人気オープンソース AI 開発ツール「Ollama」が 6,500 万ドルの資金調達を実施し、ユーザー数がほぼ 900 万人に到達
人気オープンソース AI 開発ツール「Ollama」が 6,500 万ドルの資金調達を完了し、利用者数が約 900 万人に達したと発表した。
キーポイント
大規模な資金調達の実現
Ollama は開発ツールとしての成長を裏付ける形で、6,500 万ドルの追加資金調達に成功した。
利用者数の急拡大
同ツールの利用者が約 900 万人に達し、ローカル環境での AI モデル実行需要の高まりを示している。
オープンソース生態系の強化
資金調達により開発が加速し、企業や個人が開発者向けツールとしてより広く採用される基盤が整った。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
このニュースは、クラウド依存からローカル実行へのシフトが本格的に定着しつつあることを示す決定的な証拠です。Ollama のような軽量ツールがこれほどまでに普及した背景には、プライバシーやコスト効率を重視する開発者層の増加があり、今後の AI エコシステムにおける「オンプレミス・エッジ」戦略の重要性がさらに高まると予想されます。
編集コメント
900 万人というユーザー数は、単なるツールの普及を超え、開発者が AI モデルをどのように扱うかというパラダイムシフトを示唆しています。
人気のあるオープンソース AI ツール「Ollama」は、創設者兼 CEO の Jeff Morgan 氏が TechCrunch に語ったところによると、Theory Ventures が主導するシリーズ B ラウンドで 6500 万ドルを調達しました。
このラウンドは、Benchmark の Peter Fenton が主導した前回の 1500 万ドルのシリーズ A に続くものです。合計すると、同社は現在までに 8800 万ドルを調達しています。
2023 年にローンチされた Ollama は、開発者が自分の PC でオープンウェイト AI モデルを実行し、数分で稼働させるのを支援します。無数のトレーニングサイト、動画、ブログ、ソーシャルメディアの投稿で開発者から賞賛されており、GitHub では 176,000 スターと約 17,000 フォークを記録しています。
開発者はまた、Ollama を使用してモデルを検索し、同社がネオクラウド上でホストするより大規模で複雑なモデルにアクセスすることもできます。利用プランは無料から月額 100 ドルまでの複数のサブスクリプションティアがあります。また、トークン制限ではなく GPU 使用時間に基づいて利用状況を追跡します。
PC で開発者がより簡単に構築できることを支援するというミッションが、どこか懐かしいように聞こえるなら、それは当然のことです。モーガンと共同創業者のマイケル・チャンは、以前 Docker Desktop の構築に携わっていました。彼らが立ち上げた前のスタートアップ企業 Kitematic を Docker が買収した後に Docker 社に入社しました。Docker はコンテナを作成し、クラウドアプリをクラウド間やデスクトップからクラウドへ容易に移行できるように支援し、煩わしいハードウェア設定の問題を抽象化して隠蔽します。
つまり、Ollama は AI に対して、Docker や Docker Desktop がクラウドに対して行ったことを実現したのです。
「オープンモデルは 2023 年に登場し始めましたが、実際に使用するのは非常に困難でした」とモーガンは述べています。当時は研究者向けに設計されていたため、プログラマーには向いていませんでした。「その結果、それらを稼働させることが本当に難しかったのです。」ローンチから 3 年後の現在、Ollama は「毎月 890 万人以上の開発者に利用されており、フォーチュン 500 社の 85% で採用され、驚異的な勢いで成長しています」と彼は語りました。これらはすべて、わずか 14 名の従業員によって成し遂げられています。
このキャリア経験こそが、ベンチャーキャピタルの Benchmark のピーター・フェントンが早期ラウンドを主導し、取締役会に参加するきっかけとなりました。
「ジェフとマイケルが Docker で構築したものは、毎日 1,000 万人以上の開発者に利用されています。開発者にとって普遍的な製品を生み出す創造力は極めて稀です」とフェントンは TechCrunch に語りました。
モーガンとフェントンは、スタートアップの収益や新しい評価額について議論することを拒否した。しかし、モーガンは、ビジネスとしてのオラマの証明ポイントが1月頃、OpenClaw が注目された頃に訪れたと話している。その時、大規模なオープンモデルが「突然、コーディングのようなエージェントタスクを実行できるようになった」。明らかに、OpenClaw などのアシスタントの爆発的普及を目撃し、「オープンモデルで実際の業務を遂行できる」という考えが広まった。
それ以来、業界では、有料ユーザー（特に資金力のある企業や急速に成長する AI アプリケーション層のスタートアップ）が、より手頃な価格のオープンモデル increasingly 利用し、Anthropic などのクローズドモデルは必要に応じて使用するようになるという考えで盛り上がっている。
「私はまだ、この議論の多くが誤解している部分だと考えている。それは二者択一ではない」とフェントンはオープンとクローズドの AI モデルについて語る。両方に十分なビジネスチャンスがあるだろうと彼は主張する。しかし、推論コスト（モデルの使用にかかる費用）が高い企業すべてには、「オープンウェイトモデル」へ移行を迫る「極めて重要な存続プロジェクト」が存在すると彼は言う。
そのようなスタートアップや企業がすでに日常業務のためにオープンモデルを利用し始めているという証拠は十分にある[1]。これは明らかに、オラマのクラウドビジネスにとって好ましい兆候である。
[1]: https://techcrunch.com/2026/07/07/why-the-rise-of-open-source-ai-isnt-hurting-anthropic-yet/
しかし、さらに興味深いのは、Ollama が AI によって新たなオープンソースプロジェクトの大きな波が生み出され、それが VC（ベンチャーキャピタル）に狙われる企業へと成長しているというもう一つの例となっている点です。vLLM の開発者である Inferact や SGLang の開発者である RadixArk といった、オープンソースの推論プロバイダーが存在します。また OpenClaw やその代替案として NanoClaw もあります。さらに、Arcee のようにゼロから独自のオープンモデルを構築する小さなスタートアップさえも存在します。
確かに、Ollama が事業化を進めていることにすべてのファンが満足しているわけではありません。約 1 年前には、クラウドビジネスが愛される無料プロジェクトからの注目をそらしていると指摘し、開発ツールのいわゆる「エンシチフィケーション（Enshittification）」の例として Ollama を挙げるブログや SNS の投稿が多数見られました。
しかしモーガンは、同社のクラウドサービスを、プログラマーがモデルを見つけやすく利用できるようにするというオープンソースの使命の進化と捉えています。"最先端の大規模なオープンモデルは、多くの場合『個人のコンピュータで実行するには大きすぎる』のです。そこで私たちは、『計算リソースを見つけるお手伝いをしましょう』と考えました」と彼は説明しました。
取締役会のフェントン氏はさらに、「デスクトップ版のコア製品については何も変わっていません。これはローカルモデルを発見して実行できる場所であるという前提に、全く変更はありません」と述べています。
*当記事内のリンクを通じてご購入いただいた場合、私たちは少額のコミッションを受け取る可能性があります。これは当社の編集の独立性には影響しません。*
原文を表示
The popular open source AI tool Ollama has raised a $65 million Series B, led by Theory Ventures, founder and CEO Jeff Morgan tells TechCrunch.
This round follows a previous $15 million Series A led by Benchmark’s Peter Fenton. All told, the company has now raised $88 million.
Ollama, which launched in 2023, helps devs run open-weight AI models on their PCs, getting them up and running in minutes. It has been praised by developers across countless training sites, videos, blogs and social media posts. It has amassed 176,000 stars and nearly 17,000 forks on GitHub.
