Ollama recauda 88 millones de dólares para llevar la IA de código abierto a las empresas Fortune 500

Diez años después de vender Kitematic a Docker y ayudar a lanzar Docker Desktop, Jeff y Michael están apostando de manera muy similar: hacer que un software potente sea increíblemente fácil de ejecutar en tu propia máquina supera a cualquier alternativa basada en API. Su nuevo vehículo es Ollama, una plataforma que permite a los desarrolladores descargar y ejecutar modelos de IA de pesos abiertos con un solo comando, sin clave API, sin factura en la nube, sin que los datos salgan del portátil.

Esa apuesta ha dado frutos más rápido de lo que anticipaban. El miércoles, la compañía anunció una ronda de financiación de 88 millones de dólares liderada por Peter Fenton de Benchmark, Tomasz Tunguz de Theory Ventures y Alex Kolicich de 8VC. La ronda incluye la participación de Solomon Hykes (fundador de Docker), Aaron Katz (CEO de ClickHouse), Spencer Kimball (co-creador de GIMP y cofundador de Cockroach Labs), Quinn Slack (CEO de Amp) y Y Combinator, entre otros.

Las cifras explican el entusiasmo: Ollama ahora atiende a 8,9 millones de desarrolladores y es utilizado por el 85% de las empresas Fortune 500. Su volumen de tokens en la nube se ha duplicado cada mes. Estas cifras sugieren que el apetito por ejecutar modelos localmente no es un pasatiempo de nicho para desarrolladores, sino un requisito corporativo.

El momento del ordenador personal para la IA

La historia de origen de Ollama refleja los primeros días de Docker de una manera que los fundadores se complacen en señalar. En 2013, Docker hizo accesibles los contenedores; en 2024, Ollama hizo accesibles los modelos abiertos. El paralelismo es deliberado.

Antes de Ollama, ejecutar un modelo como Llama 3 o DeepSeek localmente requería clonar repositorios, instalar dependencias de Python, gestionar controladores de GPU y lidiar con los pesos del modelo. Los desarrolladores que querían experimentar con modelos abiertos a menudo se encontraban con un muro de fricción que hacía del camino de la API propietaria (OpenAI, Anthropic, Google) el camino de menor resistencia.

Ollama eliminó esa fricción. Un solo comando ollama run llama3 es todo lo que se necesita. La plataforma maneja las descargas de modelos, la cuantización, la aceleración de GPU y expone una API REST simple para la integración. Transformó los modelos abiertos de una curiosidad de investigación a una herramienta de desarrollo.

Tres principios: propiedad, asequibilidad, privacidad

La propuesta de Ollama se basa en tres pilares que los fundadores argumentan que los proveedores de API propietarias no pueden igualar. Propiedad significa que los pesos del modelo son tuyos para conservar, modificar y redistribuir, sin dependencia del proveedor. Asequibilidad significa que no hay sorpresas en el precio por token; el costo es el hardware que ya posees. Privacidad significa que los datos nunca salen de la máquina a menos que el desarrollador elija enviarlos.

Estos tres puntos resuenan particularmente en industrias reguladas, finanzas, salud, defensa, donde enviar datos a puntos finales de API de terceros es un riesgo de cumplimiento. La cifra del 85% de Fortune 500 sugiere que esas industrias están votando con sus descargas.

Más allá del portátil: Ollama cloud

Aunque Ollama comenzó como una herramienta local primero, la compañía ha construido silenciosamente una capa en la nube que permite a los equipos escalar modelos abiertos sin abandonar el espíritu local primero. La nube admite GLM, Nemotron, DeepSeek, Kimi, MiniMax y otros modelos abiertos, y la compañía dice que el volumen de tokens se ha duplicado mes tras mes.

La financiación acelerará este enfoque híbrido. Ollama planea lanzar inferencia híbrida sin problemas, donde los modelos puedan ejecutarse de manera intercambiable entre recursos locales y en la nube, admitir nuevos modelos abiertos el día de su publicación y expandir el nivel de nube a todos los equipos.

La apuesta por lo abierto

El momento de Ollama es estratégico. El ecosistema de IA de código abierto ha madurado rápidamente en los últimos 18 meses. Modelos como DeepSeek-V3, Llama 4 y Qwen 2.5 ahora rivalizan con sus contrapartes propietarias en puntos de referencia, y la comunidad a su alrededor crece más rápido que la base de usuarios de cualquier laboratorio individual.

Pero los modelos abiertos todavía enfrentan un problema de distribución. Descargar pesos de Hugging Face y ejecutarlos de manera eficiente sigue siendo no trivial para la mayoría de los desarrolladores. Ollama se posiciona como la capa de distribución, el apt-get para la IA, como lo describen algunos miembros de la comunidad.

La ronda de 88 millones de dólares le da a Ollama el margen para construir esa capa antes de que el mercado se consolide. Los competidores incluyen ejecutores locales como LM Studio, centros de modelos en la nube y los propios proveedores de modelos, que están lanzando cada vez más sus propios tiempos de ejecución de inferencia ligeros.

Por ahora, los números están del lado de Ollama. 8,9 millones de desarrolladores es una cabeza de playa. La pregunta es si la compañía puede traducir esa distribución en un negocio sostenible, o si seguirá siendo una herramienta de código abierto querida que los actores más grandes eventualmente absorben. Los fundadores apuestan por lo primero, con todo lo que tienen.