A startup israelense Base44, adquirida pela Wix, liberou recentemente seu próprio modelo de Inteligência Artificial (IA) para usuários. A medida indica um plano para não depender mais de modelos de terceiros na sua plataforma de criação de aplicações.
A empresa opera em um contexto onde outras companhias questionam a autonomia e a economia ao utilizar modelos de IA de terceiros. O fundador da Base44, Maor Shlomo, declarou que possuir e treinar o modelo concede “mais espaço para otimizar latência, custo e eficiência”.
O modelo, denominado Base1, foi treinado com dados gerados a partir de “dezenas de milhões de interações reais de usuários na plataforma”. Maor Shlomo mencionou que o modelo pode evoluir conforme o dataset da companhia se expandir. Ele resumiu que a empresa busca um modelo “mais alinhado ao que achamos certo, mais otimizado para o que os usuários gostam e que seja mais rápido e barato para os clientes do que usar modelos de fronteira como o Opus”.
O fundador Maor Shlomo indicou a especialização como uma vantagem em relação a outras plataformas de vibe coding. Ele citou laboratórios como xAI, Anthropic (Claude Code) e OpenAI (Codex) como concorrentes. Shlomo afirmou que “Os modelos [deles] estão evoluindo, mas vão continuar muito genéricos no que conseguem fazer”.
A Base44 afirma que a posse do modelo pode gerar margens estruturalmente mais fortes. A Wix adquiriu a Base44 no ano passado por US$ 80 milhões. Na ocasião, a aplicação tinha seis meses de mercado.
Desempenho Financeiro e Concorrência
Em maio, a Base44 registrou US$ 150 milhões em receita recorrente anual (ARR). Este valor foi alcançado dois meses após a empresa cruzar a marca de US$ 100 milhões em ARR. A Lovable, concorrente, registra US$ 500 milhões em ARR e utiliza modelos como Opus e iterações do Gemini. Desenvolvedores apontaram em fóruns similaridades entre a Lovable e o AI Studio do Google.
Maor Shlomo afirmou que o “enorme esforço de engenharia” no desenvolvimento do Base1 pode posicionar a Base44 como “a única plataforma de vibe coding totalmente verticalizada”. Ele concluiu que isso “pode estabelecer um precedente para outros players” desenvolverem modelos próprios, “em players que atingirem maior escala e tiverem dados o suficiente para criá-los”.