Developers can also use Ollama to find models and access larger, more complex ones that it hosts on its neocloud via several subscription tiers, from free to $100/month. It also tracks usage based on GPU time, not token limits.
If the mission to help developers more easily build on their PCs sounds vaguely familiar, it should. Morgan and his co-founder Michael Chiang previously helped build Docker Desktop. They landed at Docker after it bought their previous startup, Kitematic. Docker makes containers that help cloud apps easy to move from cloud to cloud, or from desktop to cloud, abstracting away all the pesky hardware configuration issues.
So Ollama essentially did for AI what Docker and Docker Desktop did for cloud.
“Open models started coming out in 2023 but they were really hard to use,” Morgan said. They had been geared toward researchers at the time, not programmers. “As a result, it was really hard to get them up and running.” Three years after launching, Ollama is now “used by over 8.9 million developers every month, sitting in 85% of the Fortune 500 and growing like crazy,” he said. All with only 14 employees.
That career experience is what drew Benchmark’s Peter Fenton to lead its earlier round and join the board.
“What Jeff and Michael built with Docker is being used by 10 million-plus developers every day. The creative powers to create a product that goes to ubiquity for developers is extremely rare,” Fenton told TechCrunch.
Morgan and Fenton declined to discuss the startup’s revenues and new valuation. However, Morgan says that the proving point for Ollama as a business happened around January, when OpenClaw became hot. That’s when larger open models “suddenly became able to do these agentic tasks, like coding. Obviously, we saw the explosion of the assistants like OpenClaw, and this idea that open models can get real work done.”
Since then, the industry has been abuzz with the idea that paying users (particularly deep-pocketed enterprises and fast-growing AI application-layer startups) will increasingly turn to more affordable open models, reserving their use of closed models like Anthropic for more of an as-needed basis.
“I still think that this is the part that most of the debate gets wrong. It’s not an either/or,” Fenton says of open versus closed AI models. There will be plenty of business for both, he contends. However, every company with high inference expenses — the costs of using the models — has a “vital existential project” pushing them to move “to open-weight models,” he says.
There’s plenty of evidence that such startups and enterprises are already turning to open models for their daily needs. That, obviously, bodes well for Ollama’s cloud business.
But even more interesting, Ollama is another example of how AI is birthing a large new crop of open source projects that are turning into companies pursued by VCs. There are open source inference providers like Inferact, maker of vLLM,and RadixArk, maker of SGLang. There is OpenClaw and its alternatives like NanoClaw. There are even tiny startups building their own open models from scratch, like Arcee.
To be sure, not every Ollama fan has been happy that the company has been pursuing making a living. About a year ago, a bunch of blog and social media posts complained that its cloud business was drawing attention away from its beloved free project and cited Ollama as an example of the so-called “Enshittification” of dev tools, as the trend is called.
But Morgan sees its cloud service as an evolution of its open source mission to help programmers find and easily use models. Those state-of-the-art, large, open models are often “too big to run on your own computer. So we said, ‘Hey, let’s help find the compute for that,’” he explained.
Board member Fenton adds, “Nothing has changed for the core product that’s free on the desktop. There’s zero change to the premise that this is the place you can discover and run local models.”
*When you purchase through links in our articles, we may earn a small commission. This doesn’t affect our editorial independence.*
関連記事
今日のまとめ
AI日報で今日の重要ニュースをまとめ読み