Vibe コーディングプラットフォーム「Base44」が独自モデルを公開、AI スタートアップは防御力を模索
Vibe コーディングプラットフォーム「Base44」が、AI スタートアップ間の競争優位性と防御力を強化するために自社開発の AI モデルを発表した。
キーポイント
自社モデルの開発発表
Vibe コーディングプラットフォームを提供する Base44 が、独自に開発した AI モデルをリリースしました。
市場における防御戦略
AI スタートアップ業界が激化する中で、自社モデルを持つことで他社との差別化を図り、競争優位性を確立しようとしています。
技術的自立への動き
外部の基盤モデルに依存する現状から脱却し、自社のプラットフォーム特性に最適化した独自技術を構築する戦略です。
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影響分析
このニュースは、AI スタートアップの成熟段階を示すものであり、単なるプラットフォーム利用から独自基盤を持つことへの転換点を象徴しています。今後、多くのスタートアップが同様の戦略を採用し、モデル開発競争がさらに激化することが予想されます。
編集コメント
プラットフォーム型スタートアップが独自モデルへ舵を切る動きは、業界の成熟度を示す重要なシグナルです。今後は「誰が開発したか」よりも「どのモデルをどう最適化しているか」が勝負の分かれ目となるでしょう。
Base44 は、わずか 1 年前に Wix に 8000 万ドルで買収されたバイブコーディングプラットフォームです。当時同社はまだ生後 6 ヶ月足らずでチームも 8 名のみでしたが、自然言語を使ってアプリを作成するユーザーをサポートするために、独自の AI モデルの展開を開始しました。
この動きは、AI 業界においてフロンティアモデルがすべてのユースケースに最適かどうかという議論が激化している時期に起こりました。関連する質問として、他社のモデルの上に構築されたビジネスが本当に長期的な防衛性を備えているのかという点があります。ベイエリアを拠点とする Base44 の今回の最新動向は、この両方の問いに対する答えを示しています。
カスタム LLM(大規模言語モデル)の展開はまだ始まったばかりですが、Base44 は将来的にフロンティアモデルを上回る性能を発揮することを期待しています。創業者の Maor Shlomo 氏によれば、「トレーニングを行い、[our] のスタック全体の一部としてモデルを所有することは、レイテンシ、コスト、効率性においてより多くの最適化を可能にします。」
一見すると、これは競合他社である スウェーデンのスタートアップ Lovable に先んじるための手段に見えるかもしれません。同社は昨夏、シリーズ A ラウンドで ユニコーン企業 の地位を達成し、外部の大規模言語モデル(LLM) に依存しています。しかし、Shlomo は他のプレイヤーも自社のモデルを訓練するだろうと予想しています。「少なくとも、十分なスケールと速度を獲得して十分なデータを保有しているプレイヤーについてはそうなるでしょう」と彼は述べています。
VC ファーム Headline の一般パートナーである Jonathan Userovici 氏によると、データは AI スタートアップの参入障壁(defensibility)を高めるための3つの主要な要素の一つであり、他の2つは流通チャネルと技術スタックです。同氏のポートフォリオには Mistral AI などの AI 企業が含まれていますが、Base44 は含まれていません。
その結論として、強力なブランドを持つプレイヤーたちは、自社のデータとインフラを活用して参入障壁を強化する方向にシフトしており、Base44 もこのパターンに当てはまります。同社によると、LLM の第1世代である Base1 は、「プラットフォーム上の数千万件の実際のユーザーインタラクション」から生成されたデータセットを用いて開発・訓練されました。
このデータセットは同社とともに成長し続けるでしょうが、競合他社のものも同様です。最大の競争相手は、おそらく「バイブコーディング」スタートアップそのものではなく、Base44 の本拠地に徐々に近づいている最先端 AI 研究所から来る可能性があります。Cursor や Grok の親会社である xAI はすでに SpaceX に買収されています、また Claude Code も独自の「バイブコーディング」プレイヤーとして台頭しています。
これにより、Anthropic やその他の基盤 AI プロバイダーは、アプリ作成用のモデル改善に活用できるデータとフィードバックループへのアクセスを得ることになりますが、Shlomo は専門化こそが Base44 に有利な点を与えると信じています。「モデルは進歩していますが、彼らが何ができるかについては非常に汎用的なまま留まるでしょう」と彼は予測しました。
一方、Userovici は最先端モデルを過小評価しないよう警告し、独自のモデルを訓練する計画を放棄した法律テックスタートアップの Harvey の事例を引用しました。彼は応用 AI 企業がこぞって最先端研究所になることを期待していませんが、Base44 の動きを推論コスト(inference costs)が計算式において有意な要素となったというより広い文脈の中で捉えています。
