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Base44發布自研大語言模型,氛圍編程平台尋求核心競爭壁壘

2026年06月30日 首頁 » 熱門科技

僅成立半年、團隊規模不足十人便以8000萬美元被Wix收購的氛圍編程平台Base44,如今開始向用戶推出其自研AI模型。這一舉措讓用戶得以通過自然語言創建應用程式,同時也折射出當前AI創業公司在尋求長期競爭壁壘方面所面臨的核心命題。

自研模型的背後邏輯

近期,AI領域圍繞"前沿通用模型是否適合所有應用場景"的討論日趨激烈,與此相關的另一個問題是:建立在他人模型之上的業務,是否具備真正的長期防禦能力?總部位於灣區的Base44此番動作,正是對這兩個問題的直接回應。

Base44創始人馬爾·施洛莫表示,自研大語言模型目前剛剛開始推出,但公司希望其最終能夠超越現有前沿模型。他強調,"將模型的訓練與所有權納入整體技術棧,能讓我們在延遲、成本和效率等方面獲得更大的優化空間。"

競爭格局與行業趨勢

從表面看,此舉或許是為了在競爭中保持領先,尤其是相較於去年夏天完成A輪融資便晉升獨角獸的瑞典創業公司Lovable——後者目前仍依賴外部大語言模型。不過施洛莫預計,其他競爭對手也將陸續訓練自己的模型,"至少那些已經積累了足夠規模和數據速度的玩家會這樣做。"

風險投資公司Headline的普通合伙人強納森·尤瑟羅維奇認為,對於AI創業公司而言,防禦壁壘由三個關鍵要素構成:數據、分發渠道和技術棧。他指出,擁有強勢品牌的企業正越來越多地依託數據與基礎設施來強化自身壁壘,Base44正是這一趨勢的典型代表。

據悉,Base44首款自研大語言模型Base1的第一個版本,是基於"平台上數千萬次真實用戶交互"所生成的數據集進行訓練的。

真正的威脅或許來自前沿AI實驗室

這一數據集將隨公司的成長持續擴大,但競爭對手的數據規模同樣在增長。更大的競爭壓力,或許並非來自其他氛圍編程創業公司,而是來自那些正在向這一領域延伸的前沿AI實驗室——CursorBase44發布自研大語言模型氛圍編程平台尋求核心競爭壁壘與xAI(GrokBase44發布自研大語言模型氛圍編程平台尋求核心競爭壁壘的母公司)如今均已納入SpaceX旗下,Claude Code也已成為不可忽視的氛圍編程玩家。

這意味著Anthropic等基礎模型提供商,正在獲取可用於改進應用創建模型的數據與反饋循環。不過施洛莫認為,專業化路線仍能為Base44帶來優勢。"模型會持續進步,但它們的能力將始終保持相當的通用性。"他如此預測。

尤瑟羅維奇則對此持審慎態度,並以法律科技創業公司Harvey為例——該公司曾放棄自訓模型的計劃。他並不認為應用型AI公司會大規模轉型為前沿實驗室,但他將Base44的此次舉措置於一個更宏觀的背景下加以解讀:推理成本已成為不可忽視的重要變量。

成本壓力驅動企業需求變化

尤瑟羅維奇表示,成本壓力正在推動企業客戶需求的轉變。"企業不一定能從將最新模型應用於所有場景中看到投資回報,因此一整套用於編排與優化的基礎設施正在搭建起來,以便為客戶選擇合適的模型,在大多數場景下維持相同或相近的性能表現,同時避免成本失控。"

目前,企業客戶在氛圍編程平台用戶中仍屬少數,但其在平台收入中的占比正在持續上升。與此同時,各類規模的用戶也開始對AI使用成本表達關切。Base44此次決定自研大語言模型,出於多重考量,但降低成本很可能是其中一項重要收益。

施洛莫表示:"我們希望構建一個更符合我們理念的模型,更貼合用戶對輸出結果的偏好,並最終為客戶提供比Opus等前沿模型更快、更經濟的使用體驗。"

就Base44自身而言,成本削減的效果並不會立竿見影。公司在新聞稿中解釋稱,"對模型的自主掌控賦予Base44對算力和推理支出的直接控制權,預計將在未來形成結構性更強的利潤率表現。"

即便收益存在滯後,利潤率的改善對於Base44母公司Wix而言也是利好消息——後者近期剛宣布裁員20%。相比之下,Base44自被收購以來員工數量持續增長,並於數月前宣布年度經常性收入突破1億美元。

這一數字仍低於Lovable本月早些時候公布的5億美元年度經常性收入。但施洛莫相信,開發Base1所投入的"巨大工程努力",將鞏固Base44作為"唯一垂直整合氛圍編程應用"的市場定位——用尤瑟羅維奇的話說,即同時掌握分發渠道、數據資產和基礎設施的玩家。

Q&A

Q1:Base44自研的大語言模型Base1是怎麼訓練的?

A:Base1是基於平台上數千萬次真實用戶交互所生成的數據集進行訓練的。這些數據來自用戶在平台上實際使用自然語言創建應用的真實行為,具有高度的場景針對性。隨著平台用戶持續增長,這一數據集也將不斷擴大,為後續模型疊代提供支撐。

Q2:Base44為什麼要自研大語言模型,而不是繼續使用Anthropic、OpenAI等外部模型?

A:Base44選擇自研模型,主要出於三方面考量:一是降低推理成本,將算力和推理支出的控制權掌握在自己手中;二是優化模型性能,使其更貼合用戶在應用創建場景下的實際需求;三是增強競爭壁壘,通過同時掌握分發渠道、數據和基礎設施,構建垂直整合的差異化優勢,而非長期依賴他人的模型。

Q3:Base44和Lovable相比,目前差距有多大?

A:從年度經常性收入來看,Base44已突破1億美元,而競爭對手Lovable本月早些時候公布的數字為5億美元,差距約為5倍。不過,Base44正通過自研大語言模型尋求差異化路線,押注垂直整合策略能夠在長期競爭中建立更深的護城河,而Lovable目前仍依賴外部大語言模型。

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