Популярный инструмент для разработчиков ИИ с открытым исходным кодом Ollama привлек 65 миллионов долларов инвестиций и вырос почти до 9 миллионов пользователей.

Популярный инструмент искусственного интеллекта с открытым исходным кодом Ollama привлек 65 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии B, возглавляемого Theory Ventures, сообщил основатель и генеральный директор Джефф Морган изданию TechCrunch.

Этот раунд финансирования последовал за предыдущим раундом серии А на сумму 15 миллионов долларов, возглавленным Питером Фентоном из Benchmark. В общей сложности компания привлекла 88 миллионов долларов.

Ollama, запущенная в 2023 году, помогает разработчикам запускать модели искусственного интеллекта с открытым исходным кодом на своих ПК, обеспечивая их запуск за считанные минуты. Она получила высокую оценку разработчиков на бесчисленных обучающих сайтах, в видеороликах, блогах и сообщениях в социальных сетях. На GitHub она собрала 176 000 звезд и почти 17 000 форков.

Разработчики также могут использовать Ollama для поиска моделей и доступа к более крупным и сложным моделям, которые размещаются в неооблачной среде через несколько тарифных планов подписки, от бесплатного до 100 долларов в месяц. Кроме того, отслеживание использования основано на времени работы графического процессора, а не на лимитах токенов.

Если миссия по упрощению разработки приложений на ПК для разработчиков кажется вам знакомой, так и должно быть. Морган и его соучредитель Майкл Чанг ранее участвовали в создании Docker Desktop. Они пришли в Docker после того, как компания приобрела их предыдущий стартап, Kitematic. Docker создает контейнеры, которые упрощают перемещение облачных приложений из одного облака в другое или с настольного компьютера в облако, абстрагируя все надоедливые проблемы с конфигурацией оборудования.

Таким образом, Ollama по сути сделала для ИИ то же, что Docker и Docker Desktop сделали для облачных технологий.

«Открытые модели начали появляться в 2023 году, но ими было очень сложно пользоваться», — сказал Морган. В то время они были ориентированы на исследователей, а не на программистов. «В результате было очень сложно запустить их в работу». Спустя три года после запуска Ollama «используется более чем 8,9 миллионами разработчиков каждый месяц, входит в 85% компаний из списка Fortune 500 и продолжает стремительно расти», — сказал он. И все это всего лишь при 14 сотрудниках.

Именно этот опыт работы побудил Питера Фентона из Benchmark возглавить первый раунд финансирования и войти в совет директоров.

«То, что Джефф и Майкл создали с помощью Docker, ежедневно используют более 10 миллионов разработчиков. Способность создавать продукт, который становится повсеместным для разработчиков, встречается крайне редко», — сказал Фентон в интервью TechCrunch.

Морган и Фентон отказались обсуждать доходы стартапа и его новую оценку. Однако Морган говорит, что переломный момент для Ollama как бизнеса наступил примерно в январе, когда OpenClaw стал очень популярным. Именно тогда более крупные открытые модели «внезапно получили возможность выполнять такие агентские задачи, как программирование. Очевидно, мы увидели взрывной рост числа ассистентов, подобных OpenClaw, и идею о том, что открытые модели могут выполнять реальную работу».

С тех пор в отрасли активно обсуждается идея о том, что платящие пользователи (особенно крупные предприятия и быстрорастущие стартапы, разрабатывающие приложения на основе ИИ) будут все чаще обращаться к более доступным открытым моделям, оставляя использование закрытых моделей, таких как Anthropic, для случаев, когда это необходимо.

«Я по-прежнему считаю, что именно в этом аспекте большинство дискуссий допускает ошибки. Это не вопрос выбора между открытыми и закрытыми моделями ИИ», — говорит Фентон. По его мнению, для обоих вариантов найдется достаточно работы. Однако, по его словам, у каждой компании с высокими затратами на вывод данных — расходами на использование моделей — есть «жизненно важный экзистенциальный проект», подталкивающий ее к переходу на модели с открытыми весами.

Существует множество свидетельств того, что подобные стартапы и предприятия уже переходят к открытым моделям для удовлетворения своих повседневных потребностей. Это, безусловно, сулит хорошие перспективы для облачного бизнеса Ollama.

Но еще интереснее Ollama — еще один пример того, как ИИ порождает множество новых проектов с открытым исходным кодом, которые превращаются в компании, привлекаемые венчурными фондами. Существуют поставщики решений для вывода данных с открытым исходным кодом, такие как Inferact, создатель vLLM, и RadixArk, создатель SGLang. Есть OpenClaw и его альтернативы, такие как NanoClaw. Есть даже крошечные стартапы, создающие собственные открытые модели с нуля, например, Arcee.

Конечно, не все поклонники Ollama довольны тем, что компания пытается зарабатывать себе на жизнь. Примерно год назад в блогах и социальных сетях появилось множество жалоб на то, что облачный бизнес отвлекает внимание от любимого бесплатного проекта, и Ollama приводилась в качестве примера так называемой «эншиттификации» инструментов разработки, как называют эту тенденцию.

Но Морган рассматривает свой облачный сервис как эволюцию своей миссии в области открытого исходного кода — помогать программистам находить и легко использовать модели. Эти передовые, большие, открытые модели часто «слишком велики, чтобы запустить их на собственном компьютере. Поэтому мы сказали: „Давайте поможем найти для этого вычислительные ресурсы“», — объяснил он.

Член совета директоров Фентон добавляет: «В отношении основного продукта, который бесплатен для настольных компьютеров, ничего не изменилось. Сама идея о том, что именно здесь можно находить и запускать локальные модели, осталась неизменной».

Источник: techcrunch.com