A Base44, plataforma de vibe coding adquirida pela Wix por US$ 80 milhões há cerca de um ano, começou a implementar seu próprio modelo de IA — uma aposta ambiciosa que reflete a busca por diferenciação e sustentabilidade financeira no competitivo mercado de desenvolvimento de aplicativos com linguagem natural.
Por que um modelo próprio?
O fundador Maor Shlomo explicou que “treinar e possuir o modelo como parte de toda a stack nos permite muito mais otimizações em latência, custo e eficiência”. O primeiro modelo, chamado Base1, foi desenvolvido e treinado com um dataset gerado a partir de “dezenas de milhões de interações reais de usuários na plataforma”.
A decisão da Base44 acontece em um momento em que o ecossistema de IA debate intensamente se modelos de fronteira — como GPT e Claude — são a melhor opção para todos os casos de uso, e se empresas construídas sobre modelos de terceiros são realmente defensáveis no longo prazo.
O contexto competitivo
A concorrente sueca Lovable já atingiu US$ 500 milhões em receita anualizada e status de unicórnio, utilizando exclusivamente LLMs externos. Mas Shlomo acredita que outros players seguirão o caminho de treinar modelos próprios — “pelo menos aqueles que alcançaram escala e velocidade suficientes para ter dados”.
Segundo Jonathan Userovici, sócio da Headline (investidora da Mistral AI), dados são um dos três ingredientes de diferenciação para startups de IA, ao lado de distribuição e stack tecnológica. Nesse contexto, a Base44 se enquadra no movimento de players estabelecidos que apostam em dados proprietários e infraestrutura própria para aumentar sua vantagem competitiva.
Mas o cenário é mais complexo do que parece. A concorrência não vem apenas de outras plataformas de vibe coding: a Anthropic, com o Claude Code, e a xAI, agora dona do Cursor (adquirido pela SpaceX por US$ 60 bilhões), estão cada vez mais próximas do território da Base44. Shlomo, porém, aposta na especialização: “Os modelos vão progredir, mas permanecerão muito generalistas no que podem fazer.”
Custos como fator estratégico
Há também uma motivação econômica importante. Os custos de inferência se tornaram uma parte significativa da equação para plataformas que processam milhões de requisições. Userovici observa que “clientes empresariais não veem necessariamente retorno sobre investimento ao usar os modelos mais recentes para todos os casos de uso”, o que está impulsionando uma infraestrutura inteira de orquestração e otimização para selecionar o modelo certo para cada tarefa.
A Base44 espera que o modelo próprio seja “mais rápido e mais barato para os clientes do que usar modelos de fronteira como o Opus”. A empresa também projeta que a propriedade do modelo resultará em “um perfil de margem estruturalmente mais forte ao longo do tempo” — uma notícia bem-vinda para a Wix, que recentemente anunciou a demissão de 20% de sua força de trabalho.
O que está em jogo
A Base44 atingiu US$ 100 milhões em receita recorrente anual — ainda atrás da Lovable, mas com uma equipe que cresce desde a aquisição. Shlomo está apostando que o “enorme esforço de engenharia” para desenvolver o Base1 consolidará a empresa como a única plataforma de vibe coding “verticalmente integrada” — dona de sua distribuição, dados e infraestrutura simultaneamente.
O caso da Base44 ilustra uma tendência mais ampla no mercado de IA: startups aplicadas estão cada vez mais questionando se depender exclusivamente de APIs de terceiros é sustentável. Com custos de inferência sob pressão e a necessidade de diferenciação real, ter seu próprio modelo — mesmo que não supere os modelos de fronteira em benchmarks gerais — pode ser a chave para margens saudáveis e um produto verdadeiramente defensável.
Descubra mais sobre noticiAI
Assine para receber nossas notícias mais recentes por e-mail.
