标签： AI技术

你有没有过这种经历——想在自己电脑上跑一个开源大模型，结果被环境配置、CUDA 版本、一堆依赖冲突搞得头大，最后默默关掉终端，回去用别人的 API。Ollama 想解决的就是这件烦心事。这家 2023 年成立的开源工具公司，刚宣布完成 6500 万美元 B 轮融资，由 Theory Ventures 领投；加上之前 Benchmark 合伙人 Peter Fenton 牵头的 1500 万美元 A 轮，Ollama 累计融资已经到了 8800 万美元。

创始人 Jeff Morgan 和 Michael Chiang 其实不是第一次干这种“让开发者少踩坑”的活。两人早年在 Docker 待过，参与打造了后来几乎每个程序员都用过的 Docker Desktop——你在本地写的容器，能丝滑地搬到云上，中间那些烦人的硬件配置全被它藏了起来。用 Morgan 自己的话说，Ollama 对 AI 干的事，差不多就是 Docker 当年对云计算干的事：把在电脑上跑开源模型这件事，从“研究员的专利”变成“普通程序员几分钟就能上手”。

14 个人，撑起 85% 的财富 500 强

这件事为什么突然变得值钱了？Morgan 把转折点放在了今年一月。那时候 OpenClaw 这类开源智能体突然火起来，大家发现大模型不只是能聊天，还能真刀真枪地写代码、跑任务。开源模型第一次让人觉得“它能干正活了”。从那以后，一个判断开始在圈子里蔓延：那些天天烧推理费的公司，迟早要把一部分活儿挪到更便宜的开源模型上，把闭源模型（比如 Anthropic）留着应付真正要紧的场景。

最夸张的是团队规模。Ollama 现在每月有超过 890 万开发者在用，进了 85% 的财富 500 强公司，而公司全职员工只有 14 个人。GitHub 上 17.6 万 star、近 1.7 万 fork，在开发者工具里算得上现象级。Fenton 当初就是看中这俩人在 Docker 攒下的“让产品渗透到每个开发者”的本事，才决定继续下注。

“开源和闭源不是二选一，两边都有大把生意可做。但凡是推理成本高到肉疼的公司，都有一个‘必须迁到开放权重模型’的生死项目。”Fenton 说。

Ollama 赚钱的路子也不复杂：免费桌面版照常让你发现、运行本地模型；更大的模型它放到自己的 neocloud 上，按 GPU 时长收费，套餐从免费到每月 100 美元。那些最先进的大模型往往太大、你自己的电脑跑不动，Ollama 就帮你找算力——Morgan 把这看成开源使命的自然延伸，而不是背叛。

“被圈钱”的质疑声

当然，不是所有老用户都买账。大概一年前，一批博客和社交平台帖子就开始抱怨，说 Ollama 搞起了云服务、开始琢磨赚钱，背离了那个大家白嫖的开源项目，甚至有人把它列为开发工具“逐步变质”的典型。Fenton 的回应很直接：桌面端那个免费核心产品一点没变，你发现、运行本地模型的地方还是老样子。

抛开争议不谈，Ollama 更像一个信号：AI 正在批量催生新的开源项目，而这些项目又一个个变成了风投抢着投的公司。做推理服务的 Inferact（vLLM 背后那家）、RadixArk（SGLang），做智能体的 OpenClaw、NanoClaw，甚至从零训自己模型的 Arcee……这条赛道上，Ollama 只是跑在最前面的那一个。