Coinbase تخفض إنفاقها على الذكاء الاصطناعي بما يقرب من النصف، وتجعل نماذج الوزن المفتوح الخيار الافتراضي

وفقًا لـ BlockBeats، صرح براين أرمسترونغ، الرئيس التنفيذي لـ Coinbase، في 27 يونيو أن المفتاح للحفاظ على استقرار تكاليف الذكاء الاصطناعي بينما ينمو استخدام الرموز بشكل هائل ليس تقييد الاستخدام، بل استخدام نماذج افتراضية أفضل وآليات التخزين المؤقت. تستخدم Coinbase افتراضيًا نماذج مفتوحة الأوزان مثل GLM 5.2 و Kimi 2.7 عبر بوابة LLM الخاصة بها، مع تشجيع المهندسين على اختيار النماذج المناسبة لمهام محددة. أشارت الشركة إلى أن 91% من الموظفين لم يصلوا أبدًا إلى حدود الاستخدام، لذا بدلاً من خفض الحصص، تحولت إلى نماذج افتراضية أقل تكلفة.

نفذت Coinbase معالجة الطلبات الواعية للتخزين المؤقت وتوجيه النماذج الذكي بناءً على معدلات نجاح التخزين المؤقت. على سبيل المثال، بعد تحسين تنفيذ التخزين المؤقت، تحسن معدل نجاح التخزين المؤقت لـ LibreChat من 5% إلى 60%. من خلال هذه الممارسات، خفضت Coinbase إنفاقها على الذكاء الاصطناعي بنحو النصف بينما يستمر استخدام الرموز في النمو.