Ollama 融资 6500 万美元，用户逼近 900 万
TechCrunch AI··作者 Julie Bort
关键信息
Ollama 让开发者能在个人电脑上几分钟内运行开源权重 AI 模型，同时还通过从免费到每月 100 美元不等的订阅档位提供更大模型的托管访问。公司表示其计费按 GPU 时间而不是按 token 限制计算，而且在如此规模下只有 14 名员工。
资讯摘要
Ollama 这款开源 AI 开发工具于 2023 年推出，如今已完成由 Theory Ventures 领投的 6500 万美元 B 轮融资，创始人兼 CEO Jeff Morgan 向 TechCrunch 透露了这一消息。公司此前还完成过由 Benchmark 合伙人 Peter Fenton 领投的 1500 万美元 A 轮融资，因此累计融资额已达到 8800 万美元。Ollama 的核心定位是帮助开发者在个人电脑上运行开源权重 AI 模型，并且尽量把模型启动和使用过程简化到几分钟内完成。Morgan 表示，这款产品在大量教程、视频、博客和社交媒体中都受到开发者称赞，其 GitHub 仓库已经获得 176,000 个 stars 和将近 17,000 个 forks。
除了本地运行模型之外，Ollama 还通过自建的 neocloud 提供更大、更复杂模型的托管访问，订阅档位从免费到每月 100 美元不等，并且按 GPU 时间而不是按 token 数量计费。Morgan 说，Ollama 现在每月拥有超过 890 万开发者用户，并且进入了 Fortune 500 中 85% 的公司，而公司只靠 14 名员工运作。Morgan 还将 Ollama 的作用类比为 Docker 和 Docker Desktop 之于云软件，认为它把原本很难使用的开放模型变得更容易被程序员采用。文章最后指出，随着企业和 AI 应用公司越来越关注更便宜的开源权重模型以及推理成本，围绕开源工具的 AI 基础设施创业公司也正越来越受到风投青睐。
资讯正文
广受欢迎的开源 AI 工具 Ollama 已完成 6500 万美元 B 轮融资，由 Theory Ventures 领投，创始人兼首席执行官 Jeff Morgan 告诉 TechCrunch。
这一轮融资之前，Ollama 还完成了由 Benchmark 的 Peter Fenton 领投的 1500 万美元 A 轮融资。算下来，公司如今累计融资已达 8800 万美元。
Ollama 于 2023 年推出，帮助开发者在自己的电脑上运行开放权重 AI 模型，并能在几分钟内完成部署并开始使用。它在无数培训网站、视频、博客和社交媒体帖子中都受到开发者称赞。它在 GitHub 上已经积累了 17.6 万个 star，近 1.7 万个 fork。
开发者还可以使用 Ollama 来查找模型，并通过其 neocloud 上托管的多个订阅层级访问更大、更复杂的模型，价格从免费到每月 100 美元不等。它还按 GPU 使用时间而不是 token 限额来跟踪用量。
如果“帮助开发者更轻松地在自己的电脑上构建应用”这个使命听起来有点耳熟，那是应该的。Morgan 和他的联合创始人 Michael Chiang 之前曾参与打造 Docker Desktop。他们在 Docker 收购了他们之前的创业公司 Kitematic 后加入了 Docker。Docker 制造容器，帮助云应用更容易在不同云之间迁移，或者从桌面端迁移到云端，抽象掉所有令人头疼的硬件配置问题。
因此，Ollama 本质上就是为 AI 做了 Docker 和 Docker Desktop 为云所做的事。
Morgan 说：“开放模型在 2023 年开始出现，但它们实际上非常难用。”当时它们是面向研究人员而非程序员的。“因此，要让它们真正启动并运行起来非常困难。”在推出三年后，Ollama 如今“每月被超过 890 万开发者使用，进入了财富 500 强中 85% 公司的内部，并且增长得非常快”，他说。全公司只有 14 名员工。
正是这种职业经历吸引了 Benchmark 的 Peter Fenton 领投其早前一轮融资，并加入董事会。
Fenton 告诉 TechCrunch：“Jeff 和 Michael 用 Docker 打造的产品，如今每天被 1000 多万开发者使用。能够创造出一种产品并让开发者无处不在，这种创造力极其罕见。”
Morgan 和 Fenton 拒绝讨论这家初创公司的营收和新估值。不过，Morgan 表示，Ollama 作为一门生意真正被验证，大约发生在 1 月，当时 OpenClaw 开始走红。那时，更大的开放模型“突然开始能够执行这些代理式任务，比如编程。显然，我们看到了像 OpenClaw 这样的助手类产品爆发，以及开放模型能够真正完成工作的这个想法。”
从那以后，业内一直热议这样一种观点：付费用户——尤其是资金充足的大型企业和快速增长的 AI 应用层初创公司——会越来越多地转向更便宜的开放模型，而把 Anthropic 这类封闭模型更多地留作按需使用。
Fenton 在谈到开放与封闭 AI 模型之争时说：“我仍然认为，这正是大多数争论出错的地方。它不是非此即彼。”他认为两者都会有大量市场。不过，他表示，任何推理成本——也就是使用这些模型的成本——很高的公司，都会有一个“至关重要、关乎生死的项目”，推动它们转向“开放权重模型”。
不过，也有大量证据表明，这类初创公司和企业已经开始为了日常需求转向开放模型。显然，这对 Ollama 的云业务是个利好。
但更有意思的是，Ollama 还是另一个例子，说明 AI 正在催生一大批新的开源项目，而这些项目又正在成长为被风险投资人追逐的公司。如今已有像 Inferact 这样的开源推理服务商，它是 vLLM 的开发者；还有 RadixArk，它是 SGLang 的开发者。还有 OpenClaw 及其替代品 NanoClaw。甚至还有像 Arcee 这样的小型初创公司，从零开始构建自己的开放模型。
当然，并不是每一位 Ollama 的支持者都乐于看到公司开始努力把业务做成一门生意。大约一年前，一些博客和社交媒体帖子抱怨称，它的云业务正在把注意力从备受喜爱的免费项目上引开，并把 Ollama 作为所谓开发工具“Enshittification”趋势的一个例子。
但 Morgan 认为，它的云服务是其开源使命的一种演进，旨在帮助程序员找到并轻松使用模型。这些最先进的大型开放模型往往“太大了，无法在自己的电脑上运行。所以我们就说，‘嘿，让我们来帮你找到运行所需的算力。’”他解释道。
董事会成员 Fenton 补充说：“对桌面端那个免费核心产品来说，什么都没有改变。‘你可以在这里发现并运行本地模型’这一基本前提，完全没有变化。”
来源与参考
收录于 2026-07-10