Ollama levanta US$ 65 milhões e chega a 9 milhões de devs
Quem já digitou algo como “ollama run llama3” no terminal sabe a graça: em poucos minutos você tem um modelo de linguagem rodando local, sem brigar com driver de GPU, versão de CUDA ou dependência quebrada. Essa simplicidade virou negócio grande. A Ollama acaba de fechar uma Series B de US$ 65 milhões, liderada pela Theory Ventures, somando US$ 88 milhões captados desde o Series A de US$ 15 milhões puxado pelo Peter Fenton, da Benchmark.
A empresa nasceu em 2023 resolvendo um problema bem prático: os primeiros modelos abertos eram feitos para pesquisador, não pra dev que só quer testar algo rápido no próprio PC. O CEO Jeff Morgan resume: empacotar o modelo, abstrair a configuração de hardware e deixar o resto invisível. Hoje o projeto tem 176 mil estrelas e quase 17 mil forks no GitHub, e roda em 85% das empresas da Fortune 500.
O playbook é o mesmo do Docker
Não é coincidência a Ollama parecer familiar pra quem já usou Docker Desktop. Morgan e o cofundador Michael Chiang vieram justamente do time que construiu aquele produto, depois que o Docker comprou a startup anterior deles, a Kitematic. Trocaram container por modelo de linguagem, mas o princípio de engenharia é idêntico: pegar algo complexo de configurar e transformar em um comando só.
O modelo de negócio segue a mesma lógica de infraestrutura sob demanda. A Ollama hospeda modelos maiores na própria nuvem e cobra por tempo de GPU, não por token consumido, com planos que vão de gratuito a US$ 100 por mês. Pra quem já sofreu com fatura de token imprevisível, faz sentido: você sabe exatamente quanto tempo de máquina está pagando.
“Nada mudou no produto principal que é gratuito no desktop. Continua sendo o lugar onde você descobre e roda modelos locais”, afirma Peter Fenton, do conselho da empresa.
O ponto de inflexão pro negócio, segundo Morgan, veio em janeiro, quando modelos abertos maiores começaram a executar tarefas agentivas de verdade, tipo automatizar código sozinhos, puxado pela popularização de ferramentas como OpenClaw. A partir daí, empresas com conta alta de inferência passaram a tratar migração para modelos abertos como projeto prioritário de redução de custo, e não só experimento de laboratório.
Sucesso tem seu preço
Como em todo projeto open source que vira empresa, teve barulho. Parte da comunidade reclamou que o foco em nuvem paga estaria puxando atenção do projeto gratuito, chamando isso de enshittification, o processo de piora gradual de ferramenta que virou bordão em fórum de dev. Morgan rebate dizendo que o serviço em nuvem existe justamente porque modelos grandes de última geração simplesmente não cabem numa máquina comum, e alguém precisa oferecer esse compute.
- US$ 65 milhões na Series B, liderada pela Theory Ventures
- US$ 88 milhões captados no total desde a fundação
- 8,9 milhões de devs ativos por mês, com apenas 14 funcionários
Vale lembrar: infraestrutura aberta que atrai capital de risco não é exclusividade da Ollama. vLLM, SGLang e projetos parecidos mostram que o mercado de ferramentas open source pra IA local está esquentando rápido, e quem resolve o problema de configuração ganha escala antes de qualquer concorrente fechado.