Farsi un LLM in casa per distinguersi, c’è chi l’ha fatto

Base44 ha annunciato di aver addestrato e rilasciato un proprio modello linguistico, chiamato Base 1, riportato da Business Insider e ripreso da Yahoo Tech. Prima di lanciare un progetto, gli utenti della piattaforma possono ora scegliere Base 1 da un menu che include anche Claude Opus 4.8, Fable 5 e GPT-5.5. La mossa arriva da una startup di vibe coding acquisita da Wix lo scorso giugno per 80 milioni di dollari, e nasce da un problema specifico: i siti generati con l’AI si somigliano tutti.

Il CEO Maor Shlomo lo ha spiegato senza troppi giri di parole a Business Insider: chi programma con i modelli generalisti finisce per ottenere sempre la stessa interfaccia. Base 1 nasce per rompere quello schema, non per fare meglio coding in generale, ma per produrre design che non sembrino uscire dallo stesso stampo.

Il nome del fenomeno è “AI slop”

Il fenomeno che Base44 prova a correggere si chiama “AI slop” in tutto il settore: contenuti e interfacce che funzionano ma non convincono, generici al punto da diventare riconoscibili proprio per la loro mancanza di identità. Paul Bakaus, CEO della startup di design Impeccable, lo ha descritto in un’intervista di giugno come un “Uniqlo o Ikea algoritmico”: oggetti funzionali ma privi di carattere, che non raccontano nulla di chi li ha creati. Sfondi beige o moderatamente colorati, font sans-serif intercambiabili, layout che si assomigliano da un progetto all’altro.

Il meccanismo tecnico dietro il problema è semplice da capire. Un modello generalista come GPT o Claude è addestrato per essere bravo ovunque, dalla poesia al codice, e quella genericità si paga in fase di generazione visiva: senza un orientamento specifico, il modello converge verso le soluzioni più probabili nel suo spazio di addestramento, che sono anche le più comuni. Shlomo lo mette così: squeezare un modello su un solo caso d’uso, invece di tenerlo bravo a tutto, è la scommessa che secondo lui può bastare a differenziare Base44 dai concorrenti diretti come Lovable, Replit e Cursor.

Da dove arrivano i dati per addestrarlo

Base 1 non nasce dal nulla. Wix porta in dote un team di designer che lavora da anni sulla piattaforma no-code originale, e quel lavoro genera una quantità di dati di training che un concorrente indipendente non avrebbe a disposizione. Shlomo ha raccontato che il progetto è partito circa sei mesi fa, con una svolta tecnica nelle ultime settimane che ha permesso di anticipare il rilascio rispetto ai piani iniziali.

Il meccanismo di addestramento previsto è il reinforcement learning: il modello viene premiato quando produce design percepiti come nuovi e distintivi, penalizzato quando ricade sui pattern più comuni. Shlomo ammette che il risultato “non c’è ancora”: l’obiettivo dichiarato è arrivare a un modello capace di generare “qualcosa che sembri unico” ogni volta che viene interrogato, non ogni tanto.

Perché conviene farsi un modello invece di comprarlo

La scelta di Base44 si inserisce in una tendenza più ampia nel mercato del vibe coding, dove la differenza tra le piattaforme si è ridotta quasi solo al prezzo e alla velocità di iterazione, perché sotto il cofano quasi tutte richiamano gli stessi tre o quattro modelli frontiera. Quando un mercato satura sulla stessa infrastruttura sottostante, l’unica leva di differenziazione reale resta il layer proprietario sopra quell’infrastruttura, e per un prodotto di design quel layer è, appunto, l’estetica.

C’è anche un argomento di costi che nessuno dei protagonisti dichiara apertamente: i modelli frontiera fatturano per token e le aziende di vibe coding pagano quella bolletta ogni volta che un utente genera un progetto. Un modello proprietario più piccolo, specializzato su un solo compito, costa meno da eseguire su scala. La riduzione della genericità è insieme un argomento di marketing sul design e una leva di margine che i comunicati faticano a raccontare esplicitamente.

Un mercato che si è già consolidato molto in fretta

La velocità con cui il mercato del vibe coding si sta consolidando aiuta a leggere la mossa di Base44 nel contesto giusto. A giugno SpaceX ha acquisito Cursor per 60 miliardi di dollari, un’operazione che ha di fatto chiuso la stagione delle piattaforme di coding AI indipendenti. Wix aveva già portato Base44 sotto il proprio tetto un anno prima. Restano pochi attori davvero indipendenti in un settore che solo diciotto mesi fa contava decine di startup finanziate.

In questo scenario, farsi assorbire da un gruppo più grande consente accesso a risorse (dati, team di design, capacità di calcolo) che una startup indipendente non potrebbe raggiungere. Base 1 è un prodotto che difficilmente vedrebbe la luce se Base44 fosse rimasta isolata a caccia dell’ennesimo round di finanziamento.

Resta un problema di fondo che nessun modello proprietario risolve da solo: le fondamenta del codice generato. Diversi audit indipendenti hanno rilevato che una parte consistente del codice scritto con strumenti di vibe coding contiene vulnerabilità di sicurezza, dall’autenticazione assente alle chiavi API esposte. Un modello che genera interfacce più originali non cambia questo problema strutturale, che riguarda l’affidabilità del codice sottostante più che il suo aspetto. Le aziende che valutano l’adozione di piattaforme di vibe coding per progetti interni dovrebbero continuare a trattare l’output come bozza da revisionare, non come prodotto finito, a prescindere da quanto sia curato il risultato visivo.

Non è la prima volta che un layer proprietario prova a differenziarsi

Il tentativo di Base44 richiama una dinamica già vista in altri angoli del software as a service: quando l’infrastruttura di base diventa una commodity condivisa da tutti i concorrenti, la battaglia si sposta sul layer sopra quell’infrastruttura. È successo con i motori di ricerca costruiti sopra indici simili, con le piattaforme di email marketing costruite sopra gli stessi provider SMTP, ed è la stessa logica che oggi porta più startup di vibe coding a valutare un piccolo modello verticale invece di continuare a rivendere l’accesso a GPT o Claude con un’interfaccia diversa.

Il rischio, per Base44 come per chiunque segua questa strada, è duplice. Da un lato, addestrare e mantenere un modello proprietario costa risorse che una piattaforma puramente rivenditrice non deve sostenere: infrastruttura di training, team di ricerca dedicato, cicli di fine-tuning continui per non restare indietro rispetto ai modelli generalisti che intanto migliorano anch’essi sul fronte del design. Dall’altro, se il modello specializzato non produce un miglioramento percepibile dagli utenti, l’investimento diventa un costo fisso senza ritorno visibile, in un mercato dove il margine per sperimentare si è già ristretto dopo l’ondata di consolidamento degli ultimi diciotto mesi.

La domanda di fondo, per chi osserva il mercato da fuori, è se l’omologazione estetica sia davvero il problema più urgente del vibe coding o solo quello più facile da mostrare in una demo. Un sito che sembra tutti gli altri è fastidioso. Un sito che espone credenziali per una svista del modello che lo ha generato è un rischio concreto, ed è quello su cui il settore, Base44 compresa, dovrà dimostrare progressi altrettanto visibili.

Per le aziende che valutano oggi uno strumento di vibe coding per progetti interni, la lezione pratica è separare le due dimensioni nella fase di scelta del fornitore: chiedere demo sull’originalità del design è legittimo, ma chiedere un audit di sicurezza sul codice generato dovrebbe pesare almeno altrettanto nella decisione finale, anche quando la seconda domanda produce risposte meno immediate da mostrare in una presentazione commerciale.