतला आहे, तर डेटा क्षेत्रातील दिग्गज Snowflake सध्या OpenAI आणि Anthropic च्या महागड्या सेवांना किफायतशीर पर्याय म्हणून चिनी मॉडेल्सची चाचणी घेत आहे. हा बदल उद्योगांच्या AI च्या "फ्रंटियर" (frontier) कडे पाहण्याच्या दृष्टिकोनातील एक मोठा बदल दर्शवतो, जिथे आता ब्रँड ओळखीपेक्षा 'किंमत-परफॉर्मन्स रेशो'ला (price-to-performance ratio) प्राधान्य दिले जात आहे.

इंटेलिजेंट राउटिंग आणि कॉन्टेक्स्ट इंजिनिअरिंग

ही बचत जास्तीत जास्त करण्यासाठी, Coinbase ने एक स्वयंचलित राउटिंग सिस्टम (automated routing system) लागू केली आहे. केवळ एकाच LLM वर अवलंबून राहण्याऐवजी, ही प्रणाली प्रत्येक विनंतीचे मूल्यमापन तीन महत्त्वाच्या निकषांवर करते: कामाची जटिलता (task complexity), खर्च आणि कॅशिंगची क्षमता (caching potential).

या धोरणाची तांत्रिक अंमलबजावणी मोठ्या प्रमाणावर "कॉन्टेक्स्ट इंजिनिअरिंग"वर (context engineering) अवलंबून आहे. डेव्हलपर्सना कॉन्टेक्स्ट कमीत कमी ठेवण्यास आणि नवीन कामांसाठी नवीन सेशन्स सुरू करण्यास प्रोत्साहित केल्यामुळे, Coinbase ने आपली कॅशिंग हिट रेट (caching hit rate) केवळ ५% वरून ६०% पर्यंत यशस्वीरित्या वाढवली आहे. या कार्यक्षमतेमुळे कंपनीला दैनंदिन कामांसाठी स्वस्त मॉडेल्स वापरता येतात आणि जटिल कामांसाठी उच्च-तर्कशक्ती (high-reasoning) असलेली मॉडेल्स राखून ठेवता येतात; ही पद्धत आता 'एजेंटिक वर्कफ्लो' (agentic workflows) विस्तारण्यासाठी एक ब्लूप्रिंट बनत आहे.

टोकनमॅक्सिंग आणि परफॉर्मन्स अकाउंटेबिलिटी

"एजेंटिक रिझनिंग" (agentic reasoning) मॉडेल्सच्या—जसे की अपेक्षित GPT-5.x सिरीज—वाढीमुळे टोकनच्या वापरामध्ये मोठी वाढ झाली आहे. Amazon आणि Meta सारख्या कंपन्यांमध्ये "टोकनमॅक्सिंग" (tokenmaxxing) चा कल दिसून आला आहे, जिथे कर्मचारी कडक देखरेखीशिवाय मोठ्या प्रमाणात टोकन्स खर्च करतात, परंतु Coinbase याउलट एक वेगळे तत्वज्ञान राबवत आहे.

Armstrong यांनी निर्बंधांशिवाय पारदर्शकता देणारे मॉडेल आणले आहे: डेव्हलपर्सच्या वापराला कोणतीही मर्यादा नाही, परंतु त्यांचा खर्च पारदर्शक आहे. याचे मार्गदर्शक तत्त्व "इम्पॅक्ट-बेस्ड अकाउंटेबिलिटी" (impact-based accountability) आहे—म्हणजेच डेव्हलपर AI टोकन्सवर जितका जास्त खर्च करेल, तितका अपेक्षित आउटपुट आणि व्यवसायावर होणारा परिणाम अधिक असणे आवश्यक आहे. हा दृष्टिकोन मोठ्या संगणकीय गरजा आणि ROI (गुंतवणुकीवरील परतावा) यांची गरज यांचा समतोल राखतो.

पाश्चात्य लॅब्ससाठी किंमत चाचणी (Pricing Stress Test)

स्वस्त चिनी पर्यायांकडे होणारे हे स्थलांतर पाश्चात्य AI लॅब्सवर प्रचंड दबाव निर्माण करत आहे, विशेषतः जेव्हा OpenAI आणि Anthropic सारख्या कंपन्या IPO कडे लक्ष देत आहेत आणि त्यांना शाश्वत वाढ सिद्ध करण्याची गरज आहे. किंमतींचे युद्ध (price war) आधीच स्पष्टपणे दिसत आहे; असे समजते की OpenAI, GPT-5.6-Sol सारखे अधिक टोकन-कार्यक्षम प्रकार आणि कमी किमतीची, हलकी मॉडेल्स देऊन स्पर्धेला प्रत्युत्तर देत आहे. पाश्चात्य पुरवठादारांसाठी आव्हान आता केवळ बुद्धिमत्तेचे राहिलेले नाही, तर अशी किंमत राखण्याचे आहे ज्यामुळे कॉर्पोरेट ग्राहक अधिक किफायतशीर जागतिक स्पर्धकांकडे वळणार नाहीत.

मुख्य मुद्दे

  • खर्च ऑप्टिमायझेशन (Cost Optimization): Coinbase ने एकूण टोकन वापर वाढवत असतानाच GLM 5.2 आणि Kimi 2.7 सारखी चिनी मॉडेल्स समाविष्ट करून आपला AI खर्च निम्म्याने कमी केला आहे.
  • तांत्रिक कार्यक्षमता (Technical Efficiency): स्वयंचलित राउटिंग आणि कॉन्टेक्स्ट इंजिनिअरिंग लागू केल्यामुळे Coinbase ला कॅशिंग हिट रेट ५% वरून ६०% पर्यंत वाढवता आला आहे.
  • बाजारातील दबाव (Market Pressure): स्वस्त मॉडेल्सकडे वळल्यामुळे पाश्चात्य लॅब्सना त्यांचे उच्च मूल्यांकन (valuation) आणि आगामी IPO च्या शक्यतांचे समर्थन करण्यासाठी किंमतींच्या युद्धात उतरण्यास भाग पाडले जात आहे.