Base44，Wix在一年前以8000万美元收购的Vibe编码平台——当时该公司刚成立六个月，团队仅有八人——现已开始推出自有AI模型，旨在支持用户使用自然语言创建应用。此举正值AI界对前沿模型是否适用于所有用例的讨论愈演愈烈。一个相关的问题是，基于他人模型构建的业务，是否在长期内真正具备防御性。位于湾区的Base44这一步骤恰恰涉及这两个问题。虽然其定制的大型语言模型仍在推出阶段，但Base44希望最终能超越前沿模型。根据创始人Maor Shlomo的说法，“将模型的训练和拥有作为我们整个技术栈的一部分，使我们在延迟、成本和效率上有更多优化的空间。”乍一看，这可能是保持领先于竞争对手的方式，比如瑞典初创公司Lovable，它在去年的A轮融资中达到了独角兽地位，并依赖于外部大型语言模型。然而，Shlomo预计其他公司也将训练自己的模型，“至少是那些已经获得足够规模和速度有足够数据的参与者。”根据风险投资公司Headline的普通合伙人Jonathan Userovici的说法，数据是AI初创企业防御性的三大关键要素之一，另两项为分发和技术栈。结果是，拥有强大品牌的参与者正在利用他们的数据和基础设施来提升防御性，而Base44正符合这一模式。该公司表示，其大型语言模型Base1的首个版本是根据“平台上数千万次真实用户交互生成的数据集”开发和训练的。这个数据集将随着公司的发展而不断增长；但其竞争对手也会如此。更大的竞争可能并不来自于Vibe编码初创公司，而是来自于越来越接近Base44主场的前沿AI实验室——Cursor和Grok的母公司xAI都已经归属于SpaceX，而Claude Code也成为了一个Vibe编码参与者。这使得Anthropic和其他基础AI提供者获得了可用于改进应用创建模型的数据和反馈循环，但Shlomo认为专业化将使Base44占据竞争优势。“模型在进步，但在可以做的事情上将保持非常通用，”他预测。Userovici则提醒人们不要低估前沿模型，引用法律科技初创公司Harvey的例子，该公司放弃了训练自有模型的计划。他并不认为应用AI公司会大规模转型为前沿实验室，而是将Base44的举动置于一个更广泛的背景中——推理成本已成为一个有意义的因素。Userovici表示，这种成本压力推动了企业客户现在所要求的变革。“他们不一定在所有用例中使用最新模型时看到投资回报，因此正在建立整个基础设施来进行编排和优化，以选择合适的模型，从而保持成本不飞涨，同时在大多数用例中维持相同或类似的性能。”虽然企业公司在Vibe编码平台的用户群中仍占少数，但它们正在增长，且用户规模各异，开始对使用AI的成本表示担忧。Base44决定开发自有大型语言模型的原因有多种，但降低成本无疑是其中的好处之一。Shlomo表示：“我们希望得到一个更贴近我们认为正确方向的模型，能更好地优化我们看到的用户在结果方面的喜好，并最终能比使用Opus等前沿模型更快、更便宜地为客户服务。”至于Base44本身，成本降低并不那么明确。在一份新闻稿中，该公司解释说，“拥有模型使Base44能直接控制计算和推理支出，预计在长期内将导致结构上更强的利润率。”即使有延期回报，改善利润率对Base44的母公司而言也是个好消息，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——几个月前，它宣布年经常性收入已突破1亿美元。这仍然低于Lovable，后者本月早些时候表示其年经常性收入达到5亿美元。但Shlomo相信，开发Base1的“巨大工程努力”将巩固Base44作为“唯一纵向整合的Vibe编码应用”的地位——在Userovici的术语中，意味着一个同时拥有其分发、数据和基础设施的参与者。