Base44 запускає власну модель: як AI-стартапи захищають свою нішу

• Ключові деталі:
• Base44, платформа для швидкого створення додатків, розробляє власний ШІ-інструмент для покращення користувацького досвіду.
• Цей крок спрямований на оптимізацію продуктивності, зниження витрат та підвищення конкурентоспроможності на ринку.
• Власний ШІ-модель дозволить Base44 краще контролювати дані та інфраструктуру, що є ключовим для довгострокової стійкості.

Base44, платформа для швидкого створення застосунків, яка менш ніж за рік після придбання компанією Wix за 80 мільйонів доларів (тоді команда налічувала лише вісім осіб і компанії було шість місяців) почала впроваджувати власну модель штучного інтелекту. Цей інструмент покликаний допомагати користувачам створювати додатки за допомогою природної мови.

Цей крок відбувається на тлі зростаючої дискусії у колах розробників ШІ щодо доцільності використання передових моделей для всіх завдань. Порушується також питання про те, чи є компанії, що базуються на сторонніх моделях, дійсно захищеними в довгостроковій перспективі. Останні дії Base44, що базується в Тель-Авіві, підкреслюють обидва ці аспекти.

Хоча власна велика мовна модель (LLM) ще тільки проходить етап розгортання, Base44 сподівається, що з часом вона перевершить за ефективністю передові моделі. За словами засновника Маора Шломо, “тренування та володіння моделлю як частиною [нашого] повного стеку дозволяє нам значно більше оптимізацій щодо затримки, вартості та ефективності”.

На перший погляд, це може бути способом випередити конкурентів, таких як шведський стартап Lovable, який досяг статусу “єдинорога” під час раунду серії А минулого літа і покладається на зовнішні LLM. Однак Шломо очікує, що інші також почнуть тренувати власні моделі — “принаймні ті гравці, які досягли достатнього масштабу та швидкості, щоб мати достатньо даних”.

Як зазначає Джонатан Усеровічі, партнер венчурної фірми Headline (до портфеля якої входять компанії, що займаються ШІ, як-от Mistral AI, але не Base44), дані є одним із трьох ключових інгредієнтів стійкості для стартапів у сфері ШІ, поряд із дистрибуцією та технологічним стеком.

Отже, компанії з сильними брендами зараз активно використовують свої дані та інфраструктуру для підвищення своєї конкурентоспроможності, і Base44 відповідає цій тенденції. Компанія стверджує, що перша ітерація її LLM, Base1, була розроблена та навчена на основі даних, отриманих із “десятків мільйонів реальних взаємодій користувачів на платформі”.

Цей набір даних буде постійно зростати разом із компанією; але те саме стосується й її конкурентів. Найбільша конкуренція може виходити не від стартапів у сфері швидкого створення додатків, а від передових ШІ-лабораторій, які наближаються до сфери діяльності Base44 — Cursor та материнська компанія Grok, xAI, тепер належать до SpaceX, а Claude Code сам по собі став помітним гравцем у цій ніші.

Це надає Anthropic та іншим постачальникам базових ШІ-моделей доступ до даних та циклів зворотного зв’язку, які вони можуть використовувати для вдосконалення моделей для створення додатків. Однак Шломо вважає, що спеціалізація дає Base44 перевагу. “Моделі розвиваються, але вони залишатимуться дуже загальними у своїх можливостях”, — прогнозує він.

Усеровічі, зі свого боку, застерігає від недооцінки передових моделей, наводячи приклад стартапу в галузі юридичних технологій Harvey, який відмовився від планів тренування власної моделі. Він не очікує, що прикладні ШІ-компанії масово перетворяться на передові лабораторії, але розглядає крок Base44 у ширшому контексті — де вартість виведення результатів стає значущою частиною рівняння.

Цей тиск на витрати, на думку Усеровічі, призвів до змін, яких вимагають корпоративні клієнти. “Вони не обов’язково бачать [повернення інвестицій] при використанні найновіших моделей для всіх сценаріїв використання, тому створюється ціла інфраструктура для оркестрації та оптимізації, щоб вибрати правильні моделі для них, аби витрати не зростали до небес, зберігаючи ту саму або подібну продуктивність для більшості випадків використання”.

Корпоративні клієнти все ще становлять меншість серед аудиторії платформ для швидкого створення додатків, але вони представляють зростаючу частку доходу платформи, і користувачі будь-якого масштабу починають висловлювати занепокоєння щодо вартості використання ШІ. Рішення Base44 розробити власну LLM було зумовлене кількома факторами, і зниження витрат, ймовірно, є одним із них.

“Ми хочемо отримати модель, яка буде краще відповідати нашим уявленням про правильний підхід, буде оптимізована під те, що, як ми бачимо, подобається користувачам у результатах, які ми отримуємо, і зрештою буде швидшою та дешевшою для клієнтів, ніж використання передових моделей, таких як Opus”, — заявив Шломо.

Що стосується самої Base44, то зниження витрат не є таким однозначним. У прес-релізі компанія пояснила, що “володіння моделлю надає Base44 прямий контроль над витратами на обчислення та виведення результатів, що, як очікується, призведе до структурно сильнішого профілю маржі з часом”.

Навіть із відстроченою віддачею, покращення маржі було б гарною новиною для материнської компанії Base44, яка нещодавно оголосила про скорочення 20% свого персоналу. На противагу цьому, Base44 збільшувала кількість співробітників з моменту придбання — і в травні оголосила про досягнення 150 мільйонів доларів річного регулярного доходу (ARR), всього через два місяці після подолання позначки у 100 мільйонів доларів ARR.

Це все ще менше, ніж у Lovable, яка повідомила про досягнення 500 мільйонів доларів ARR на початку цього місяця. Але Шломо робить ставку на те, що “величезні інженерні зусилля” з розробки Base1 зміцнять позиції Base44 як “єдиного вертикально інтегрованого застосунку для швидкого створення додатків”, що означає, за словами Усеровічі, гравця, який одночасно володіє своєю дистрибуцією, даними та інфраструктурою.

Ця стаття була оновлена для виправлення місця розташування Base44 та додавання її останнього показника ARR.

Джерело новини: techcrunch.com