자신의 노트북에서 AI 모델을 실행하는 일을 사실상 쉽게 만든 이 회사는 이제 추론 비용에 대한 벤처 규모의 베팅이 됐습니다. Ollama는 7월 9일 Theory Ventures 주도로 6,500만 달러 규모의 Series B를 유치했다고 밝혔으며, Benchmark, 8VC, Y Combinator, Pace Capital이 참여했습니다. 누적 투자금은 이제 8,800만 달러입니다. 기업가치는 공개되지 않았습니다.

라운드를 떠받친 수치들

Ollama는 월간 개발자 수가 890만 명이라고 밝혔으며, 이는 1월 대비 거의 두 배입니다. 또한 주당 약 100만 건의 신규 설치와 17만6,000개의 GitHub star를 기록하고 있다고 전했습니다. 회사는 이 도구가 Fortune 500의 85% 안에서 사용되고 있다고 말하며, 특히 제3자 API로 데이터를 보내는 것이 선호의 문제가 아니라 규정 준수 문제인 규제 산업에서 널리 쓰인다고 설명했습니다. 이 모든 것을 지원하는 회사의 직원 수는 14명입니다.

왜 지금인가

창업자 Jeff Morgan과 Michael Chiang은 앞서 컨테이너 GUI인 Kitematic을 만들었고, Docker는 이를 인수해 Docker Desktop에 통합했습니다. 개발자가 몇 분 안에 실행할 수 있도록 적대적인 로컬 툴체인을 감싸는, 같은 방식의 해법을 두 번 적용한 셈입니다. Morgan은 "Open models started coming out in 2023 but they were really hard to use,"라고 말했습니다. 성장의 분기점은 1월 무렵이었는데, 그때 open-weight 모델들이 코딩 수준의 과제와 에이전트형 작업에서 충분히 유능해져 로컬 실행이 더 이상 취미 활동이 아니게 됐다는 설명입니다.

경제성에 대한 논리

Benchmark 파트너 Peter Fenton이 이 투자 논리를 분명히 설명했습니다. 그는 Ollama의 이전 1,500만 달러 규모 Series A를 이끌었고 이사회에도 참여하고 있습니다. "It's not an either/or,"라고 Fenton은 말했습니다. 그는 추론 비용이 큰 모든 기업에는 open-weight 모델로 향하게 만드는 "vital existential project"가 있다고 주장합니다. Fenton은 또 개발자 보편성에 도달하는 제품을 만들 수 있는 능력을 "extremely rare"하다고 평가했습니다. Ollama의 사업은 Ollama Cloud이며, 요금제는 월 0달러에서 100달러까지이고 토큰이 아니라 GPU 시간 기준으로 청구됩니다. 이 가격 책정은 토큰당 API에 대한 직접적인 반박처럼 읽힙니다.

경쟁 구도

이번 투자 라운드는 최전선 연구소들이 기업 예산을 지키기 위해 같은 주에 가격을 낮춘 시점에 이뤄졌습니다. Meta는 첫 유료 모델의 가격을 OpenAI와 Anthropic 요금의 대략 4분의 1 수준으로 책정했습니다. Ollama의 베팅은 그 지출 일부가 애초에 API에 도달하지 않고, 기업이 이미 보유한 하드웨어에서 실행된다는 점입니다. 회사는 이번 라운드의 기업가치를 공개하지 않았으며, 14명이라는 인력 규모는 레버리지의 증거이자 동시에 분명한 질문이기도 합니다. 이 정도 규모의 배포는 결국 지원, 보안 검토, 엔터프라이즈 계약을 필요로 하며, 이런 것들은 GitHub star만으로 굴러가지 않기 때문입니다.