Популярный ИИ-инструмент Ollama привлек $65 млн и насчитывает почти 9 млн пользователей

Популярный инструмент для разработчиков ИИ с открытым исходным кодом Ollama привлек $65 млн (около 5,2 млрд рублей) в рамках раунда финансирования Series B, который возглавила компания Theory Ventures. Об этом TechCrunch сообщил основатель и генеральный директор стартапа Джефф Морган.

Данный раунд последовал за предыдущим раундом Series A на $15 млн (около 1,2 млрд рублей), который возглавил Питер Фентон из Benchmark. В общей сложности компания привлекла $88 млн (около 7 млрд рублей).

Ollama, запущенный в 2023 году, помогает разработчикам запускать ИИ-модели с открытым весом на их ПК всего за несколько минут. Инструмент получил высокую оценку на многочисленных обучающих сайтах, в видео, блогах и социальных сетях. На GitHub проект собрал 176 000 звезд и почти 17 000 форков.

Разработчики также могут использовать Ollama для поиска моделей и доступа к более крупным и сложным, которые хостятся в собственном «неоклауде» через несколько уровней подписки — от бесплатной до $100 в месяц (около 8000 рублей). Использование тарифицируется на основе времени GPU, а не лимитов токенов.

Морган и его сооснователь Майкл Чианг ранее помогали создавать Docker Desktop. Они перешли в Docker после того, как та приобрела их предыдущий стартап Kitematic. По сути, Ollama сделала для ИИ то же, что Docker и Docker Desktop сделали для облачных технологий.

«Открытые модели начали появляться в 2023 году, но ими было очень трудно пользоваться», — рассказал Морган. Изначально они были ориентированы на исследователей, а не на программистов. «В результате было очень сложно их запустить». Спустя три года после запуска Ollama «используют более 8,9 миллиона разработчиков ежемесячно, он представлен в 85% компаний из списка Fortune 500 и безумно растет», — добавил он. И все это с штатом всего в 14 сотрудников.

«То, что Джефф и Майкл создали с Docker, ежедневно используют более 10 миллионов разработчиков. Способность создать продукт, который становится повсеместным для разработчиков, встречается крайне редко», — прокомментировал Питер Фентон из Benchmark.

Морган и Фентон отказались обсуждать выручку стартапа и новую оценку. Однако Морган отмечает, что поворотным моментом для бизнеса Ollama стал январь, когда стала популярной OpenClaw. Тогда более крупные открытые модели «внезапно смогли выполнять агентные задачи, такие как написание кода». С тех пор в индустрии активно обсуждается идея, что платящие пользователи будут все чаще обращаться к более доступным открытым моделям, используя закрытые модели (например, от Anthropic) только по мере необходимости.

«Я все еще считаю, что это та часть, в которой большинство споров ошибается. Это не выбор одного из двух», — говорит Фентон о противостоянии открытых и закрытых ИИ-моделей. По его мнению, найдется место для бизнеса и тех, и других. Однако каждая компания с высокими расходами на инференс (использование моделей) имеет «жизненно важный экзистенциальный проект», подталкивающий их к переходу на модели с открытым весом.

Ollama — еще один пример того, как ИИ порождает множество новых проектов с открытым исходным кодом, которые превращаются в компании, привлекающие внимание венчурных инвесторов.

Стоит отметить, что не все поклонники Ollama были рады тому, что компания начала зарабатывать. Около года назад в блогах и социальных сетях звучали жалобы на то, что облачный бизнес отвлекает внимание от любимого бесплатного проекта, и приводили Ollama как пример так называемой «эншиттификации» (ухудшения качества) инструментов для разработчиков.

Однако Морган видит в облачном сервисе эволюцию миссии open source — помогать программистам находить и легко использовать модели. Современные большие открытые модели часто «слишком велики для запуска на вашем собственном компьютере. Поэтому мы сказали: "Давайте поможем найти вычислительные мощности для этого"», — объяснил он.

Член совета директоров Фентон добавляет: «Ничего не изменилось для основного продукта, который бесплатен на десктопе. Предпосылка о том, что это место, где вы можете находить и запускать локальные модели, осталась неизменной».

Цены сконвертированы автоматически по курсу 1 USD = 80 руб. Реальные цены могут отличаться.