Base44La plataforma de codificación Vibe que Wix adquirió por 80 millones de dólares hace un año (cuando la empresa tenía solo seis meses de existencia y un equipo de ocho personas) ha comenzado a implementar sus propios modelos de inteligencia artificial para ayudar a sus usuarios a crear aplicaciones con lenguaje natural.
La medida se produce cuando se intensifican las discusiones en los círculos de IA sobre si el modelo de frontera es el más adecuado para todos los casos de uso. Una cuestión relacionada es si una empresa construida sobre el modelo de otra persona es realmente sostenible a largo plazo. El último movimiento de Base44, con sede en el Área de la Bahía, muestra ambas cosas.
Aunque su LLM personalizado acaba de lanzarse, Base44 espera que eventualmente supere al modelo líder. Según el fundador Maor Shlomo, “entrenar y tener modelos como parte de (nuestra) pila general nos permite optimizar más la latencia, el costo y la eficiencia”.
A primera vista, esta podría ser una forma de mantenerse por delante de competidores como la startup sueca Lovable, que alcanzó el estatus de unicornio en su ronda de Serie A el verano pasado y que depende de un LLM externo. Sin embargo, Shlomo espera que otros entrenen sus propios modelos, “al menos jugadores que tengan suficiente escala y velocidad para tener suficientes datos”.
Según Jonathan Userovici, socio general de la firma de capital riesgo Headline, cuya cartera incluye empresas de inteligencia artificial como Mistral AI, pero no Base44, los datos son uno de los tres elementos principales de defensa para las nuevas empresas de inteligencia artificial, junto con la distribución y la tecnología.
El resultado es que los jugadores con marcas sólidas ahora confían en sus datos e infraestructura para mejorar su defensa, y Base44 encaja en ese molde. La compañía dijo que la primera versión de su LLM, Base1, se desarrolló y entrenó en un conjunto de datos generado a partir de “decenas de millones de interacciones reales de usuarios en la plataforma”.
Este conjunto de datos seguirá creciendo con la empresa; pero también lo hacen sus competidores. Es posible que la competencia más grande no sean nuevas empresas de codificación vibratoria, sino que provengan de laboratorios de inteligencia artificial de vanguardia que se están acercando al territorio de Base44: Cursor y la empresa matriz de Grok, xAI, ahora son propiedad de SpaceX, y Claude Code se ha convertido en un jugador de codificación vibratoria por derecho propio.
Esto le da a Anthropic y otros proveedores básicos de IA acceso a datos y comentarios que pueden usar para mejorar sus modelos de creación de aplicaciones, pero según Shlomo, la especialización le da a Base44 una ventaja. “Los modelos están progresando, pero seguirán siendo generales en cuanto a lo que pueden hacer”, vaticinó.
Userovici, por su parte, advirtió contra la subestimación de los modelos de frontera, citando el ejemplo de la startup de tecnología legal Harvey, que descartó planes para entrenar sus propios modelos. No espera que las empresas de IA aplicada se conviertan en laboratorios líderes en masa, pero enmarca el movimiento de Base44 en un contexto más amplio, donde el costo de la inferencia se ha convertido en una parte importante de la ecuación.
Esas presiones de costos, dijo Userovici, han impulsado cambios que los clientes empresariales ahora exigen. “No necesariamente obtienen (retorno de la inversión) cuando utilizan el último modelo para todos los casos de uso, por lo que se está configurando toda la infraestructura para realizar la orquestación y optimización para elegir el modelo adecuado para ellos, de modo que los costos no se disparen mientras se mantiene el mismo o similar rendimiento en la mayoría de los casos de uso”.
Las empresas siguen siendo una minoría entre los usuarios de plataformas de codificación por vibración, pero representan una parte cada vez mayor de los ingresos de las plataformas, y usuarios de todos los tamaños están empezando a expresar preocupaciones sobre los costos del uso de la IA. La decisión de Base44 de desarrollar su propio LLM se debió a una variedad de factores, pero la reducción de costos fue probablemente uno de los beneficios.
“Queríamos crear un modelo que estuviera más alineado con lo que pensábamos que era lo correcto, que estuviera más optimizado para lo que veíamos que les gustaba a los usuarios en términos de los resultados que estábamos obteniendo y, en última instancia, que fuera más rápido y más barato para los clientes que usar un modelo líder como Opus”, dijo Shlomo.
En cuanto a Base44, la reducción de costes no es tan obvia. En su comunicado de prensa, la compañía explicó que “la propiedad del modelo le da a Base44 control directo sobre el gasto en computación e inferencia, lo que se espera que dé como resultado un perfil de margen estructuralmente más fuerte con el tiempo”.
Incluso con pagos retrasados, mejorar los márgenes sería una buena noticia para la empresa matriz de Base44, que recientemente anunció que despidió al 20% de su plantilla. Por el contrario, Base44 ha visto aumentar su plantilla desde la adquisición, y se anunció que esto ha sucedido. superó los $100 millones en ingresos recurrentes anuales hace unos meses.
Eso es aún menos que Lovable, que dijo que el ARR alcanzó los 500 millones de dólares a principios de este mes. Pero Shlomo apuesta a que el “esfuerzo de ingeniería masivo” para desarrollar Base1 solidificará la posición de Base44 como “la única aplicación de codificación de vibración integrada verticalmente, es decir, en términos de Userovici, un jugador que posee la distribución, los datos y la infraestructura, todo al mismo tiempo.
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