Base44 представляет собственную модель искусственного интеллекта для усиления защищенности платформы для кодинга в стиле «vibe».

Base44, платформа для «вайб-кодинга», приобретённая Wix за 80 миллионов долларов всего год назад — когда ей было всего шесть месяцев и в команде состояло восемь человек, — начала развертывание собственной модели искусственного интеллекта, чтобы помочь пользователям создавать приложения с использованием естественного языка.

Это развитие событий происходит на фоне дискуссий в сообществе ИИ о том, являются ли передовые модели оптимальными для всех случаев использования и могут ли компании, полагающиеся на внешние модели, сохранять долгосрочную защищённость. Стратегия Base44, базирующаяся в районе залива Сан-Франциско, отвечает на оба этих вопроса.

Хотя её собственная большая языковая модель (LLM) только начинает внедряться, Base44 намерена в конечном итоге превзойти передовые модели. Основатель Мор Шломо отмечает, что «обучение и владение моделью как частью [нашего] полного стека позволяет нам осуществлять гораздо больше оптимизаций по задержкам, затратам и эффективности».

Изначально эта стратегия, по-видимому, направлена на то, чтобы опередить конкурентов, таких как шведский стартап Lovable, который достиг статуса единорога на раунде финансирования серии A прошлым летом, используя внешние LLM. Однако Шломо предполагает, что другие хорошо масштабированные игроки также обучат свои собственные модели, «по крайней мере те игроки, которые достигли достаточного масштаба и скорости, чтобы собрать достаточно данных».

Джонатан Узеровичи, генеральный партнёр венчурной фирмы Headline, инвестирующей в такие ИИ-компании, как Mistral AI, но не в Base44, выделяет данные как один из трёх ключевых столпов защищённости для ИИ-стартапов наряду с дистрибуцией и технологическим стеком.

Следовательно, компании с сильными брендами используют свои данные и инфраструктуру для повышения защищённости, что является паттерном, которому следует Base44. Компания заявляет, что её первая итерация LLM, Base1, была обучена на наборе данных, полученном из «десятков миллионов реальных пользовательских взаимодействий на платформе».

Этот набор данных будет расширяться вместе с наборами данных её конкурентов. Основной конкуренцией могут быть не другие стартапы в области вайб-кодинга, а передовые ИИ-лаборатории, проникающие в нишу Base44 — Cursor и xAI (родительская компания Grok, также принадлежащая SpaceX) уже активно работают в этом пространстве, а Claude Code emerged как значимый инструмент для вайб-кодинга.

Это даёт Anthropic и другим провайдерам фундаментального ИИ доступ к данным и циклам обратной связи для улучшения моделей создания приложений. Однако Шломо считает, что специализация даёт Base44 преимущество, предсказывая, что «модели развиваются, но они останутся очень общими в том, что они могут делать».

Узеровичи предостерегает от недооценки передовых моделей, ссылаясь на стартап в области юридической технологии Harvey, который отказался от планов по обучению собственной модели. Он не ожидает, что прикладные ИИ-компании массово станут передовыми лабораториями, но контекстуализирует шаг Base44 в рамках более широкой тенденции, где затраты на вывод моделей (inference) стали критическим фактором.

Узеровичи отмечает, что это давление затрат привело к изменениям, требуемым корпоративными клиентами. «Они не обязательно видят [возврат на инвестиции] при использовании последних моделей для всех случаев использования, поэтому создаётся целая инфраструктура для оркестрации и оптимизации с целью выбора правильных моделей, чтобы затраты не взлетали до небес, сохраняя при этом ту же или схожую производительность в большинстве случаев использования».

Хотя корпоративные компании остаются меньшинством среди пользователей платформ для вайб-кодинга, они представляют растущую долю выручки, а пользователи всех размеров всё больше обеспокоены затратами на ИИ. Решение Base44 разработать собственную LLM было обусловлено множеством факторов, при этом снижение затрат было ключевым преимуществом.

«Мы хотим получить модель, которая будет лучше соответствовать тому, что мы считаем правильным, будет более оптимизирована под то, что пользователям нравится с точки зрения получаемых результатов, и в конечном итоге будет быстрее и дешевле для клиентов, чем использование передовых моделей, таких как Opus», — сказал Шломо.

Что касается самой Base44, то снижение затрат не является простым вопросом. В пресс-релизе компания заявила, что «владение моделью даёт Base44 прямой контроль над расходами на вычислительные мощности и вывод моделей, что, как ожидается, приведет к структурно более сильному профилю маржинальности в долгосрочной перспективе».

Даже при отложенном эффекте улучшение маржинальности принесёт пользу материнской компании Base44, которая недавно объявила о сокращении штата на 20%. Напротив, Base44 увеличила численность персонала с момента приобретения и недавно объявила, что превысила 100 миллионов долларов годовой регулярной выручки (ARR).

Этот показатель всё ещё отстает от показателей Lovable, которая отчиталась о 500 миллионах долларов ARR в начале этого месяца. Однако Шломо ставит ставку на то, что «огромные инженерные усилия» по разработке Base1 укрепят позиции Base44 как «единственного вертикально интегрированного приложения для вайб-кодинга — то есть, по словам Узеровичи, игрока, который одновременно владеет своей дистрибуцией, данными и инфраструктурой».