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Base44 revela modelo de IA proprietário para fortalecer a defensabilidade na plataforma de programação por vibração

Base44, a plataforma de vibe coding adquirida pela Wix por US$ 80 milhões há apenas um ano — quando tinha apenas seis meses de existência e uma equipe de oito pessoas — começou a implantar seu modelo de IA proprietário para ajudar os usuários a criar aplicativos usando linguagem natural.
Este desenvolvimento ocorre enquanto a comunidade de IA debate se os modelos de fronteira são ideais para todos os casos de uso e se as empresas que dependem de modelos externos podem manter defensibilidade a longo prazo. A estratégia mais recente da Base44, sediada na Baía de São Francisco, aborda ambas as preocupações.
Embora seu LLM personalizado esteja apenas sendo lançado, a Base44 visa eventualmente superar os modelos de fronteira. O fundador Maor Shlomo observa que “treinar e possuir o modelo como parte de [nossa] pilha tecnológica completa nos permite muitas otimizações adicionais em latência, custo e eficiência.”
Inicialmente, essa estratégia parece ser projetada para superar concorrentes como a startup sueca Lovable, que alcançou status de unicórnio em sua Série A no verão passado usando LLMs externos. No entanto, Shlomo prevê que outros jogadores bem dimensionados também treinarão seus próprios modelos, “pelo menos os jogadores que obtiveram escala e velocidade suficientes para ter dados suficientes.”
Jonathan Userovici, sócio geral da empresa de capital de risco Headline — que investe em empresas de IA como a Mistral AI, mas não na Base44 — identifica os dados como um dos três pilares-chave de defensabilidade para startups de IA, junto com distribuição e pilha tecnológica.
Consequentemente, empresas com marcas fortes estão aproveitando seus dados e infraestrutura para melhorar a defensabilidade, um padrão que a Base44 segue. A empresa afirma que sua primeira iteração de LLM, a Base1, foi treinada em um conjunto de dados derivado de “dezenas de milhões de interações reais de usuários na plataforma.”
Este conjunto de dados se expandirá junto com o de seus rivais. A principal concorrência pode não ser outras startups de vibe coding, mas sim laboratórios de IA de fronteira invadindo o nicho da Base44 — Cursor e xAI (pai do Grok, também pertencente à SpaceX) agora estão ativos neste espaço, e o Claude Code emergiu como uma ferramenta significativa de vibe coding.
Isso dá à Anthropic e a outros provedores de IA fundamental acesso a dados e ciclos de feedback para melhorar os modelos de criação de aplicativos. No entanto, Shlomo acredita que a especialização dá à Base44 uma vantagem, prevendo que “os modelos estão progredindo, mas permanecerão muito gerais no que podem fazer.”
Userovici alerta contra subestimar os modelos de fronteira, citando a startup de tecnologia jurídica Harvey, que abandonou planos para treinar seu próprio modelo. Ele não espera que empresas de IA aplicada se tornem laboratórios de fronteira em massa, mas contextualiza o movimento da Base44 dentro de uma tendência mais ampla na qual os custos de inferência se tornaram um fator crítico.
Userovici observa que essa pressão por custos levou a mudanças exigidas pelos clientes empresariais. “Eles não necessariamente veem um [retorno sobre o investimento] ao usar os modelos mais recentes para todos os casos de uso, portanto, toda uma infraestrutura está sendo configurada para fazer orquestração e otimização para selecionar os modelos certos para eles, de modo que os custos não disparem enquanto mantêm o mesmo ou desempenho semelhante na maioria dos casos de uso.”
Embora as empresas empresariais permaneçam uma minoria entre os usuários de plataformas de vibe coding, elas representam uma parte crescente da receita, e usuários de todos os tamanhos estão cada vez mais preocupados com os custos de IA. A decisão da Base44 de desenvolver seu próprio LLM foi impulsionada por múltiplos fatores, sendo a redução de custos um benefício chave.
“Queremos obter um modelo que será mais alinhado com o que achamos ser o correto, será mais otimizado para o que vemos que os usuários gostam em termos dos resultados que estamos obtendo e será mais rápido e barato para os clientes eventualmente do que usar os modelos de fronteira como o Opus”, disse Shlomo.
