Base44, la plataforma de codificación de vibraciones que Wix adquirió por 80 millones de dólares hace apenas un año, tenía solo seis meses y contaba con un equipo de ocho personas. Comenzamos a implementar nuestros propios modelos de IA para ayudar a los usuarios a crear aplicaciones en lenguaje natural.
La medida se produce en medio de un creciente debate en los círculos de IA sobre si los modelos de frontera son los más adecuados para todos los casos de uso. Una cuestión relacionada es si una empresa construida sobre el modelo de otra persona realmente puede defenderse a largo plazo. El último movimiento de Base44, con sede en el Área de la Bahía, habla de ambos.
Aunque el LLM personalizado aún se encuentra en sus primeros días de implementación, Base44 espera que eventualmente supere al modelo Frontier. Según el fundador Maor Shlomo, «entrenar y poseer el modelo como parte de[nuestra]pila general nos permite optimizar aún más la latencia, el costo y la eficiencia».
A primera vista, esta podría ser una manera de mantenerse por delante de competidores como Lovable, una startup sueca que alcanzó el estatus de unicornio con su ronda Serie A el verano pasado y depende de LLM externos. Pero Shlomo espera que otros jugadores entrenen sus propios modelos. «Al menos un jugador que se ha vuelto lo suficientemente grande y rápido como para obtener suficientes datos».
Jonathan Userovici, socio general de la firma de capital riesgo Headline, dijo que la cartera de su empresa incluye empresas de inteligencia artificial como Mistral AI, pero no Base44. Los datos son uno de los tres elementos clave de defensa para las nuevas empresas de IA, junto con la distribución y la tecnología.
Como resultado, los jugadores con marcas sólidas dependen de los datos y la infraestructura para mejorar sus defensas, y Base44 encaja en ese patrón. La compañía dice que la primera versión de LLM, Base1, fue desarrollada y entrenada en conjuntos de datos generados a partir de «decenas de millones de interacciones reales de usuarios en la plataforma».
Este conjunto de datos seguirá creciendo con su empresa. Pero también lo hacen sus rivales. Es posible que los mayores competidores no sean las nuevas empresas de Vibecoding, sino los participantes del Frontier AI Institute, que se está acercando a la base de Base44; Cursor y la empresa matriz de Grok, xAI, ahora son parte de SpaceX, y Claude Code es un jugador de Vibecoding por derecho propio.
Esto le da a Anthropic y otros proveedores fundamentales de IA acceso a datos y ciclos de retroalimentación que pueden usarse para mejorar los modelos para la creación de aplicaciones, pero Shlomo cree que la especialización le dará a Base44 una ventaja. «Los modelos están avanzando, pero lo que pueden hacer seguirá siendo muy general», predijo.
Userovici advirtió contra la subestimación de los modelos de frontera, citando el ejemplo de la startup de tecnología legal Harvey, que abandonó sus planes de entrenar sus propios modelos. No espera que las empresas de IA aplicada se conviertan en Frontier Labs en masa, pero dice que encuadra el movimiento Base44 en un contexto más amplio, uno en el que los costos de inferencia son una parte clave de la ecuación.
Esta presión de costos está impulsando los cambios que los clientes empresariales exigen ahora, afirmó Uselovich. «Tener el último modelo para cada caso de uso no necesariamente proporciona[retorno de la inversión]. Es por eso que toda la infraestructura está configurada para orquestar y optimizar para elegir el modelo correcto de modo que los costos no aumenten y al mismo tiempo se mantenga el mismo o similar rendimiento para la mayoría de los casos de uso».
Aunque las empresas siguen siendo una minoría entre los usuarios de la plataforma de codificación Vibe, representan una proporción cada vez mayor de los ingresos de la plataforma y los usuarios de todos los tamaños están comenzando a expresar preocupaciones sobre el costo del uso de la IA. La decisión de Base44 de desarrollar su propio LLM fue impulsada por múltiples factores, y el ahorro de costos probablemente sea uno de los beneficios.
«Lo que queremos es un modelo que esté más en línea con lo que creemos que es correcto, más optimizado para lo que les gusta a los usuarios en términos de los resultados que obtienen y, en última instancia, más rápido y más barato para nuestros clientes que usar un modelo de última generación como Opus», dijo Shlomo.
Cuando se trata de Base44, los ahorros de costos son menos obvios. «La propiedad del modelo le da a Base44 control directo sobre el gasto en cómputo e inferencia, lo que se espera que fortalezca estructuralmente los márgenes con el tiempo», explicó la compañía en un comunicado de prensa.
Incluso si las ganancias disminuyen, la mejora de los márgenes sería una buena noticia para la empresa matriz de Base44, que recientemente anunció que despediría al 20% de sus empleados. Por el contrario, Base44 ha aumentado su plantilla desde la adquisición y hace apenas unos meses anunció ingresos recurrentes anuales de más de 100 millones de dólares.
Esto sigue siendo inferior a Loveable, que anunció a principios de este mes que el ARR alcanzó los 500 millones de dólares. Pero Shlomo apuesta a que el «enorme esfuerzo de ingeniería» para desarrollar Base1 solidificará la posición de Base44 como «la única aplicación de vibecoding verticalmente integrada, o en palabras de Userovic, el jugador que posee la distribución, los datos y la infraestructura, todo a la vez».
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