Coinbase ciął rachunki za AI o połowę. Sekret? Chińskie modele
Giełda kryptowalut Coinbase zamieniła drogie modele zachodnie na chińskie odpowiedniki i w krótkim czasie zmniejszyła wydatki na AI o 50%. Jak to możliwe i co z tego wynika dla każdej firmy, która płaci za narzędzia oparte na sztucznej inteligencji?
Redakcja Neurise
6 min czytania
28 czerwca 2026
Coinbase, jedna z większych giełd kryptowalut na świecie, oficjalnie potwierdziła przełączenie się na chińskie modele językowe i ograniczenie rachunków za AI o około 50 procent. Zużycie tokenów przez programistów jednocześnie wzrosło, a nie spadło - co pokazuje, że firma dostała więcej mocy obliczeniowej za połowę pieniędzy.
W skrócie
- Coinbase zmniejszył wydatki na AI o około 50%, przechodząc m.in. na modele GLM 5.2 i Kimi K2.7 Code.
- Cache hit rate w zapytaniach do modeli wzrósł z 5% do 60%, co dodatkowo obniżało koszty.
- 91% programistów firmy nigdy nie wyczerpywało dawnych limitów - nowe modele dają im więcej przestrzeni przy niższym rachunku.
- Trend widać szerzej: inne firmy, m.in. Lindy, także raportują przejście na chińskie lub tanie zachodnie modele jako strategię redukcji kosztów.
Co dokładnie zmienił Coinbase
Przez długi czas firmy technologiczne korzystały głównie z modeli OpenAI i Anthropic - drogich, ale uznawanych za najdokładniejsze. Coinbase postanowił to założenie sprawdzić w praktyce. Firma wdrożyła chińskie modele językowe przez własny wewnętrzny gateway LLM - wśród nich GLM 5.2 (Zhipu AI) oraz Kimi K2.7 Code (Moonshot AI) - i porównała rzeczywiste wyniki z tym, co dostawała za te pieniądze wcześniej.
Efekt finansowy okazał się wyraźny: łączne wydatki na modele AI spadły o około 50 procent. Co ważne, nie stało się to kosztem ograniczenia pracy - wręcz przeciwnie, zużycie tokenów przez programistów wzrosło. Firma płaciła mniej i jednocześnie korzystała z AI intensywniej.
Niemałą rolę odegrała też optymalizacja po stronie infrastruktury. Cache hit rate, czyli odsetek zapytań obsłużonych z pamięci podręcznej zamiast ponownego wywołania modelu, wzrósł z zaledwie 5% do 60%. Prosta arytmetyka: jeśli sześć na dziesięć zapytań nie trafia do drogiego modelu, rachunek za tokeny spada bez żadnych kompromisów jakościowych.
Skąd taka różnica w cenie
GLM 5.2 kosztuje 1,40 USD za milion tokenów wejściowych i 4,40 USD za milion tokenów wyjściowych. Dla porównania - Anthropic Opus 4.8 to odpowiednio 5 USD i 25 USD. Wychodzi na to, że na wyjściu GLM jest blisko sześć razy tańszy przy zbliżonej użyteczności dla rutynowych zadań programistycznych.
Modele Kimi (Moonshot AI) mają podobny profil cenowy. Część z nich oferuje też wersje open-source, co otwiera drogę do hostowania modelu we własnej infrastrukturze zamiast płacenia za każdy token z zewnętrznego API.
To nie jest zjawisko marginalne. Na podobną decyzję zdecydował się zakładający platformę automatyzacji Lindy, który przeszedł na DeepSeek v4. Snowflake i inne firmy z sektora danych też eksperymentują z dywersyfikacją dostawców modeli. Wspólny mianownik: modele z Azji zamknęły w ostatnim roku większość przepaści jakościowej wobec liderów, a ich ceny pozostają wyraźnie niższe.
Brian Armstrong skomentował to krótko na platformie X: im więcej wydajesz na AI, tym większego efektu powinieneś oczekiwać. Innymi słowy - rachunek nie jest celem samym w sobie, ale nie ma powodu płacić więcej, jeśli dostępne jest to samo za połowę.
