A empresa que tornou trivial executar um modelo de IA no próprio laptop se transformou em uma aposta de venture em escala sobre o custo da inferência. Ollama disse em 9 de julho que levantou uma Series B de US$ 65 milhões liderada pela Theory Ventures, com Benchmark, 8VC, Y Combinator e Pace Capital participando. O financiamento total agora soma US$ 88 milhões. Nenhuma avaliação foi divulgada.
Os números por trás da rodada
A Ollama informa 8,9 milhões de desenvolvedores mensais — cerca de o dobro do número em janeiro — com cerca de 1 milhão de novas instalações por semana e 176.000 estrelas no GitHub. A empresa afirma que a ferramenta é usada em 85% da Fortune 500, inclusive em setores regulados, onde enviar dados a uma API de terceiros é um problema de compliance, e não de preferência. A companhia que sustenta tudo isso tem 14 funcionários.
Por que agora
Os fundadores Jeff Morgan e Michael Chiang já haviam criado a Kitematic, a interface gráfica de contêineres que a Docker adquiriu e incorporou ao Docker Desktop — o mesmo truque aplicado duas vezes, envolvendo uma pilha local hostil em algo que um desenvolvedor pode executar em minutos. "Os modelos abertos começaram a surgir em 2023, mas eram muito difíceis de usar", disse Morgan. O ponto de inflexão do crescimento veio por volta de janeiro, quando os modelos de pesos abertos ficaram capazes o suficiente em tarefas de programação e agentes para que rodá-los localmente deixasse de ser um exercício de hobbyistas.
O argumento econômico
Essa é a tese de investimento, exposta de forma direta pelo sócio da Benchmark Peter Fenton, que liderou a rodada anterior da Ollama, uma Series A de US$ 15 milhões, e integra seu conselho. "Não é uma coisa ou outra", disse Fenton. Toda empresa com altos gastos com inferência, argumenta ele, tem um "projeto existencial vital" que a empurra para modelos de pesos abertos. Fenton também classificou a capacidade de construir um produto que atinja ubiquidade entre desenvolvedores como "extremamente rara". O negócio da Ollama é o Ollama Cloud, com planos que variam de US$ 0 a US$ 100 por mês, cobrados por tempo de GPU e não por tokens — um modelo de preços que soa como uma refutação direta às APIs cobradas por token.
O quadro competitivo
A rodada acontece na mesma semana em que laboratórios de fronteira cortaram preços para defender orçamentos corporativos, com a Meta precificando seu primeiro modelo pago em cerca de um quarto das tarifas da OpenAI e da Anthropic. A aposta da Ollama é que parte desse gasto nunca chega a uma API — ele roda no hardware que as empresas já possuem. A companhia não divulgou uma avaliação para a rodada, e seu quadro de 14 pessoas é ao mesmo tempo a prova de alavancagem e a pergunta óbvia: distribuição nessa escala acaba exigindo suporte, revisão de segurança e contratos corporativos, nada disso sustentado por estrelas no GitHub.