윅스(Wix)가 인수한 바이브 코딩(vibe-coding) 플랫폼 베이스44(Base44)가 자체 AI 모델 '베이스1(Base1)'을 선보이며 인공지능(AI) 업계의 새로운 전략을 제시하고 있습니다. 이는 외부 대규모 언어모델(LLM)에 대한 의존도를 줄이고, 자체 모델을 통해 비용, 지연 시간, 효율성을 최적화하여 장기적인 경쟁력을 확보하려는 움직임입니다. AI 스타트업들이 '과연 남의 모델 위에 구축된 비즈니스가 지속 가능한가'라는 질문에 답을 내놓기 시작한 것입니다.
베이스44는 불과 6개월 만에 윅스에 8천만 달러에 인수될 정도로 빠르게 성장한 기업으로, 현재 연간 반복 매출(ARR) 1억 5천만 달러를 돌파하며 가파른 성장세를 보이고 있습니다. 창업자 마오르 슐로모(Maor Shlomo)는 자체 모델 학습 및 소유가 전체 스택에서 훨씬 더 많은 최적화를 가능하게 한다고 강조합니다. 특히 '수천만 건의 실제 사용자 상호작용'에서 생성된 데이터셋으로 모델을 훈련하여, 특정 사용 사례에 특화된 성능을 제공하고 추론(inference) 비용을 절감하겠다는 목표를 가지고 있습니다. 이는 외부 LLM에 의존하는 경쟁사들과 차별화되는 지점입니다.
이러한 전략은 AI 스타트업의 장기적인 방어력(defensibility)에 대한 업계의 고민을 반영합니다. 벤처캐피탈(VC) 헤드라인(Headline)의 조나단 유세로비치(Jonathan Userovici)는 AI 스타트업의 방어력을 결정하는 세 가지 핵심 요소로 데이터, 유통(distribution), 기술 스택(tech stack)을 꼽습니다. 베이스44는 자체 모델 개발을 통해 이 세 가지 요소를 모두 통합하려는 시도를 하고 있으며, 이는 강력한 브랜드와 데이터를 가진 기업들이 자체 인프라를 활용해 경쟁 우위를 확보하려는 최근 트렌드와 일치합니다.
물론, 모든 AI 기업이 자체 LLM을 개발해야 한다는 의미는 아닙니다. 법률 기술 스타트업 하비(Harvey)의 사례처럼 자체 모델 개발 계획을 철회한 경우도 있습니다. 하지만 베이스44의 움직임은 추론 비용이 비즈니스 방정식에서 중요한 부분을 차지하게 되면서, 기업 고객들이 특정 사용 사례에 맞는 최적의 모델을 선택하여 비용을 절감하려는 요구가 커지고 있음을 보여줍니다. 베이스44는 이러한 시장의 요구에 부응하며, 수직 통합형 바이브 코딩 애플리케이션으로서 독보적인 위치를 구축하려 하고 있습니다.