AI热榜 整理 | 华卫 一年前，Wix 斥资 8000 万美元收购低代码 AI 开发平台 Base44。
彼时，这家公司成立仅半年，团队仅有 8 人。
如今，Base44 已正式推出自研大语言模型，帮助用户通过自然语言搭建应用。
这一举措正值 AI 圈围绕“前沿模型是否适用于所有场景”的讨论不断升温。
同时，一个相关问题也愈发突出：构建在他人模型之上的公司，长期来看是否具备真正的护城河。
Base44 的最新动作，正回应了这两个问题。
尽管其定制的大语言模型（LLM）仍处于初步上线阶段，但 Base44 希望未来它能够超越前沿模型。
创始人 Maor Shlomo 表示：“将模型训练并纳入我们整个技术栈的一部分，让我们在延迟、成本和效率方面拥有更多优化空间。
” 乍看之下，这或许是为了在竞争中领先于瑞典初创公司 Lovable，后者在去年夏天的 A 轮融资中晋升独角兽，目前依赖外部 LLM。
不过，Shlomo 预计其他公司也会训练自己的模型，“至少那些已经具备足够规模和数据积累的玩家会这么做。
” 风险投资机构 Headline 的普通合伙人 Jonathan Userovici（其投资组合包括 Mistral AI 等公司，但不包括 Base44）认为，数据是 AI 初创公司构建护城河的三大关键要素之一，另外两个是分发能力和技术栈。
因此，拥有强品牌的玩家正越来越多地依靠自身的数据和基础设施来提升防御能力，Base44 也符合这一趋势。
该公司表示，其首个 LLM Base1 是基于“平台上数千万真实用户交互数据”开发和训练而成。
这一数据集将随着公司增长不断扩大，但竞争对手也同样如此。
真正更大的竞争或许并非其他 vibe coding 初创公司，而是不断切入该赛道的前沿 AI 实验室：代码工具 Cursor、Grok 所属母公司 xAI 如今均隶属于 SpaceX，而 Claude Code 也已成为成熟的自然语言编程工具。
这意味着，Anthropic 等基础大模型厂商能够获取应用开发场景的数据与用户反馈闭环，持续迭代适配开发场景的模型。
但 Shlomo 认为，垂直专精让 Base44 具备优势。
“模型在进步，但它们仍将保持通用性，”他预测道。
Userovici 则提醒不要低估前沿模型的能力。
他举例称，法律科技初创公司 Harvey 就曾放弃自研模型的计划。
他并不认为应用层 AI 公司会大规模转型为前沿模型实验室，但他将 Base44 的举动放在更宏观的背景下来看，推理成本正变得越来越重要。
Userovici 表示，这种成本压力正在推动变化，企业客户也开始提出新的需求：“他们并不总能在所有场景中使用最新模型获得投资回报，因此整个基础设施正在建立，用于编排和优化模型选择，以在不显著增加成本的前提下，维持大多数场景下相同或相近的性能。
” 目前，企业用户在 vibe coding 平台的用户群中仍占少数，但其收入占比正在上升。
同时，各类用户也开始对 AI 使用成本表达担忧。
Base44 决定自研 LLM 的原因有多方面，但降低成本无疑是其中之一。
Shlomo 表示：“我们希望拥有一个更符合我们价值判断的模型，更贴合我们观察到的用户偏好结果，同时最终在速度和成本上都优于使用 Opus 等前沿模型。
”
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