Ollama 这家公司的名字，做 AI 开发的人基本都听过，圈外知道的不多。最近它宣布完成 6500 万美元的 B 轮融资，领投方是 Theory Ventures。加上之前 Benchmark 的 Peter Fenton 领投的 1500 万 A 轮，这家公司前后总共融了 8800 万美元。
从 Docker 出来的团队，给 AI 干了件类似的事
Ollama 在 2023 年上线，做的事情其实很朴素：让开发者在自己的电脑上，几分钟就把开源大模型跑起来。它在 GitHub 上攒了 17.6 万颗 star、将近 1.7 万个 fork，被无数教程、视频和博客拿来当范例。
创始人 Jeff Morgan 和 Michael Chiang 之前都在 Docker 干过，做过 Docker Desktop，后来公司被 Docker 收购。所以 Ollama 对 AI 模型干的事，基本就是 Docker 当年对云计算干的事——把那些麻烦的硬件配置、环境差异全给你屏蔽掉，开发者只管跑。
「2023 年开源模型就出来了，但那时候真的很难用，都是给研究人员准备的，不是给程序员用的。想把它们跑起来特别费劲。」Morgan 说。
近 900 万月活，团队却只有 14 个人
上线三年，Ollama 现在每个月有 890 万开发者在用，85% 的财富 500 强公司都在用，而背后撑起这一切的团队，只有 14 个人。它能长到这么快，靠的就是「在本地电脑上更顺手地搭 AI」这件事本身的需求。
商业模式上，桌面免费版一点没变，赚钱靠的是云端订阅，从免费到每月 100 美元分几档，按 GPU 时长而不是 token 计费。那些太大、在自己电脑上跑不动的开源模型，Ollama 就帮你在它的云上找算力跑。
企业开始认真考虑「用便宜的，留贵的」
Morgan 把 Ollama 真正像个生意跑起来，归因于今年 1 月 OpenClaw 爆火。那之后，开源模型突然能做 agentic 任务了，比如写代码，企业开始认真琢磨：是不是能把日常活儿交给更便宜的开源模型，只在必要时才掏钱用 Anthropic 那种闭源模型。
Fenton 的观点是，开源和闭源不是二选一，两边都有的赚。但他也点出一个现实：凡是推理成本高、也就是用模型烧钱烧得狠的公司，都有一股「生存级」的动力往开源权重模型上搬。
免费的还免费，但「开发工具堕落」的骂声已经有了
不是所有粉丝都买账。大概一年前，就有一批博客和论坛帖子吐槽 Ollama 的云服务，说它把精力从心爱的免费项目上挪走，把这股风气叫「开发工具的 enshittification（逐渐变烂）」。
Morgan 不这么看，他说云端是开源使命的延伸——那些顶尖的大模型你自家电脑跑不动，「那我们就帮你把算力找来」。Fenton 也补了一句：桌面上的免费核心产品，前提一点没变，该发现模型、该跑本地模型，还是那个地方。
不管争议怎么走，Ollama 都算是 AI 催生出来的那一拨「开源项目长成公司」里的最新样本。和它差不多的还有做推理的 Inferact（vLLM）、RadixArk（SGLang），以及从零训自己开源模型的 Arcee。AI 这波浪潮，正在把一批本来免费的工具，一点点变成正经生意。
发表回复