Base44 desvela su modelo de IA propietario para reforzar la defensabilidad en su plataforma de programación por vibración

Base44, la plataforma de codificación por estilo (vibe coding) adquirida por Wix por 80 millones de dólares hace apenas un año —cuando contaba con solo seis meses de antigüedad y un equipo de ocho personas—, ha comenzado a implementar su modelo de inteligencia artificial propietario para ayudar a los usuarios a construir aplicaciones utilizando lenguaje natural.

Este desarrollo llega en un momento en que la comunidad de IA debate si los modelos de vanguardia (frontier models) son óptimos para todos los casos de uso, y si las empresas que dependen de modelos externos pueden mantener una defensibilidad a largo plazo. La última estrategia de Base44, con sede en la Bahía de San Francisco, aborda ambas preocupaciones.

Aunque su LLM personalizado acaba de lanzarse, Base44 tiene como objetivo superar eventualmente a los modelos de vanguardia. El fundador, Maor Shlomo, señala que «entrenar y poseer el modelo como parte de toda nuestra pila tecnológica nos permite muchas más optimizaciones en latencia, coste y eficiencia».

Inicialmente, esta estrategia parece diseñada para superar a competidores como la startup sueca Lovable, que alcanzó el estatus de unicornio en su ronda Serie A el verano pasado utilizando LLMs externos. Sin embargo, Shlomo anticipa que otros actores bien dimensionados también entrenarán sus propios modelos, «al menos aquellos que han alcanzado suficiente escala y velocidad para disponer de datos suficientes».

Jonathan Userovici, socio general de la firma de capital riesgo Headline —que invierte en empresas de IA como Mistral AI pero no en Base44—, identifica los datos como uno de los tres pilares clave de defensibilidad para las startups de IA, junto con la distribución y la pila tecnológica.

En consecuencia, las empresas con marcas sólidas están aprovechando sus datos e infraestructura para mejorar su defensibilidad, un patrón que sigue Base44. La empresa indica que su primera iteración de LLM, Base1, fue entrenada con un conjunto de datos derivado de «decenas de millones de interacciones reales de usuarios en la plataforma».

Este conjunto de datos se expandirá junto con el de sus rivales. La competencia principal podría no ser otras startups de vibe coding, sino los laboratorios de IA de vanguardia que incursionan en el nicho de Base44: Cursor y xAI (la matriz de Grok, también propiedad de SpaceX) están ahora activos en este espacio, y Claude Code ha surgido como una herramienta significativa de vibe coding.

Esto otorga a Anthropic y otros proveedores de IA fundamental acceso a datos y bucles de retroalimentación para mejorar los modelos de creación de aplicaciones. Sin embargo, Shlomo cree que la especialización otorga a Base44 una ventaja, prediciendo que «los modelos están progresando, pero seguirán siendo muy generales en lo que pueden hacer».

Userovici advierte contra subestimar los modelos de vanguardia, citando la startup de tecnología legal Harvey, que abandonó los planes de entrenar su propio modelo. No espera que las empresas de IA aplicada se conviertan en laboratorios de vanguardia de manera masiva, pero contextualiza el movimiento de Base44 dentro de una tendencia más amplia donde los costes de inferencia se han convertido en un factor crítico.

Userovici señala que esta presión sobre los costes ha impulsado cambios exigidos por los clientes empresariales. «No necesariamente ven un retorno de la inversión al utilizar los últimos modelos para todos los casos de uso, por lo que se está configurando toda una infraestructura para realizar orquestación y optimización con el fin de seleccionar los modelos adecuados para ellos, de modo que los costes no se disparen mientras se mantiene un rendimiento igual o similar en la mayoría de los casos de uso».

Aunque las empresas empresariales siguen siendo una minoría entre los usuarios de plataformas de vibe coding, representan una cuota creciente de ingresos, y los usuarios de todos los tamaños están cada vez más preocupados por los costes de IA. La decisión de Base44 de desarrollar su propio LLM estuvo impulsada por múltiples factores, siendo la reducción de costes un beneficio clave.

«Queremos obtener un modelo que esté más alineado con lo que consideramos que es lo correcto, que estará más optimizado para lo que vemos que les gusta a los usuarios en términos de los resultados que obtenemos, y que será más rápido y barato para los clientes en última instancia que utilizar los modelos de vanguardia como Opus», dijo Shlomo.

En cuanto a Base44 en sí, la reducción de costes no es sencilla. En un comunicado de prensa, la empresa declaró que «la propiedad del modelo otorga a Base44 un control directo sobre el gasto de computación e inferencia, lo que se espera que resulte en un perfil de margen estructuralmente más sólido con el tiempo».

Incluso con un retorno diferido, unos márgenes mejorados beneficiarían a la empresa matriz de Base44, que recientemente anunció una reducción de la plantilla del 20%. En contraste, Base44 ha aumentado su número de empleados desde la adquisición y recientemente anunció que había superado los 100 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales.

Esta cifra aún queda por detrás de Lovable, que informó de 500 millones de dólares en ARR a principios de este mes. Sin embargo, Shlomo apuesta a que el «enorme esfuerzo de ingeniería» para desarrollar Base1 consolidará la posición de Base44 como la «única aplicación de vibe coding verticalmente integrada», lo que significa, en términos de Userovici, un actor que posee su distribución, sus datos y su infraestructura todo a la vez.