Base44 piemērs rāda jaunu tendenci AI tirgū - pāreju no universāliem mākoņmodeļiem uz specializētiem, pašu trenētiem risinājumiem izmaksu kontrolei.
Mākslīgā intelekta nozare piedzīvo strauju evolūciju, kurā jaunuzņēmumi sāk apšaubīt līdzšinējo praksi pilnībā paļauties uz lielajiem jeb "frontier" modeļiem. Spilgts piemērs šai tendencei ir programmēšanas platforma Base44, ko uzņēmums Wix pirms gada iegādājās par 80 miljoniem ASV dolāru. Base44 ir sākusi ieviest savu pirmo patstāvīgo lielo valodas modeli (LLM) ar nosaukumu Base1, mēģinot radīt ilgtermiņa aizsargājamību un optimizēt izmaksas.
Šis solis iezīmē jaunu posmu "vibe coding" jeb dabiskās valodas programmēšanas segmentā. Tas liek uzdot svarīgu jautājumu - vai uzņēmumi, kas būvē savus produktus uz citu izstrādātāju infrastruktūras, spēs ilgtermiņā izturēt konkurenci?
Kāpēc Base44 izvēlas būvēt savu modeli
Līdz šim lielākā daļa lietišķā AI jaunuzņēmumu izmantoja gatavus OpenAI vai Anthropic modeļus, veicot tikai nelielus pielāgojumus. Taču Base44 dibinātājs Maors Šlomo uzsver, ka sava modeļa trenēšana un pārvaldīšana sniedz milzīgas priekšrocības. Kontrolējot visu tehnoloģiju steku, uzņēmums var veikt dziļu optimizāciju, samazinot latentumu, izmaksas un uzlabojot efektivitāti.
Modelis Base1 tika apmācīts, izmantojot datus no desmitiem miljonu reālu lietotāju interakciju platformā. Šāda specializēta datu kopa ļauj modelim labāk saprast tieši lietotņu izstrādes nianses nekā to spēj vispārīgie modeļi.
Mūsdienās, kad mākslīgā intelekta asistenti uzņēmumiem kļūst par arvien nozīmīgāku ikdienas sastāvdaļu, specializācija ir loģisks solis. Pašu kontrolēts modelis ļauj izvairīties no atkarības no ārējiem pakalpojumu sniedzējiem un to cenu izmaiņām.
AI jaunuzņēmumu aizsargājamības trīs pīlāri
Kā norāda riska kapitāla fonda Headline partneris Džonatans Userovičs, veiksmīga AI jaunuzņēmuma aizsargājamību veido trīs galvenie elementi:
- Dati - unikālas un specifiskas datu kopas, kas nav pieejamas konkurentiem;
- Izplatīšana - spēcīgs zīmols un esošā lietotāju bāze;
- Tehnoloģiju steks - kontrole pār infrastruktūru un modeļa slāni.
Lai gan tirgū ir spēcīgi konkurenti, piemēram, zviedru jaunuzņēmums Lovable, kas nesen piesaistīja lielas investīcijas un izmanto ārējos LLM, Base44 izvēlas citu ceļu. Šlomo prognozē, ka visi pietiekami lieli spēlētāji ar laiku pāries uz saviem modeļiem, jo datu un lietotāju apjoms to vienkārši pieprasīs.
| Parametrs | Pašu trenēts modelis (piem. Base1) | Universālais modelis (piem. GPT-4 vai Claude) |
|---|---|---|
| Darbības ātrums (latentums) | Ļoti augsts (optimizēts konkrētam uzdevumam) | Vidējs (vispārīgs tīkla noslogojums) |
| Inferences izmaksas | Zemākas ilgtermiņā (kontrolēta infrastruktūra) | Augstākas (jāmaksā par katru vaicājumu un žetonu) |
| Datu drošība un kontrole | Pilnīga kontrole pār datiem | Atkarība no trešo pušu datu apstrādes politikas |
| Specializācija | Īpaši pielāgots koda ģenerēšanai | Universālas zināšanas par visām tēmām |
Izmaksu un efektivitātes spiediens tirgū
Lēmums par sava modeļa izveidi nav saistīts tikai ar vēlmi pēc inovācijām, bet gan ar pragmatisku biznesa aprēķinu. Lielo uzņēmumu klienti arvien biežāk sāk apšaubīt dārgo vispārīgo modeļu izmantošanas rentabilitāti. Kad katra darbība prasa datu sūtīšanu uz dārgiem ārējiem serveriem, izmaksas ātri vien kļūst nekontrolējamas.
Sava modeļa izstrāde un uzturēšana prasa milzīgas investīcijas inženiertehniskajos resursos. Ne visiem uzņēmumiem izdodas sasniegt vēlamo rezultātu. Piemēram, tiesību tehnoloģiju jaunuzņēmums Harvey sākotnēji plānoja trenēt savu modeli, taču vēlāk no šīs idejas atteicās pārāk lielo sarežģījumu dēļ.
Base44 gadījumā modeļa izstrāde ir stratēģisks solis, lai uzlabotu peļņas maržu, kas ir īpaši svarīgi mātesuzņēmumam Wix pēc nesenajiem darbinieku skaita samazinājumiem. Tai pašā laikā Base44 demonstrē stabilu izaugsmi, sasniedzot 100 miljonu ASV dolāru ikgadējos atkārtotos ieņēmumus.
Secinājums
Base44 pāreja uz savu specializēto modeli Base1 parāda plašāku tendenci mākslīgā intelekta ekosistēmā. Kamēr vispārīgie modeļi turpina attīstīties un kļūt jaudīgāki, praktiskajā pielietojumā uzvarēs tie uzņēmumi, kas spēs nodrošināt lētāku, ātrāku un precīzāku servisu. Plašāku analīzi par šo pāreju un tās ietekmi uz tirgu var lasīt ziņu vietnē TechCrunch.
