Default
Door Remote - 30 Jun 2026
Base44, het vibe-coderingsplatform dat Wix een jaar geleden voor 80 miljoen dollar kocht – toen het bedrijf amper zes maanden oud was en een team van acht had – is begonnen met het uitrollen van zijn eigen AI-model om zijn gebruikers te ondersteunen bij het maken van apps met natuurlijke taal.
Deze stap komt omdat de discussie in AI-kringen is geïntensiveerd over de vraag of grensmodellen het meest geschikt zijn voor alle gebruiksscenario's. Een verwante vraag is of bedrijven die op de modellen van iemand anders zijn gebouwd, op de lange termijn echt verdedigbaar zijn. De nieuwste zet van Base44, gevestigd in Tel Aviv, spreekt tot beide.
Hoewel de aangepaste LLM nog maar net wordt uitgerold, hoopt Base44 dat het uiteindelijk beter zal presteren dan grensmodellen. Volgens de oprichter, Maor Shlomo, “kan het trainen en bezitten van het model als onderdeel van [onze] gehele stack ons veel meer optimalisaties op het gebied van latentie, kosten en efficiëntie bieden.”
Op het eerste gezicht zou dit een manier kunnen zijn om concurrenten voor te blijven, zoals de Zweedse startup Lovable, die afgelopen zomer de eenhoornstatus bereikte in zijn Series A-ronde en die afhankelijk is van externe LLM's. Shlomo verwacht echter dat anderen hun eigen modellen zullen trainen – “tenminste de spelers die voldoende schaal en snelheid hebben gekregen om over voldoende data te beschikken.”
Volgens Jonathan Userovici, algemeen partner bij VC-bedrijf Headline – wiens portfolio AI-bedrijven als Mistral AI omvat, maar niet Base44 – zijn data een van de drie belangrijkste ingrediënten van de weerbaarheid van AI-startups, naast distributie en tech-stack.
Het resultaat is dat spelers met sterke merken nu hun data en infrastructuur gebruiken om hun weerbaarheid te vergroten, en Base44 past in dat patroon. Het bedrijf zegt dat de eerste versie van zijn LLM, Base1, is ontwikkeld en getraind op een dataset die is gegenereerd op basis van ‘tientallen miljoenen echte gebruikersinteracties op het platform’.
Deze dataset zal blijven groeien met het bedrijf; maar dat geldt ook voor zijn rivalen.’ De grotere concurrentie bestaat misschien helemaal niet uit startups voor het coderen van vibes, maar komt uit grensverleggende AI-laboratoria die dichter bij het thuisveld van Base44 komen – Cursor en Grok’s moederbedrijf xAI behoren nu allebei tot SpaceX, en Claude Code is op zichzelf een speler voor vibe-coding geworden.
Dit geeft Anthropic en andere fundamentele AI-aanbieders toegang tot gegevens en feedbackloops die ze kunnen gebruiken om modellen voor het maken van apps te verbeteren, maar Shlomo denkt dat specialisatie Base44 een voorsprong geeft. “Modellen maken vooruitgang, maar ze zullen heel algemeen blijven in wat ze kunnen doen”, voorspelde hij.
Userovici waarschuwde op zijn beurt voor het onderschatten van grensmodellen, daarbij verwijzend naar het voorbeeld van de juridische technologie-startup Harvey, die plannen liet varen om zijn eigen model te trainen. Hij verwacht niet dat toegepaste AI-bedrijven massaal grenslaboratoria zullen worden, maar plaatst de stap van Base44 in een bredere context – een context waarin gevolgtrekkingskosten een betekenisvol onderdeel van de vergelijking zijn geworden.
Die kostendruk heeft volgens Userovici geleid tot veranderingen waar zakelijke klanten nu om vragen. “Ze zien niet noodzakelijkerwijs een [return on investment] bij het gebruik van de nieuwste modellen voor alle gebruiksscenario’s, dus wordt er een hele infrastructuur opgezet om orkestratie en optimalisatie uit te voeren om de juiste modellen voor hen te selecteren, zodat de kosten niet omhoogschieten terwijl dezelfde of vergelijkbare prestaties worden gehandhaafd voor de meeste gebruiksscenario’s.”