Em relação à própria Base44, a redução de custos não é direta. Em um comunicado à imprensa, a empresa afirmou que “a posse do modelo dá à Base44 controle direto sobre os gastos com computação e inferência, o que deve resultar em um perfil de margens estruturalmente mais forte ao longo do tempo.”
Mesmo com um retorno adiado, as margens melhoradas beneficiariam a empresa-mãe da Base44, que anunciou recentemente uma redução de 20% na força de trabalho. Em contraste, a Base44 cresceu sua equipe desde a aquisição e anunciou recentemente que havia ultrapassado US$ 100 milhões em receita recorrente anual.
Essa figura ainda fica atrás da Lovable, que relatou US$ 500 milhões em ARR no início deste mês. No entanto, Shlomo aposta que o “enorme esforço de engenharia” para desenvolver a Base1 consolidará a posição da Base44 como o “único aplicativo de vibe coding verticalmente integrado — ou seja, nos termos de Userovici, um jogador que possui sua distribuição, dados e infraestrutura tudo de uma vez.”
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Embora seu LLM personalizado esteja apenas sendo lançado, a Base44 visa eventualmente superar os modelos de fronteira. O fundador Maor Shlomo observa que “treinar e possuir o modelo como parte de [nossa] pilha tecnológica completa nos permite muitas otimizações adicionais em latência, custo e eficiência.”
Inicialmente, essa estratégia parece ser projetada para superar concorrentes como a startup sueca Lovable, que alcançou status de unicórnio em sua Série A no verão passado usando LLMs externos. No entanto, Shlomo prevê que outros jogadores bem dimensionados também treinarão seus próprios modelos, “pelo menos os jogadores que obtiveram escala e velocidade suficientes para ter dados suficientes.”
Jonathan Userovici, sócio geral da empresa de capital de risco Headline — que investe em empresas de IA como a Mistral AI, mas não na Base44 — identifica os dados como um dos três pilares-chave de defensabilidade para startups de IA, junto com distribuição e pilha tecnológica.
Consequentemente, empresas com marcas fortes estão aproveitando seus dados e infraestrutura para melhorar a defensabilidade, um padrão que a Base44 segue. A empresa afirma que sua primeira iteração de LLM, a Base1, foi treinada em um conjunto de dados derivado de “dezenas de milhões de interações reais de usuários na plataforma.”
Este conjunto de dados se expandirá junto com o de seus rivais. A principal concorrência pode não ser outras startups de vibe coding, mas sim laboratórios de IA de fronteira invadindo o nicho da Base44 — Cursor e xAI (pai do Grok, também pertencente à SpaceX) agora estão ativos neste espaço, e o Claude Code emergiu como uma ferramenta significativa de vibe coding.
Isso dá à Anthropic e a outros provedores de IA fundamental acesso a dados e ciclos de feedback para melhorar os modelos de criação de aplicativos. No entanto, Shlomo acredita que a especialização dá à Base44 uma vantagem, prevendo que “os modelos estão progredindo, mas permanecerão muito gerais no que podem fazer.”
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Embora as empresas empresariais permaneçam uma minoria entre os usuários de plataformas de vibe coding, elas representam uma parte crescente da receita, e usuários de todos os tamanhos estão cada vez mais preocupados com os custos de IA. A decisão da Base44 de desenvolver seu próprio LLM foi impulsionada por múltiplos fatores, sendo a redução de custos um benefício chave.
“Queremos obter um modelo que será mais alinhado com o que achamos ser o correto, será mais otimizado para o que vemos que os usuários gostam em termos dos resultados que estamos obtendo e será mais rápido e barato para os clientes eventualmente do que usar os modelos de fronteira como o Opus”, disse Shlomo.
Em relação à própria Base44, a redução de custos não é direta. Em um comunicado à imprensa, a empresa afirmou que “a posse do modelo dá à Base44 controle direto sobre os gastos com computação e inferência, o que deve resultar em um perfil de margens estruturalmente mais forte ao longo do tempo.”
Mesmo com um retorno adiado, as margens melhoradas beneficiariam a empresa-mãe da Base44, que anunciou recentemente uma redução de 20% na força de trabalho. Em contraste, a Base44 cresceu sua equipe desde a aquisição e anunciou recentemente que havia ultrapassado US$ 100 milhões em receita recorrente anual.
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