Base44a plataforma de codificação vibe que Wix adquirido por US$ 80 milhões há apenas um ano – quando a empresa tinha apenas seis meses de existência e contava com uma equipe de oito pessoas – começou a lançar seu próprio modelo de IA para apoiar seus usuários na criação de aplicativos com linguagem natural.
A mudança ocorre no momento em que a discussão nos círculos de IA se intensifica sobre se os modelos de fronteira são mais adequados para todos os casos de uso. Uma questão relacionada é se as empresas construídas com base nos modelos de terceiros são verdadeiramente defensáveis a longo prazo. A última mudança da Base44, com sede na Bay Area, fala a ambos.
Embora seu LLM personalizado esteja apenas sendo lançado, a Base44 espera que acabe superando os modelos de fronteira. De acordo com seu fundador, Maor Shlomo, “treinar e possuir o modelo como parte de (nossa) pilha inteira nos permite muito mais otimizações em latência, custo e eficiência”.
À primeira vista, esta poderia ser uma forma de se manter à frente de concorrentes como Startup sueca Lovableque atingiu status de unicórnio em sua rodada da Série A no verão passado e que depende de LLMs externos. No entanto, Shlomo espera que outros treinem seus próprios modelos – “pelo menos os participantes que obtiveram escala e velocidade suficientes para ter dados suficientes”.
De acordo com Jonathan Userovici, sócio geral da empresa de capital de risco Headline – cujo portfólio inclui empresas de IA como a Mistral AI, mas não a Base44 – os dados são um dos três ingredientes principais de defensibilidade para startups de IA, juntamente com a distribuição e a pilha de tecnologia.
O resultado é que os jogadores com marcas fortes estão agora a recorrer aos seus dados e infraestrutura para aumentar a sua capacidade de defesa, e o Base44 enquadra-se nesse padrão. A empresa afirma que a primeira iteração de seu LLM, Base1, foi desenvolvida e treinada em um conjunto de dados gerado a partir de “dezenas de milhões de interações reais de usuários na plataforma”.
Este conjunto de dados continuará a crescer com a empresa; mas o mesmo acontecerá com os seus rivais”. A maior competição pode não ser de startups de codificação de vibração, mas sim de laboratórios de IA de ponta que estão se aproximando do território da Base44 – Cursor e xAI, empresa controladora de Grok, agora ambos pertence à SpaceXe Claude Code se tornou um player de codificação de vibração por si só.
Isso dá à Anthropic e a outros provedores de IA básicos acesso a dados e ciclos de feedback que podem usar para melhorar modelos de criação de aplicativos, mas Shlomo acredita que a especialização dá ao Base44 uma vantagem. “Os modelos estão progredindo, mas permanecerão muito gerais no que podem fazer”, previu.
Userovici, por sua vez, alertou contra a subestimação dos modelos de fronteira, citando o exemplo da startup de tecnologia jurídica Harvey, que abandonou os planos de treinar seu próprio modelo. Ele não espera que as empresas de IA aplicada se tornem laboratórios de fronteira em massa, mas enquadra a mudança da Base44 num contexto mais amplo – um contexto em que os custos de inferência se tornaram uma parte significativa da equação.
Essa pressão de custos, diz Userovici, impulsionou as mudanças que os clientes empresariais exigem agora. “Eles não veem necessariamente 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, para que os custos não disparem, mantendo ao mesmo tempo o mesmo desempenho ou desempenho semelhante na maioria dos casos de uso.”
As empresas ainda são uma minoria entre o público das plataformas de codificação vibe, mas representam uma parcela crescente da receita da plataforma, e usuários de todos os tamanhos estão começando a expressar preocupações sobre o custo do uso da IA. A decisão da Base44 de desenvolver seu próprio LLM resultou de vários fatores, mas a redução de custos provavelmente está entre os benefícios.
“Queremos obter um modelo que esteja mais alinhado com o que consideramos ser a coisa certa, que seja mais otimizado para o que vemos os usuários em termos dos resultados que estamos obtendo e que seja mais rápido e mais barato para os clientes, eventualmente, do que usar modelos de fronteira como o Opus”, disse Shlomo.
Quanto ao próprio Base44, a redução de custos não é tão clara. Num comunicado de imprensa, a empresa explicou que “a propriedade do modelo dá à Base44 controlo direto sobre os gastos com computação e inferência, o que deverá resultar num perfil de margem estruturalmente mais forte ao longo do tempo”.
Mesmo com um retorno atrasado, a melhoria das margens seria uma boa notícia para a empresa-mãe da Base44, que anunciou recentemente que iria demitir 20% de sua força de trabalho. Em contraste, a Base44 tem crescido em número de funcionários desde a aquisição – e anunciou que tinha ultrapassou US$ 100 milhões em receita recorrente anual alguns meses atrás.
Isso ainda é menos do que Lovable, que disse isso atingiu US$ 500 milhões em ARR no início deste mês. Mas Shlomo aposta que o “enorme esforço de engenharia” para desenvolver o Base1 consolidará o posicionamento do Base44 como “o único aplicativo de codificação de vibração verticalmente integrado – ou seja, nos termos de Userovici, um player que possui sua distribuição, dados e infraestrutura de uma só vez.
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