そのコスト圧力について、Userovici氏は、それが企業顧客が現在求めている変化を促したと述べています。「彼らは必ずしもすべてのユースケースで最新モデルを使用することへの投資対効果を見ていません。そのため、適切なモデルを選択するためのオーケストレーションや最適化を行うためのインフラストラクチャ全体が構築されており、大多数のユースケースにおいて同じまたは類似のパフォーマンスを維持しながらコストが急騰しないようにしています。」
Vibe codingプラットフォームのユーザー層の中で企業は依然として少数派ですが、プラットフォーム収益における割合は増加しており、あらゆる規模のユーザーがAI利用のコストについて懸念を表明し始めています。Base44が独自のLLMを開発する決断に至った背景には複数の要因がありますが、コスト削減はその恩恵の一つである可能性が高いです。
「私たちは、私たちが正しいと考えることにより合致したモデル、つまり私たちがユーザーに好まれる結果を得るために最適化されたモデル、そして最終的にはOpusのような最先端モデルを使用するよりも顧客にとって高速かつ安価なモデルを手に入れたいのです」とShlomo氏は語りました。
Base44そのものについては、コスト削減のメリットはそれほど明確ではありません。プレスリリースにおいて同社は、「モデルを所有することは、Base44が計算リソースと推論支出に対して直接的なコントロールを持つことを意味し、長期的には構造的により強固なマージンプロファイルをもたらすと期待されています」と説明しています。
遅れた収益化にもかかわらず、改善された利益率は、最近 労働力の 20% を削減する と発表した Base44 の親会社にとって朗報となるでしょう。対照的に、Base44 は買収以来人員を増やし続けており、数ヶ月前に 年間 recurring 収益(ARR)が 1 億ドルを突破した と発表しました。
これはまだ Lovable の下ですが、同社は先月 年間収益化(ARR)が 5 億ドルに達し、週あたり 100 万件の新しいプロジェクトを処理した と発表しています。しかし、Shlomo は、Base1 の開発に向けた「膨大なエンジニアリング努力」が、Base44 を「唯一の垂直統合型バイブコーディングアプリケーション」としての地位を確固たるものにするとの信念を抱いています。つまり、Userovici の用語を用いれば、流通、データ、インフラストラクチャをすべて自社で所有するプレイヤーという意味です。
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Anna Heim はライターであり編集コンサルタントです。
Anna への連絡や、彼女からのアウトリーチの確認は、annatechcrunch [at] gmail.com までメールを送信してください。
2021 年以来フリーランスの記者として TechCrunch に在籍し、AI、フィンテック・インシュアテック、SaaS と価格設定、そしてグローバルなベンチャーキャピタル動向など、スタートアップ関連の幅広いトピックを取材してきました。
2025 年 5 月現在、彼女の TechCrunch での取材は、ヨーロッパで最も興味深いスタートアップストーリーに焦点を当てています。
Anna は、TechCrunch Disrupt、4YFN、South Summit、TNW Conference、VivaTech など、主要なテックカンファレンスを含むあらゆる規模の業界イベントにおいて、パネルのモデレーションやステージ上でのインタビューを実施してきました。
元 The Next Web の LATAM & Media エディターであり、スタートアップ創業者、パリ・サイエンス・ポ校卒業生である彼女は、フランス語、英語、スペイン語、ブラジルポルトガル語を含む複数の言語を流暢に話します。
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Base44, the vibe coding platform that Wix acquired for $80 million just one year ago — when the company was barely six moths old and had a team of eight — has started rolling out its own AI model to support its users in creating apps with natural language.
The move comes as the discussion in AI circles has intensified over whether frontier models are best suited for all use cases. A related question is whether businesses built on top of someone else’s models are truly defensible long-term. The latest move of Base44, based in the Bay Area, speaks to both.