Enterprise-bedrijven vormen nog steeds een minderheid onder het publiek van de vibe-codeerplatforms, maar ze vertegenwoordigen een groeiend deel van de platforminkomsten, en gebruikers van elke omvang beginnen hun zorgen te uiten over de kosten van het gebruik van AI. De beslissing van Base44 om zijn eigen LLM te ontwikkelen vloeide voort uit meerdere factoren, maar kostenbesparing is waarschijnlijk een van de voordelen.
“We willen een model krijgen dat beter aansluit bij wat wij denken dat het juiste is, dat meer geoptimaliseerd zal zijn voor wat we gebruikers leuk vinden in termen van de resultaten die we krijgen, en dat uiteindelijk sneller en goedkoper zal zijn voor klanten dan het gebruik van grensmodellen zoals Opus,” zei Shlomo.
Wat Base44 zelf betreft, is de kostenreductie niet zo duidelijk. In een persbericht legde het bedrijf uit dat “het eigendom van het model Base44 directe controle geeft over de computer- en inferentie-uitgaven, wat naar verwachting in de loop van de tijd zal resulteren in een structureel sterker margeprofiel.”
Zelfs met een uitgestelde uitbetaling zouden verbeterde marges goed nieuws zijn voor het moederbedrijf van Base44, dat onlangs aankondigde dat het 20% van zijn personeelsbestand zou ontslaan. Daarentegen is het personeelsbestand van Base44 sinds de overname gegroeid – en kondigde het aan dat het in mei $150 miljoen aan jaarlijkse terugkerende inkomsten had overschreden, slechts twee maanden nadat het de $100 miljoen aan ARR had overschreden.
Dat is nog steeds minder dan Lovable, dat eerder deze maand zei dat het $ 500 miljoen aan ARR had bereikt. Maar Shlomo gokt erop dat de ‘enorme technische inspanning’ om Base1 te ontwikkelen de positionering van Base44 als de ‘enige verticaal geïntegreerde vibe-coding-applicatie’ zal versterken – wat, in de termen van Userovici, een speler betekent die in één keer eigenaar is van zijn distributie, data en infrastructuur.
Dit artikel is bijgewerkt om de locatie van Base44 te corrigeren en de nieuwste ARR toe te voegen.
Deze stap komt omdat de discussie in AI-kringen is geïntensiveerd over de vraag of grensmodellen het meest geschikt zijn voor alle gebruiksscenario's. Een verwante vraag is of bedrijven die op de modellen van iemand anders zijn gebouwd, op de lange termijn echt verdedigbaar zijn. De nieuwste zet van Base44, gevestigd in Tel Aviv, spreekt tot beide.
Hoewel de aangepaste LLM nog maar net wordt uitgerold, hoopt Base44 dat het uiteindelijk beter zal presteren dan grensmodellen. Volgens de oprichter, Maor Shlomo, “kan het trainen en bezitten van het model als onderdeel van [onze] gehele stack ons veel meer optimalisaties op het gebied van latentie, kosten en efficiëntie bieden.”
Op het eerste gezicht zou dit een manier kunnen zijn om concurrenten voor te blijven, zoals de Zweedse startup Lovable, die afgelopen zomer de eenhoornstatus bereikte in zijn Series A-ronde en die afhankelijk is van externe LLM's. Shlomo verwacht echter dat anderen hun eigen modellen zullen trainen – “tenminste de spelers die voldoende schaal en snelheid hebben gekregen om over voldoende data te beschikken.”
Volgens Jonathan Userovici, algemeen partner bij VC-bedrijf Headline – wiens portfolio AI-bedrijven als Mistral AI omvat, maar niet Base44 – zijn data een van de drie belangrijkste ingrediënten van de weerbaarheid van AI-startups, naast distributie en tech-stack.
Het resultaat is dat spelers met sterke merken nu hun data en infrastructuur gebruiken om hun weerbaarheid te vergroten, en Base44 past in dat patroon. Het bedrijf zegt dat de eerste versie van zijn LLM, Base1, is ontwikkeld en getraind op een dataset die is gegenereerd op basis van ‘tientallen miljoenen echte gebruikersinteracties op het platform’.