Dlaczego 91% programistów nigdy nie wyczerpywało limitów
Ciekawa obserwacja z wdrożenia Coinbase dotyczy zachowania użytkowników. Dane firmy pokazały, że aż 91 procent programistów nigdy nie osiągało dawnych limitów zużycia AI. To sugeruje, że poprzedni model rozliczeń - wysoka cena za token przy niskim suficie zużycia - był faktycznie nieefektywny: firma płaciła za pojemność, z której większość pracowników i tak nie korzystała.
Nowe podejście odwraca te proporcje. Niższe ceny tokenów pozwalają na wyższe limity lub ich praktyczną likwidację, co zachęca programistów do szerszego korzystania z asystentów AI bez obawy o przekroczenie budżetu. Firma dostaje realne zwiększenie produktywności zamiast sztucznych ograniczeń.
Co to znaczy dla Twojej firmy i jej widoczności
Historia Coinbase to nie tylko lekcja o oszczędzaniu na fakturach. Wpisuje się w szerszy ruch, który zmienia sposób, w jaki firmy produkują treści i komunikują się przez AI - a to ma bezpośredni związek z SEO i GEO.
Kiedy korzystanie z AI tanieje, więcej firm decyduje się na automatyzację tworzenia treści. Oznacza to:
- Więcej AI-contentu w wynikach wyszukiwania. Google i inne wyszukiwarki już teraz zalewane są generowanymi tekstami. Im niższy próg kosztowy, tym więcej masowego contentu pojawia się w sieci.
- Wyższą wartość oryginalności i autorytetu. Modele AI cytują źródła, które uznają za wiarygodne i eksperckie. Firma z prawdziwym doświadczeniem i unikalnym punktem widzenia ma szansę być wymieniana przez asystentów, podczas gdy masowo generowane teksty zlewają się w szum.
- Cache hit rate jako metafora dla SEO. Tak jak Coinbase zaoszczędził, buforując powtarzające się zapytania, tak Twoja strona może "buforować" ruch - budując treści, które na konkretne pytania klientów odpowiadają raz, a pracują przez lata.
Tańsze AI nie osłabia wartości dobrego SEO i GEO - raczej ją wzmacnia. Gdy wszyscy mają dostęp do generatora treści za grosze, wyróżnia się ten, kto potrafi udzielić odpowiedzi lepiej i z większym autorytetem niż algorytm.
Ninety-one percent of our developers never hit their old limits. We paid for capacity that went unused - until we stopped paying that premium.
Najczęstsze pytania
Coinbase przeszedł na GLM 5.2 (Zhipu AI) oraz Kimi K2.7 Code (Moonshot AI). Oba modele są dostępne w cenach wyraźnie niższych niż porównywalne modele zachodnich dostawców.
Firma poinformowała o około 50-procentowej redukcji wydatków na modele językowe. Jednocześnie zużycie tokenów wzrosło, co oznacza, że koszty spadły mimo większego wolumenu pracy wykonywanej przez AI.
Decyzja należy do każdej firmy indywidualnie. Trzeba ocenić regulacje dotyczące ochrony danych, politykę prywatności dostawcy i to, jakie dane są przesyłane do modelu. W przypadku Coinbase dane finansowe użytkowników nie są wysyłane do zewnętrznych modeli - firma przetwarza zapytania wewnętrznie przez własny gateway LLM.
Jeśli więcej firm intensywniej korzysta z AI dzięki niższym cenom, rośnie ilość generowanych treści. To zwiększa konkurencję w wynikach wyszukiwania i odpowiedziach AI. Firmy, które budują autorytet tematyczny i wiarygodność własnych treści (SEO i GEO), będą wyróżniały się na tle masowo produkowanego contentu.
Źródła: The Information - Coinbase Cuts AI Spending in Half As Usage Rises (28.06.2026), The Decoder - Coinbase joins the rush to Chinese AI models (28.06.2026), TechTimes - Coinbase Cuts AI Spend 50% on Chinese Models (28.06.2026), PANews - Coinbase CEO: Enable open-source models GLM and Kimi by default (28.06.2026).
Powiązane artykuły
Sprawdź, czy AI poleca Twoją firmę.
Zacznij od bezpłatnego audytu SEO i GEO. Sprawdzimy, jak modele AI opisują Twoją markę, i wskażemy priorytety zwiększające szanse na cytowanie.