Base44 lanza un modelo de IA personalizado para aumentar la eficiencia

Base44, una empresa emergente con sede en Tel Aviv, ha comenzado a implementar su propio modelo de lenguaje extenso (LLM, por sus siglas en inglés), llamado Base1. El modelo está diseñado para ayudar a los usuarios en el “vibe coding”, el proceso de creación de aplicaciones de software mediante lenguaje natural. Para construir el modelo, la empresa entrenó a Base1 con un conjunto de datos generado a partir de decenas de millones de interacciones reales de usuarios en su plataforma.

El lanzamiento sigue a la adquisición de Base44 por parte de Wix por USD 80 millones el año pasado. En el momento de la adquisición, la empresa emergente tenía apenas seis meses de existencia y un equipo de ocho personas. Según el fundador Maor Shlomo, “entrenar y ser dueños del modelo como parte de toda nuestra infraestructura nos permite muchas más optimizaciones en latencia, costo y eficiencia”. Shlomo espera que el LLM personalizado supere eventualmente a los modelos de frontera, los grandes modelos de IA de propósito general que suelen proporcionar los desarrolladores externos.

Esta integración vertical se produce en medio de una intensa competencia en el espacio del desarrollo mediante lenguaje natural. Base44 compite directamente con rivales como la empresa emergente sueca Lovable, aunque sus escalas financieras difieren significativamente:

• Base44: Superó los USD 100 millones en ingresos recurrentes anuales (ARR) hace unos meses.
• Lovable: Alcanzó los USD 500 millones en ARR a principios de este mes, tras haber alcanzado el estatus de unicornio el verano pasado.

Aunque Lovable depende actualmente de LLM externos, Shlomo espera que, al menos, los actores con suficiente escala y velocidad terminen entrenando sus propios modelos. Jonathan Userovici, socio general de la firma de capital de riesgo Headline, señaló que los datos son uno de los tres ingredientes clave de la defensibilidad para las empresas emergentes de IA, junto con la distribución y la infraestructura tecnológica.

Es probable que el desarrollo de un LLM personalizado reduzca los costos, dando a Base44 control directo sobre el cómputo y la inferencia, el proceso de ejecución de un modelo de IA entrenado. Unos mejores márgenes serían una buena noticia para la empresa matriz Wix, que anunció recientemente que despediría al 20% de su fuerza laboral. Sin embargo, la industria en general enfrenta desafíos con los altos costos de inferencia. Userovici advirtió que muchos clientes empresariales no necesariamente ven un retorno de la inversión al utilizar los modelos más recientes para todos los casos de uso. Esto ha llevado a algunas empresas a centrarse en la orquestación y optimización para seleccionar los modelos adecuados en lugar de construir los propios, similar a la empresa emergente de tecnología legal Harvey, que abandonó sus planes de entrenamiento de modelos propios.

Por qué importa

La decisión de Base44 de desarrollar su propio LLM refleja una tendencia más amplia entre las empresas emergentes de IA que buscan defensibilidad al ser dueñas de sus datos e infraestructura para reducir costos y mejorar los márgenes.