Deze dataset zal blijven groeien met het bedrijf; maar dat geldt ook voor zijn rivalen.’ De grotere concurrentie bestaat misschien helemaal niet uit startups voor het coderen van vibes, maar komt uit grensverleggende AI-laboratoria die dichter bij het thuisveld van Base44 komen – Cursor en Grok’s moederbedrijf xAI behoren nu allebei tot SpaceX, en Claude Code is op zichzelf een speler voor vibe-coding geworden.
Dit geeft Anthropic en andere fundamentele AI-aanbieders toegang tot gegevens en feedbackloops die ze kunnen gebruiken om modellen voor het maken van apps te verbeteren, maar Shlomo denkt dat specialisatie Base44 een voorsprong geeft. “Modellen maken vooruitgang, maar ze zullen heel algemeen blijven in wat ze kunnen doen”, voorspelde hij.
Userovici waarschuwde op zijn beurt voor het onderschatten van grensmodellen, daarbij verwijzend naar het voorbeeld van de juridische technologie-startup Harvey, die plannen liet varen om zijn eigen model te trainen. Hij verwacht niet dat toegepaste AI-bedrijven massaal grenslaboratoria zullen worden, maar plaatst de stap van Base44 in een bredere context – een context waarin gevolgtrekkingskosten een betekenisvol onderdeel van de vergelijking zijn geworden.
Die kostendruk heeft volgens Userovici geleid tot veranderingen waar zakelijke klanten nu om vragen. “Ze zien niet noodzakelijkerwijs een [return on investment] bij het gebruik van de nieuwste modellen voor alle gebruiksscenario’s, dus wordt er een hele infrastructuur opgezet om orkestratie en optimalisatie uit te voeren om de juiste modellen voor hen te selecteren, zodat de kosten niet omhoogschieten terwijl dezelfde of vergelijkbare prestaties worden gehandhaafd voor de meeste gebruiksscenario’s.”
Enterprise-bedrijven vormen nog steeds een minderheid onder het publiek van de vibe-codeerplatforms, maar ze vertegenwoordigen een groeiend deel van de platforminkomsten, en gebruikers van elke omvang beginnen hun zorgen te uiten over de kosten van het gebruik van AI. De beslissing van Base44 om zijn eigen LLM te ontwikkelen vloeide voort uit meerdere factoren, maar kostenbesparing is waarschijnlijk een van de voordelen.
“We willen een model krijgen dat beter aansluit bij wat wij denken dat het juiste is, dat meer geoptimaliseerd zal zijn voor wat we gebruikers leuk vinden in termen van de resultaten die we krijgen, en dat uiteindelijk sneller en goedkoper zal zijn voor klanten dan het gebruik van grensmodellen zoals Opus,” zei Shlomo.
Wat Base44 zelf betreft, is de kostenreductie niet zo duidelijk. In een persbericht legde het bedrijf uit dat “het eigendom van het model Base44 directe controle geeft over de computer- en inferentie-uitgaven, wat naar verwachting in de loop van de tijd zal resulteren in een structureel sterker margeprofiel.”
Zelfs met een uitgestelde uitbetaling zouden verbeterde marges goed nieuws zijn voor het moederbedrijf van Base44, dat onlangs aankondigde dat het 20% van zijn personeelsbestand zou ontslaan. Daarentegen is het personeelsbestand van Base44 sinds de overname gegroeid – en kondigde het aan dat het in mei $150 miljoen aan jaarlijkse terugkerende inkomsten had overschreden, slechts twee maanden nadat het de $100 miljoen aan ARR had overschreden.
Dat is nog steeds minder dan Lovable, dat eerder deze maand zei dat het $ 500 miljoen aan ARR had bereikt. Maar Shlomo gokt erop dat de ‘enorme technische inspanning’ om Base1 te ontwikkelen de positionering van Base44 als de ‘enige verticaal geïntegreerde vibe-coding-applicatie’ zal versterken – wat, in de termen van Userovici, een speler betekent die in één keer eigenaar is van zijn distributie, data en infrastructuur.
Dit artikel is bijgewerkt om de locatie van Base44 te corrigeren en de nieuwste ARR toe te voegen.