Coinbase переходить на китайські моделі ШІ, щоб скоротити витрати на API

Поки західні лабораторії ШІ намагаються збалансувати величезні витрати на обчислення з прибутковістю, лідери галузі починають шукати ефективність на Сході. Coinbase офіційно приєдналася до зростаючої когорти технологічних гігантів, які переходять на китайські моделі ШІ для оптимізації своїх операційних витрат.

Перехід на китайські моделі: GLM та Kimi

Генеральний директор Coinbase Браян Армстронг нещодавно повідомив, що компанія інтегрувала розроблені в Китаї моделі, такі як GLM 5.2 та Kimi 2.7, у свою інфраструктуру. Цей стратегічний зсув дозволив Coinbase обробляти значно більші обсяги токенів, одночасно скоротивши витрати на ШІ вдвічі.

Цей крок не обмежується лише криптосектором. Стартап Lindy перейшов на DeepSeek v4, а дата-гігант Snowflake наразі тестує китайські моделі як економічно вигідні альтернативи дорогим пропозиціям від OpenAI та Anthropic. Цей зсув сигналізує про масштабну трансформацію в тому, як підприємства сприймають «передовий край» (frontier) ШІ, надаючи пріоритет співвідношенню ціни та продуктивності, а не впізнаваності бренду.

Інтелектуальна маршрутизація та контекстне проектування

Щоб максимізувати цю економію, Coinbase впровадила систему автоматизованої маршрутизації. Замість того, щоб покладатися на одну LLM, система оцінює кожен запит на основі трьох критичних метрик: складності завдання, вартості та потенціалу кешування.

Технічна реалізація цієї стратегії значною мірою покладається на «контекстне проектування» (context engineering). Заохочуючи розробників підтримувати лаконічний контекст і ініціювати нові сесії для нових завдань, Coinbase успішно збільшила показник влучання кешу (caching hit rate) лише з 5% до 60%. Така ефективність дозволяє компанії використовувати дешевші моделі для рутинних завдань, резервуючи моделі з високим рівнем міркування для складних операцій — цей метод стає шаблоном для масштабування агентних робочих процесів (agentic workflows).

Tokenmaxxing та відповідальність за продуктивність

Розвиток моделей «агентного міркування» (agentic reasoning) — таких як очікувана серія GPT-5.x — призвів до різкого зростання споживання токенів. У той час як у таких компаніях, як Amazon та Meta, спостерігається тенденція до «tokenmaxxing», коли працівники витрачають величезну кількість токенів без суворого нагляду, Coinbase впроваджує іншу філософію.

Армстронг запровадив модель прозорості без обмежень: використання токенів для розробників не обмежене, але їхні витрати є прозорими. Керівним принципом є «відповідальність на основі результату» (impact-based accountability): чим більше розробник витрачає на токени ШІ, тим вищими мають бути очікуваний результат і вплив на бізнес. Такий підхід балансує потребу у великих обчислювальних потужностях з необхідністю отримання окупності інвестицій (ROI).

Ціновий стрес-тест для західних лабораторій

Масовий перехід на дешевші китайські альтернативи чинить величезний тиск на західні лабораторії ШІ, особливо зараз, коли такі компанії, як OpenAI та Anthropic, готуються до IPO і мають довести стале зростання. Початок цінової війни вже очевидний: повідомляється, що OpenAI протистоїть конкуренції, пропонуючи більш токен-ефективні варіанти, такі як GPT-5.6-Sol, а також дешевші та легші моделі. Для західних постачальників виклик полягає вже не лише в інтелектуальності, а й у підтримці такої ціни, яка б не дозволила корпоративним клієнтам перейти до більш економічних глобальних конкурентів.

Основні висновки

• Оптимізація витрат: Coinbase вдвічі скоротила свої витрати на ШІ, інтегрувавши китайські моделі, такі як GLM 5.2 та Kimi 2.7, одночасно збільшивши загальне використання токенів.
• Технічна ефективність: Впровадження автоматизованої маршрутизації та контекстного проектування дозволило Coinbase підвищити показник влучання кешу з 5% до 60%.
• Ринковий тиск: Перехід на дешевші моделі змушує західні лабораторії вступати в цінову війну, щоб виправдати свої високі оцінки та перспективи майбутнього IPO.