8800 万美元加注开源：Ollama跑进85%财富 500 强，喊出"全体上车"

Ollama 完成 8800 万美元融资：让开源大模型真正“跑”起来的推手

一条命令就能在本地拉起开源大模型，这个工具刚刚拿到了通往下一程的燃料。7 月 9 日，Ollama 在官方博客中宣布完成 8800 万美元融资，投资方阵容横跨顶级风投与开源世界的老将。

投资方阵容：重量级领投与天使跟投

• 领投方
  ：Benchmark 的 Peter Fenton、Theory Ventures 的 Tomasz Tunguz、8VC 的 Alex Kolicich 共同领投。

• 跟投方
  ：Docker 创始人 Solomon Hykes、ClickHouse CEO Aaron Katz、GIMP 联合创建者兼 Cockroach Labs 联合创始人 Spencer Kimball、Amp CEO Quinn Slack、思科董事会成员 Marianna Tessel、Twitter 前工程主管 Michael Montano，以及 Y Combinator、Garage Capital、Pace Capital、49 Palms、GTMFund 等一众天使。

创始人背景：十年前就在做同样的事

这家公司的创始人杰夫与迈克尔，十年前就在做同样的事。两人在大学相识，创办了让 Docker 运行变得极简的

，2015 年被 Docker 收购，他们的工作成果后来化为 2016 年推出的 ，如今被全球超过一千万开发者使用。十年之后，他们把那套让复杂技术变得人人可用的执念，又押到了 AI 上——Ollama 的目标，是让开发者以最轻松的方式启动并运行开源模型。

出乎他们最疯狂的想象，这个平台已经服务了 890 万开发者，并且被85% 的《财富》500 强企业采用。

产品理念：开源模型的“个人电脑式”时刻

在 Ollama 的叙述里，开源模型正在为 AI 开启一次个人电脑式的时刻：当年 PC 把算力从大型机机房搬上每个人的桌面，供人拥有、定制和构建，如今开源模型正做着同样的事。几年前，强大而免费的开源模型已经出现，但要让它们真正跑起来却障碍重重，能力明明在场，却像被锁在门后，开发者无法像调用专有模型 API 那样顺手使用。

Ollama 给出的解法是一款可下载到电脑上的应用，一条命令就能启动最新开源模型，再通过简单的 API 在其上构建，把运行开源模型变得和运行任何普通软件一样简单——不需要权限，不需要 API 密钥，也不需要昂贵的服务器硬件。你的模型，你的机器，你的数据。

它围绕三条原则搭建产品：

• 所有权：开源模型归使用者所有，可以随时保留、定制和优化，永远不会被锁死在某一款自己智能体或应用所依赖的模型之外。
• 可负担性：模型跑在自己的硬件上，不再有失控的按 token 计费账单，实验、迭代和发布都不必担心每一条提示词都在加价。
• 隐私：数据永远不必离开本地机器，即便真的需要上云扩展，也能把同一份信任一并带过去。

生态现状：支持主流模型，用量增长迅猛

开源模型早已不是实验室里的玩具。Ollama 云成了访问最强大开源模型最便捷的一站，

等都在其中，而它的 token 用量平均每月增长超过一倍。最初只是个人电脑上第一次跑通模型的乐趣，如今已经扩张成去啃那些曾经专属于闭源模型的硬骨头。

资金用途：推动生态前进的三件事

这笔 8800 万美元，被 Ollama 定位成推动生态前进的燃料。它正处在开源模型生态的核心位置，资金将投向三件事：

• 无缝的混合推理
• 在新开源模型发布当天就提供支持
• 一个能让任何开发者及其团队用上最强大模型、却不牺牲所有权与隐私的云服务。

杰夫与迈克尔在结尾写道，他们曾站在类似变革的开端，押注开放与易用终将胜出，如今再次倾尽所有。当 85% 的财富 500 强已经悄悄把开源模型搬进内部系统，这趟开源列车的下一节车厢，显然还空着不少座位。

常见问题（Q&A）

Q1：Ollama 需要付费使用吗？

Ollama 本身是开源免费的桌面应用，您可以下载后直接在本地运行开源模型。未来提供的云服务可能涉及付费，但本地运行始终免费。

Q2：我的硬件配置不够高，能运行吗？

Ollama 支持多种量级模型，从轻量级（如 1B 参数）到大型（如 70B+）。您可以根据自己的硬件（CPU、GPU、内存）选择合适模型。如果本地跑不动，也可以等待 Ollama 云服务上线后通过云端使用。

Q3：Ollama 和 OpenAI 的 API 有什么区别？

Ollama 无需 API 密钥，所有数据完全本地化，不产生按 token 计费的成本。它提供与 OpenAI 兼容的 API 接口，方便开发者无缝迁移。但 Ollama 专注于开源模型，而非闭源模型。

Q4：如何开始使用？

访问

下载桌面应用，安装后打开终端，输入 ollama pull 模型名 即可下载模型，再输入 ollama run 模型名 启动对话。例如 ollama run llama3。

小提示

• 如果您的电脑有 NVIDIA GPU，建议安装 CUDA 驱动以获得更快的推理速度。
• 首次运行大模型（如 7B 以上）可能需要较长时间下载，请确保网络稳定。
• Ollama 支持自定义模型配置文件（Modelfile），您可以修改提示词、温度等参数，甚至微调模型。