Ollama ha experimentado un crecimiento exponencial desde su creación hace tres años. Según Jeff Morgan, la plataforma es utilizada actualmente por más de 8,9 millones de desarrolladores cada mes y está presente en el 85% de las empresas de la lista Fortune 500. Este alcance es particularmente notable considerando que la empresa opera con apenas 14 empleados.

La herramienta simplifica significativamente el proceso de trabajar con modelos de inteligencia artificial de código abierto. Antes del lanzamiento de Ollama, estos modelos estaban diseñados principalmente para investigadores y eran difíciles de implementar. Morgan explicó que "los modelos abiertos comenzaron a salir en 2023, pero eran realmente difíciles de usar. Estaban orientados hacia investigadores en ese momento, no hacia programadores. Como resultado, era muy difícil ponerlos en funcionamiento". Ollama resolvió este problema permitiendo que los desarrolladores ejecuten modelos complejos en sus computadoras personales en cuestión de minutos.

La trayectoria de Morgan y su cofundador Michael Chiang en la industria tecnológica fue determinante para atraer inversión. Ambos fueron los creadores de Kitematic, una startup que fue adquirida por Docker, donde ayudaron a construir Docker Desktop. Docker revolucionó la industria de la nube al crear contenedores que facilitan el movimiento de aplicaciones entre diferentes entornos. Ollama ha replicado este modelo de éxito en el ámbito de la inteligencia artificial, haciendo que los modelos abiertos sean accesibles para desarrolladores comunes.

Peter Fenton, socio de Benchmark que lideró la ronda anterior de 15 millones de dólares en la Serie A y ahora forma parte de la junta directiva, destacó la importancia de este logro: "Lo que Jeff y Michael construyeron con Docker es utilizado por más de 10 millones de desarrolladores cada día. La capacidad creativa para crear un producto que alcance la ubicuidad entre desarrolladores es extremadamente rara". Fenton se unió a la junta directiva de Ollama basándose en esta experiencia previa.

El punto de inflexión comercial para Ollama llegó alrededor de enero de 2026, cuando los modelos abiertos más grandes demostraron capacidades significativas en tareas de agencia, como la codificación. Morgan señaló que "de repente, los modelos abiertos pudieron realizar estas tareas de agencia, como codificación. Obviamente, vimos la explosión de asistentes como OpenClaw, y la idea de que los modelos abiertos pueden realizar trabajo real". Este desarrollo cambió la percepción de la industria sobre la viabilidad comercial de los modelos abiertos.

La plataforma ofrece múltiples opciones de acceso. Los desarrolladores pueden utilizar la versión gratuita de escritorio para ejecutar modelos localmente, o acceder a modelos más grandes y complejos a través de la nube de Ollama mediante diferentes niveles de suscripción que van desde gratuito hasta 100 dólares mensuales. Un aspecto diferenciador es que Ollama rastrea el uso basándose en tiempo de GPU, no en límites de tokens, lo que proporciona mayor flexibilidad a los usuarios.

Existe un debate en la industria sobre si los modelos abiertos y cerrados competirán o coexistirán. Fenton argumenta que ambos tendrán espacio en el mercado: "Todavía creo que esta es la parte en la que la mayoría del debate se equivoca. No es una cuestión de uno u otro". Sin embargo, reconoce que toda empresa con altos gastos de inferencia —los costos de usar los modelos— tiene un "proyecto existencial vital" para migrar hacia modelos de código abierto. Esta tendencia ha impulsado el crecimiento de empresas como Ollama, que ofrecen soluciones más económicas que las alternativas propietarias.

El crecimiento de Ollama refleja una tendencia más amplia en la industria. Existen otros proveedores de inferencia de código abierto como Inferact, creador de vLLM, y RadixArk, creador de SGLang. También hay alternativas a modelos propietarios como OpenClaw y NanoClaw, así como startups pequeñas que construyen sus propios modelos desde cero, como Arcee. Este ecosistema en expansión demuestra que el código abierto se está convirtiendo en un componente fundamental de la infraestructura de inteligencia artificial.

No todos los usuarios de Ollama han recibido con entusiasmo la expansión comercial de la empresa. Hace aproximadamente un año, varios blogs y publicaciones en redes sociales criticaron que el negocio en la nube estaba desviando la atención del proyecto gratuito, citando a Ollama como ejemplo de lo que se conoce como "enshittification" de herramientas de desarrollo, una tendencia donde productos de código abierto se degradan tras ser comercializados.

Morgan defiende el servicio en la nube como una evolución natural de la misión original de Ollama. Explicó que muchos modelos de código abierto de última generación "son demasiado grandes para ejecutarse en tu propia computadora. Así que dijimos, 'Oye, ayudemos a encontrar la capacidad de cómputo para eso'". Fenton respalda esta posición, afirmando que "nada ha cambiado en el producto principal que es gratuito en el escritorio. No hay ningún cambio en la premisa de que este es el lugar donde puedes descubrir y ejecutar modelos locales".

En términos de métricas de adopción, Ollama ha acumulado 176.000 estrellas y casi 17.000 bifurcaciones en GitHub, indicadores que reflejan el apoyo y la confianza de la comunidad de desarrolladores. Morgan y Fenton declinaron discutir los ingresos de la startup y su nueva valoración, pero el crecimiento de usuarios y la presencia en empresas Fortune 500 sugieren un modelo de negocio sólido.

Esta ronda de financiación posiciona a Ollama para expandir su infraestructura en la nube, mejorar sus capacidades de descubrimiento de modelos y potencialmente desarrollar nuevas características que faciliten aún más el trabajo de los desarrolladores con inteligencia artificial. La inversión también refleja la confianza de los inversores en que los modelos de código abierto seguirán ganando cuota de mercado frente a las soluciones propietarias, especialmente en aplicaciones donde el costo es un factor crítico.