随着人工智能初创公司寻求防御性，Vibe编码平台Base44推出自己的模型

Base44是Wix一年前斥资8000万美元收购的氛围编码平台——当时该公司还不到六个月的历史，拥有一支八人团队——已经开始推出自己的人工智能模型，以支持用户使用自然语言创建应用程序。

此举出台之际，人工智能界关于前沿模型是否最适合所有用例的讨论日益激烈。一个相关的问题是，建立在别人模型之上的企业是否真正具有长期防御力。总部位于湾区的Base44的最新举动就说明了这两点。

虽然其定制的LLM才刚刚推出，但Base44希望它最终能够超越前沿模型。其创始人Maor Shlomo表示，“将模型作为[我们]整个堆栈的一部分进行训练和拥有，使我们能够在延迟、成本和效率方面进行更多优化。”

乍一看，这可能是领先于瑞典初创公司Lovable等竞争对手的一种方式，该公司去年夏天在A轮融资中达到了独角兽地位，并且依赖外部法学硕士。然而，什洛莫预计其他人将训练自己的模型——“至少是那些已经获得足够规模和速度以拥有足够数据的参与者。”

风投公司Headline的普通合伙人Jonathan Userovici表示（该公司的投资组合包括Mistral AI等人工智能公司，但不包括Base44），数据是人工智能初创公司防御力的三个关键要素之一，另外还有分销和技术堆栈。

结果是，拥有强大品牌的参与者现在正在依靠他们的数据和基础设施来增强他们的防御能力，而Base44符合这种模式。该公司表示，其法学硕士Base1的第一次迭代是在“平台上数千万真实用户交互”生成的数据集上开发和训练的。

该数据集将随着公司不断增长；但其竞争对手也会如此。更大的竞争可能根本不是振动编码初创公司，而是来自越来越接近Base44主场的前沿人工智能实验室——Cursor和Grok的母公司xAI现在都属于SpaceX，而Claude Code本身已经成为振动编码玩家。

这使得Anthropic和其他基础AI提供商能够访问数据和反馈循环，他们可以使用它们来改进应用程序创建模型，但Shlomo认为专业化为Base44提供了优势。 “模型正在进步，但它们的功能仍将非常笼统，”他预测道。

Userovici则警告不要低估前沿模型，他引用了法律科技初创公司Harvey的例子，该公司放弃了训练自己模型的计划。他并不期望应用人工智能公司成为集体前沿实验室，而是将Base44的举动放在更广泛的背景下——在这个背景下，推理成本已成为方程式中有意义的一部分。

Userovici表示，这种成本压力推动了企业客户现在所要求的变革。 “在为所有用例使用最新模型时，他们不一定会看到[投资回报]，因此正在建立整个基础设施来进行编排和优化，以便为他们选择正确的模型，这样成本就不会飙升，同时在大多数用例中保持相同或相似的性能。”

企业公司在vibe编码平台的受众中仍然占少数，但它们在平台收入中所占的份额越来越大，各种规模的用户都开始对使用人工智能的成本表示担忧。 Base44决定开发自己的法学硕士是出于多种因素，但降低成本可能是其好处之一。

什洛莫说：“我们希望得到的模型能够更符合我们认为正确的东西，能够更加优化我们所看到的用户喜欢的结果，并且最终对客户来说比使用像Opus这样的前沿模型更快、更便宜。”

至于Base44本身，成本降低并不是那么明确。该公司在一份新闻稿中解释说，“该模型的所有权使Base44能够直接控制计算和推理支出，预计随着时间的推移，将在结构上带来更强的利润状况。”

即使回报延迟，利润率的提高对Base44的母公司来说也是个好消息，该公司最近宣布将裁员20%。相比之下，自收购以来，Base44的员工人数一直在增长，并在几个月前宣布其年度经常性收入已超过1亿美元。

这仍然低于Lovable，该公司本月早些时候表示其ARR达到5亿美元。但什洛莫认为，开发Base1的“巨大工程努力”将巩固Base44作为“唯一垂直集成的振动编码应用程序”的地位——用Userovici的话来说，这意味着一个同时拥有其发行、数据和基础设施的玩家。