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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 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.
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.
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.
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 d