Base44、独自開発のAIモデルを公開し、Vibeコーディングプラットフォームの防御力を強化

Base44は、わずか1年前にWixによって8,000万ドルで買収された「バイブコーディング」プラットフォームであり、当時チーム8名、設立からわずか6ヶ月という若さであったが、自然言語を用いてアプリケーションを構築するユーザーを支援するため、独自のAIモデルの提供を開始した。
この展開は、最先端モデルがすべてのユースケースにおいて最適かどうか、そして外部モデルに依存する企業が長期的な防衛性を維持できるかどうかをめぐってAIコミュニティが議論している時期に到来した。ベイエリアを拠点とするBase44の最新戦略は、これらの懸念の両方に答えようとするものである。
カスタムLLMはまだロールアウト段階にあるものの、Base44は最終的に最先端モデルを上回ることを目指している。創業者のMaor Shlomo氏は、「モデルをトレーニングし、[our] 全体のスタックの一部として所有することで、レイテンシ、コスト、効率性においてより多くの最適化が可能になる」と指摘している。
当初、この戦略はスウェーデンのスタートアップであるLovableのような競合他社を凌駕するために設計されたように見える。Lovableは昨年のシリーズAラウンドで外部LLMを活用してユニコーン企業となった。しかし、Shlomo氏は、十分な規模と速度を獲得し、十分なデータを保有しているプレイヤーは「少なくとも」独自のモデルをトレーニングすると予想している。
Mistral AIのようなAI企業に投資するが、Base44には投資していないVC企業HeadlineのジェネラルパートナーであるJonathan Userovici氏は、データは、流通と技術スタックと並んで、AIスタートアップにとっての3つの主要な防衛性の柱の一つであると特定している。
したがって、強力なブランドを持つ企業は、データとインフラストラクチャを活用して防衛性を強化しており、Base44もこのパターンに従っている。同社は、最初のLLMイテレーションであるBase1が、「プラットフォーム上の数千万件の実際のユーザーインタラクション」から派生したデータセットでトレーニングされたと述べている。
このデータセットは競合他社とともに拡大していく。主要な競合は他のバイブコーディングスタートアップではなく、Base44のニッチに侵食している最先端AIラボである可能性がある。CursorやxAI(Grokの親会社でありSpaceXも所有)がすでにこの分野で活動しており、Claude Codeも重要なバイブコーディングツールとして台頭している。
これにより、Anthropicやその他の基盤AIプロバイダーは、アプリ作成モデルを改善するためのデータとフィードバックループにアクセスできる。しかし、Shlomo氏は専門性がBase44に優位性を与えると信じており、「モデルは進歩しているが、何ができるかについては非常に一般的なものにとどまるだろう」と予測している。
Userovici氏は、独自のモデルのトレーニング計画を放棄した法テックスタートアップであるHarveyを引用し、最先端モデルを見下げるよう警告している。彼は、応用AI企業が総じて最先端ラボになるとは予想していないが、推論コストが重要な要因となった広範なトレンドの中でBase44の動きを位置づけている。
Userovici氏は、このコスト圧力がエンタープライズ顧客が要求する変化を促したと指摘している。「彼らは必ずしもすべてのユースケースで最新モデルを使用することの[投資対効果]を見出していないため、コストが急騰することなく、主要なユースケースの大部分で同等または類似のパフォーマンスを維持するために、適切なモデルを選択するためのオーケストレーションと最適化を行うためのインフラストラクチャ全体が構築されている。」
エンタープライズ企業はバイブコーディングプラットフォームのユーザーのうち少数派であるものの、収益に占める割合は増加しており、あらゆる規模のユーザーがAIコストについてますます懸念している。Base44が独自のLLMを開発する決定は複数の要因によって驱动されたもので、コスト削減が主要な利点の一つであった。
「私たちは、私たちが正しいと考えることにより適合し、得られている結果についてユーザーが好む点により最適化され、最終的にOpusのような最先端モデルを使用するよりも顧客にとって高速かつ安価になるモデルを取得したい」とShlomo氏は語った。
Base44自体に関して、コスト削減は単純ではない。プレスリリースにおいて、同社は「モデルの所有権は、Base44にコンピューティングと推論支出への直接的な制御を与え、長期的に構造的により強力なマージンプロファイルをもたらすと期待されている」と述べている。
ペイオフが遅れたとしても、マージンの改善は、最近20%の人員削減を発表したBase44の親会社にとって利益となる。対照的に、Base44は買収以降従業員数を増加させており、最近、年間契約収益(ARR)が1億ドルを超えたと発表した。
この数字は、今月初めに5億ドルのARRを発表したLovableにはまだ及ばない。しかし、Shlomo氏は、Base1を開発するための「膨大なエンジニアリング努力」が、Base44を「唯一の垂直統合型バイブコーディングアプリケーション」、つまりUseroviciの用語では「流通、データ、インフラストラクチャをすべて同時に所有するプレイヤー」としての地位を確固たるものになると賭けている。
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この展開は、最先端モデルがすべてのユースケースにおいて最適かどうか、そして外部モデルに依存する企業が長期的な防衛性を維持できるかどうかをめぐってAIコミュニティが議論している時期に到来した。ベイエリアを拠点とするBase44の最新戦略は、これらの懸念の両方に答えようとするものである。
カスタムLLMはまだロールアウト段階にあるものの、Base44は最終的に最先端モデルを上回ることを目指している。創業者のMaor Shlomo氏は、「モデルをトレーニングし、[our] 全体のスタックの一部として所有することで、レイテンシ、コスト、効率性においてより多くの最適化が可能になる」と指摘している。
当初、この戦略はスウェーデンのスタートアップであるLovableのような競合他社を凌駕するために設計されたように見える。Lovableは昨年のシリーズAラウンドで外部LLMを活用してユニコーン企業となった。しかし、Shlomo氏は、十分な規模と速度を獲得し、十分なデータを保有しているプレイヤーは「少なくとも」独自のモデルをトレーニングすると予想している。
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