Base44 Membuat Model Sendiri, Tetapi Pertanyaannya Bukan Sekadar Siapa Punya AI

Base44, platform vibe coding yang diakuisisi Wix senilai 80 juta dolar, mulai meluncurkan model AI sendiri bernama Base1. Model ini dibuat untuk membantu pengguna membangun aplikasi lewat instruksi natural language.

Di permukaan, ini terlihat seperti langkah teknologi biasa. Startup AI membuat model sendiri agar produknya lebih kuat, lebih cepat, dan lebih murah.

Tetapi ceritanya lebih dalam dari itu.

Base44 sedang menunjukkan satu hal yang semakin penting di bisnis AI: produk yang hanya duduk di atas model orang lain akan semakin sulit membedakan diri.

The Core Update

Base44 sebelumnya dikenal sebagai salah satu pemain vibe coding yang tumbuh sangat cepat. Ketika diakuisisi Wix, usianya baru sekitar enam bulan dan timnya masih kecil. Kini, setelah mencapai skala yang jauh lebih besar, Base44 mulai membangun bagian yang lebih dalam dari stack teknologinya sendiri.

Model pertamanya, Base1, dilatih menggunakan data dari puluhan juta interaksi pengguna nyata di platform Base44.

Menurut pendirinya, Maor Shlomo, memiliki dan melatih model sendiri memberi Base44 ruang lebih besar untuk mengoptimalkan latency, biaya, dan efisiensi. Dengan kata lain, Base44 tidak hanya ingin memakai AI. Mereka ingin mengatur bagaimana AI bekerja untuk kebutuhan spesifik produk mereka.

Ini penting karena vibe coding bukan sekadar chat dengan AI.

Pengguna tidak hanya meminta jawaban. Mereka meminta sistem memahami intent, membuat struktur aplikasi, menyusun database, menghasilkan UI, menghubungkan logic, memperbaiki error, dan menjaga agar hasil akhirnya tetap bisa dipakai.

Model umum seperti Claude, GPT, atau Grok bisa sangat kuat. Tetapi platform seperti Base44 membutuhkan performa yang konsisten untuk konteks yang sangat spesifik: membuat aplikasi dari instruksi pengguna non-teknis.

Di sinilah Base44 mencoba membangun posisi berbeda.

Bukan hanya dengan UI yang nyaman. Bukan hanya dengan prompt yang rapi. Tetapi dengan model, data, dan infrastruktur yang lebih dekat dengan cara pengguna mereka benar-benar bekerja.

The Reality Check

Namun membuat model sendiri bukan otomatis berarti menang.

Ada alasan kenapa banyak perusahaan AI tetap memakai frontier model. Model besar dari pemain seperti Anthropic, OpenAI, Google, xAI, dan lainnya punya kemampuan umum yang terus meningkat. Mereka punya modal besar, tim riset kuat, distribusi luas, dan akses ke feedback loop yang juga semakin kaya.

Bahkan di artikel ini, investor Jonathan Userovici mengingatkan agar orang tidak meremehkan frontier model. Ia mencontohkan Harvey, startup legal tech yang sempat ingin membuat model sendiri tetapi akhirnya meninggalkan rencana itu.

Ini membuat langkah Base44 menarik, tetapi juga berisiko.

Membuat model sendiri membutuhkan engineering effort besar. Biaya training, inference, maintenance, evaluasi, keamanan, dan kualitas output tidak kecil. Jika hasilnya hanya sedikit lebih baik dari model umum, investasi itu bisa menjadi beban.

Tetapi ada satu tekanan yang membuat arah ini masuk akal: biaya inference.

Banyak bisnis mulai sadar bahwa memakai model paling canggih untuk semua pekerjaan tidak selalu menghasilkan ROI yang sehat. Tidak semua task butuh model terbesar. Tidak semua workflow butuh reasoning paling mahal. Banyak kebutuhan operasional hanya membutuhkan model yang cukup akurat, cepat, stabil, dan murah.

Ini berlaku bukan hanya untuk vibe coding.

Bisnis yang memakai AI untuk customer support, lead qualification, internal reporting, document processing, content operation, atau automation juga akan menghadapi pertanyaan yang sama.

Apakah semua pekerjaan harus dikirim ke model paling mahal?

Apakah semua jawaban butuh kemampuan frontier?

Apakah biaya AI masih masuk akal ketika volume naik?

Di tahap awal, biaya AI sering terasa kecil karena usage masih rendah. Tetapi ketika produk mulai dipakai banyak orang, atau automation mulai berjalan setiap hari, biaya model bisa berubah menjadi komponen operasional yang serius.