While its custom LLM is only just rolling out, Base44 hopes that it will eventually outperform frontier models. According to its founder, Maor Shlomo, “training and owning the model as part of [our] entire stack allows us a lot more optimizations on latency, cost, and efficiency.”
At first glance, this could be a way to stay ahead of competitors such as Swedish startup Lovable, which reached unicorn status in its Series A round last summer and that relies on external LLMs. However, Shlomo expects that others will train their own models — “at least the players that have gotten enough scale and velocity to have enough data.”
According to Jonathan Userovici, a general partner at VC firm Headline — whose portfolio includes AI companies like Mistral AI, but not Base44 — data is one of three key ingredients of defensibility for AI startups, alongside distribution and tech stack.
The upshot is that players with strong brands are now leaning into their data and infrastructure to increase their defensibility, and Base44 fits that pattern. The company says the first iteration of its LLM, Base1, was developed and trained on a dataset generated from “tens of millions of real user interactions on the platform.”
This dataset will keep on growing with the company; but so will its rivals’. The bigger competition may not be vibe-coding startups at all but instead come from frontier AI labs that are getting closer to Base44’s home turf — Cursor and Grok’s parent company xAI now both belong to SpaceX, and Claude Code has become a vibe coding player in its own right.
This gives Anthropic and other foundational AI providers access to data and feedback loops they can use to improve models for app creation, but Shlomo thinks specialization gives Base44 a leg up. “Models are progressing, but they’ll stay very general in what they can do,” he predicted.
Userovici, for his part, cautioned against underestimating frontier models, citing the example of the legal tech startup Harvey, which abandoned plans to train its own model. He doesn’t expect applied AI companies to become frontier labs en masse but frames Base44’s move in a broader context — one in which inference costs have become a meaningful part of the equation.
That cost pressure, Userovici says, has driven change that enterprise customers are now demanding. “They don’t necessarily see a [return on investment] when using the latest models for all use cases, so an entire infrastructure is being set up to do orchestration and optimization to select the right models for them so that costs don’t skyrocket while maintaining the same or similar performance across the majority of use cases.”
Enterprise companies still are a minority among the audience of the vibe coding platforms, but they represent a growing share of platform revenue, and users of all sizes are starting to express concerns over the cost of using AI. Base44’s decision to develop its own LLM stemmed from multiple factors, but cost reduction is likely among the benefits.
“We want to get a model that is going to be more aligned to what we think is the right thing, is going to be more optimized to what we see users like in terms of the results we’re getting, and is going to be faster and cheaper for customers eventually than using the frontier models like Opus,” Shlomo said.
As for Base44 itself, cost reduction isn’t as clear cut. In a press release, the company explained that “ownership of the model gives Base44 direct control over compute and inference spend, expected to result in a structurally stronger margin profile over time.”
Even with a delayed payoff, improved margins would be good news for Base44’s parent company, which recently announced it would lay off 20% of its workforce. In contrast, Base44 has been growing in headcount since the acquisition — and announced it had passed $100 million in annual recurring revenue a few months ago.
That’s still less than Lovable, which said it hit $500 million in ARR earlier this month. But Shlomo is betting that the “huge engineering effort” to develop Base1 will cement Base44’s positioning as the “only vertically integrated vibe-coding application — meaning, in Userovici’s terms, a player that owns its distribution, data, and infrastructure all at once.
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Anna Heim is a writer and editorial consultant.
You can contact or verify outreach from Anna by emailing annatechcrunch [at] gmail.com.
As a freelance reporter at TechCrunch since 2021, she has covered a large range of startup-related topics including AI, fintech & insurtech, SaaS & pricing, and global venture capital trends.
As of May 2025, her reporting for TechCrunch focuses on Europe’s most interesting startup stories.
Anna has moderated panels and conducted onstage interviews at industry events of all sizes, including major tech conferences such as TechCrunch Disrupt, 4YFN, South Summit, TNW Conference, VivaTech, and many more.
A former LATAM & Media Editor at The Next Web, startup founder and Sciences Po Paris alum, she’s fluent in multiple languages, including French, English, Spanish and Brazilian Portuguese.
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