Base44发布自研大模型，氛围编程平台构筑竞争壁垒

在AI创业圈，一支成立仅半年、团队规模不足十人的初创团队，凭借氛围编程平台Base44被Wix以8000万美元收购，迅速成为行业热议焦点。如今，Base44开始向用户推出自研AI模型，支持直接用自然语言创建应用。这一举措背后，揭示了一个关键问题：在当前赛道上，AI创业公司究竟靠什么建立长期竞争壁垒？

自研模型的深层考量

近期AI领域讨论热度持续攀升：前沿通用模型是否真的适配所有应用场景？另一个相关疑问是，若业务完全依赖第三方模型，防御能力究竟有多强？Base44此次动作，可以说是针对这两个问题给出的直接回应。

创始人马尔·施洛莫透露，自研大语言模型刚刚开始面向用户推出，但公司的目标是让它最终超越现有的前沿模型。他的逻辑非常清晰：“将模型的训练和所有权整合到自身技术栈中，意味着我们在延迟、成本、效率等环节拥有更大的优化空间。”

竞争格局与行业走向

从表面看，这一举动似乎是为了保持竞争领先——尤其是对比去年夏天完成A轮融资后晋升独角兽的瑞典创业公司Lovable，后者至今仍依赖外部大语言模型。不过施洛莫预计，其他竞争对手迟早也会走上自研模型之路，“至少那些已经积累了足够规模和数据速度的玩家，会这么做。”

风险投资公司Headline的普通合伙人乔纳森·尤瑟罗维奇提供了一套分析框架：对AI创业公司而言，防御壁垒由三个核心要素构成——数据、分发渠道和技术栈。他指出，拥有强势品牌的企业正越来越多地依靠数据和基础设施来加固自身壁垒。Base44，正是这一趋势的典型代表。

据了解，Base44的首款自研大语言模型Base1，其第一个版本是基于“平台上数千万次真实用户交互”所生成的数据集进行训练的。

真正的威胁或来自前沿AI实验室

这个数据集会随着公司成长持续扩大，但竞争对手的数据规模也在同步增长。更大的竞争压力可能并非来自其他氛围编程创业公司，而是那些正向该领域延伸的前沿AI实验室——Cursor和xAI（Grok的母公司）如今均已划归SpaceX旗下，Claude Code也已成为不可忽视的氛围编程玩家。

换句话说，像Anthropic这样的基础模型提供商，正在获取那些可用于改进应用创建模型的数据和反馈循环。但施洛莫认为，走专业化路线仍能为Base44带来优势。“模型会不断进步，但它们的能力始终会在一定程度上保持通用性。”他这样判断。

尤瑟罗维奇对此持更谨慎的态度，他举了法律科技公司Harvey的例子——这家公司最终放弃了自训模型的计划。他并不认为应用型AI公司会大规模转型去做前沿实验室，但他把Base44这次动作放在一个更大的背景下来看：推理成本，正在成为一个不可忽视的关键变量。

成本压力推动企业需求变化

尤瑟罗维奇解释说，成本压力正在推动企业客户的需求转变。“企业不一定能从将最新模型应用于所有场景中获得投资回报，因此现在围绕编排和优化的基础设施搭建越来越多，目的是为客户选择合适的模型，在大多数场景下维持相同的性能表现，同时避免成本失控。”

目前，企业客户在氛围编程平台的用户中仍占少数，但他们在平台收入中的占比正在持续上升。与此同时，各类规模的用户都开始对AI使用成本表现出关注。Base44此次决定自研大语言模型，有多重考量因素，但降低成本很可能是其中一项重要收益。

施洛莫表示：“我们希望构建一个更符合我们理念的模型，更契合用户对输出结果的偏好，最终为客户提供比Opus这类前沿模型更快、更经济的使用体验。”

当然，对Base44自身而言，成本削减的效果不会立竿见影。公司在新闻稿中解释得很清楚：“对模型的自主掌控，让Base44获得了对算力和推理支出的直接控制权，预计会在未来形成结构性更强的利润率表现。”

即便收益有滞后，利润率的改善对母公司Wix来说也是好消息——Wix最近刚宣布裁员20%。相比之下，Base44自被收购以来员工数量一直在增长，几个月前还宣布年度经常性收入突破了1亿美元。

这个数字仍低于Lovable本月早些时候公布的5亿美元年度经常性收入。但施洛莫相信，开发Base1所投入的“巨大工程努力”，会让Base44成为“唯一垂直整合的氛围编程应用”——用尤瑟罗维奇的表述，就是同时掌握分发渠道、数据资产和基础设施的玩家。

Q&A

Q1：Base44自研的大语言模型Base1是如何训练的？

A：Base1基于平台上数千万次真实用户交互所生成的数据集进行训练。这些数据来自用户使用自然语言创建应用的实际行为，场景针对性极强。随着平台用户持续增长，数据集也将不断扩展，为后续模型迭代提供有力支撑。

Q2：Base44为何选择自研大语言模型，而非继续使用Anthropic、OpenAI等外部模型？

A：核心考量包含三方面：第一，降低推理成本，将算力和推理支出的控制权掌握在自己手中；第二，优化模型性能，使其更贴合用户在应用创建场景下的实际需求；第三，增强竞争壁垒，通过同时掌握分发渠道、数据和基础设施，构建垂直整合的差异化优势，避免长期依赖外部模型。

Q3：Base44和Lovable相比，目前差距有多大？

A：从年度经常性收入来看，Base44已突破1亿美元，而竞争对手Lovable本月早些时候公布的数字为5亿美元，差距约5倍。不过Base44正通过自研大语言模型寻求差异化路线，押注垂直整合策略能在长期竞争中建立更深的护城河，而Lovable目前仍依赖外部大语言模型。

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