Этот раунд следует за предыдущим раундом финансирования Series A на 15 миллионов долларов, возглавленным Питером Фентоном из Benchmark. Всего компания собрала 88 миллионов долларов.
Ollama, запущенная в 2023 году, помогает разработчикам запускать AI-модели с открытым весом на своих ПК, выводя их в рабочее состояние за считанные минуты. Её восхваляют разработчики на бесчисленных training sites, videos, blogs и social media posts. Она насчитывает 176 000 звезд и почти 17 000 форков на GitHub.
Разработчики также могут использовать Ollama для поиска моделей и доступа к более крупным, более сложным моделям, которые она размещает в своем neocloud через несколько уровней подписки, от бесплатного до $100/месяц. Она также отслеживает использование по времени на GPU, а не по лимитам токенов.
Если миссия помочь разработчикам легче строить на их ПК звучит знакомо, так и должно быть. Морген и его соучредитель Майкл Чианг ранее помогали строить Docker Desktop. Они присоединились к Docker после того, как компания купила их предыдущий стартап Kitematic. Docker создаёт контейнеры, которые помогают облачным приложениям легко переноситься между облаками или между настольным ПК и облаком, абстрагируя отладочные проблемы с аппаратной конфигурацией.
И Ollama по сути сделала для ИИ то, что Docker и Docker Desktop сделали для облака.
“Open models started coming out in 2023 but they were really hard to use,” Morgan said. They had been geared toward researchers at the time, not programmers. “As a result, it was really hard to get them up and running.” Three years after launching, Ollama is now “used by over 8.9 million developers every month, sitting in 85% of the Fortune 500 and growing like crazy,” he said. All with only 14 employees.
«Модели с открытым весом начали выходить в 2023 году, но ими было действительно трудно пользоваться, — сказал Морген. — Они были ориентированы на исследователей, а не на программистов. — В результате, их запуск был очень труден.» Три года после запуска Ollama сейчас «используется более чем 8.9 миллионов разработчиков каждый месяц, присутствует у 85% Fortune 500 и растет безумно», — добавил он. И все это при всего лишь 14 сотрудниках.
Этот карьерный опыт и привлекает Питера Фентона из Benchmark возглавить его прежний раунд и присоединиться к совету директоров.
«То, что Джефф и Майкл построили с Docker, используется более чем 10 миллионами разработчиков каждый день. Творческие силы, чтобы создать продукт, который становится повсеместно доступным для разработчиков, крайне редки», Фентон сказал TechCrunch.
Морген и Фентон отказались обсуждать доходы стартапа и новую оценку. Однако Морген говорит, что точка проверки Ollama как бизнеса произошла примерно в январе, когда OpenClaw стал популярным. Именно тогда крупные открытые модели «внезапно стали способны выполнять эти агентские задачи, например, кодирование. Очевидно, мы увидели взрыв помощников вроде OpenClaw, и этой идеи, что открытые модели могут выполнять реальную работу»
С тех пор индустрия гудела идеей о том, что платящие пользователи (особенно крупные предприятия и быстрорастущие стартапы на уровне приложений ИИ) будут все чаще переходить к более доступным открытым моделям, отдавая предпочтение закрытым моделям вроде Anthropic по мере надобности.
«Я все ещё считаю, что это та часть, у которой большинство дебатов считают неправильно. Это не «одно или другое», — говорит Фентон об открытых против закрытых AI-моделей. Для обеих сторон будет достаточно бизнеса, он утверждает. Однако каждая компания с высокими расходами на инференс — расходы на использование моделей — имеет «критически важный проект существования», который подталкивает их перейти к «моделям с открытым весом», — говорит он.
Существует множество свидетельств того, что такие стартапы и предприятия уже обращаются к открытым моделям для повседневных задач. Это, безусловно, благоприятно влияет на облачный бизнес Ollama.
Но еще более интересно то, что Ollama является очередным примером того, как ИИ порождает большой новый пул открытых проектов, которые превращаются в компании, которых преследуют венчурные капиталисты. Существуют открытые провайдеры инференса вроде Inferact, производитель vLLM, и RadixArk, производитель SGLang. Есть OpenClaw и его альтернативы как NanoClaw. Есть даже маленькие стартапы, создающие свои собственные открытые модели с нуля, как Arcee.
Чтобы быть уверенным, не каждый поклонник Ollama рад тому, что компания пытается зарабатывать. Около года назад парублогов и социальные сети постов жаловались на то, что облачный бизнес отвлекает внимание от любимого бесплатного проекта и приводил Ollama как пример так называемой «эншиттификации» инструментов разработки, как это называется.
Но Морген видит его облачный сервис как эволюцию своей открытой миссии помогать программистам находить и легко использовать модели. Эти передовые крупные открытые модели часто «слишком велики, чтобы запускать их на вашем собственном компьютере. Поэтому мы сказали: «Эй, давайте поможем найти вычисления для этого»», пояснил он.
Член совета Фентон добавляет: «Ничего не изменилось в ядре продукта, который бесплатен на настольном устройстве. Принцип, что это место, где можно найти и запускать локальные модели, не изменился».
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Julie Bort