Karena itu, isu defensibility di AI tidak hanya soal siapa punya model. Defensibility juga datang dari tiga hal yang saling terkait: distribusi, data, dan stack teknologi.

Base44 punya distribusi dari platformnya. Mereka punya data dari interaksi pengguna. Sekarang mereka mencoba memiliki infrastruktur model sendiri.

Tetapi tetap ada pertanyaan yang harus dijawab oleh waktu: apakah spesialisasi Base44 cukup kuat untuk mengalahkan kecepatan peningkatan model umum?

The Havedev Way

Dari sudut pandang Havedev, pelajaran paling penting dari Base44 bukan bahwa setiap bisnis harus membuat model AI sendiri.

Justru sebaliknya.

Banyak bisnis belum perlu model sendiri. Banyak bisnis bahkan belum perlu automation yang kompleks. Yang lebih penting adalah memahami bagian mana dari proses kerja yang benar-benar layak diberi AI, dan bagian mana yang cukup dibantu dengan sistem yang lebih rapi.

Base44 bisa mempertimbangkan model sendiri karena mereka punya skala, data, dan pola penggunaan yang cukup jelas. Mereka tahu apa yang sering diminta pengguna. Mereka bisa melihat output seperti apa yang dianggap berhasil. Mereka punya cukup volume untuk mengukur latency, biaya, dan kualitas secara berulang.

Sebagian besar bisnis belum berada di tahap itu.

Untuk bisnis biasa, pertanyaan yang lebih sehat bukan “kita perlu model AI sendiri atau tidak?”

Pertanyaannya adalah:

• proses mana yang paling sering berulang?
• data apa yang sudah tersedia dan cukup rapi?
• keputusan apa yang ingin dipercepat?
• biaya manual mana yang paling terasa?
• risiko apa yang muncul jika AI salah menjawab?
• apakah workflow sudah jelas sebelum diautomasi?

AI yang baik tidak dimulai dari memilih model paling kuat. AI yang baik dimulai dari memahami pekerjaan yang ingin dibantu.

Misalnya, jika bisnis ingin memakai AI untuk lead management, jangan mulai dari pertanyaan model apa yang paling pintar. Mulai dari status lead: baru masuk, sudah dibalas, butuh follow-up, menunggu client, tidak cocok, atau siap proposal.

Jika bisnis ingin memakai AI untuk support, jangan langsung membuat chatbot. Mulai dari kategori pertanyaan, batas eskalasi, data produk, dan siapa yang mengambil alih saat AI tidak yakin.

Jika bisnis ingin memakai AI untuk internal operation, jangan langsung membangun dashboard otomatis. Mulai dari data mana yang dipercaya, siapa pemiliknya, dan keputusan apa yang akan diambil dari dashboard itu.

Base44 membuat model sendiri karena mereka ingin mengontrol hasil, biaya, dan pengalaman pengguna pada skala besar. Untuk bisnis lain, prinsip yang sama bisa diterjemahkan lebih sederhana: jangan menyerahkan seluruh proses ke tool AI tanpa memahami struktur kerja di dalamnya.

AI bukan hanya fitur tambahan. AI adalah bagian dari sistem operasi bisnis.

Kalau datanya berantakan, AI akan mempercepat kebingungan. Kalau statusnya tidak jelas, AI akan memberi jawaban yang terlihat rapi tetapi sulit ditindaklanjuti. Kalau prosesnya belum disepakati, automation hanya akan membuat masalah lama berjalan lebih cepat.

Maka langkah yang lebih masuk akal adalah membangun fondasi dulu.

Rapikan alur lead. Rapikan form website. Rapikan data customer. Rapikan status order. Rapikan knowledge base. Rapikan proses follow-up. Setelah itu, baru tentukan apakah AI cukup dipakai lewat model umum, perlu orchestration beberapa model, atau perlu solusi yang lebih khusus.

Base44 sedang bermain di level defensibility untuk startup AI besar.

Tetapi untuk banyak bisnis, defensibility yang lebih dekat adalah kemampuan menjalankan proses dengan lebih konsisten daripada kompetitor.

Bukan karena punya model sendiri.

Tetapi karena punya data yang lebih rapi, alur kerja yang lebih jelas, dan sistem digital yang tidak bergantung pada ingatan orang tertentu.

Itu sering kali lebih bernilai daripada sekadar menambahkan AI ke setiap sudut bisnis.

Dapatkan Audit Teknis Gratis untuk meninjau apakah website, data lead, workflow, dan automation bisnis Anda sudah cukup siap sebelum menambahkan AI ke proses operasional.

---

Sumber referensi berita: TechCrunch