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Ollamaが8800万ドルを調達

Ollamaが8800万ドルを調達

ollama.com·2026年7月20日 (月)
  • •Ollamaはベンチマーク、セオリー・ベンチャーズ、8VCなどから8800万ドルを調達し、オープンモデル基盤を拡大する。
  • •同プラットフォームは890万人の開発者が利用しており、フォーチュン500企業の85%がモデルデプロイに活用している。
  • •調達した資金により、ハイブリッド推論の強化と新しいオープンソースモデルの即日サポートを優先する。
  • •Ollamaはベンチマーク、セオリー・ベンチャーズ、8VCなどから8800万ドルを調達し、オープンモデル基盤を拡大する。
  • •同プラットフォームは890万人の開発者が利用しており、フォーチュン500企業の85%がモデルデプロイに活用している。
  • •調達した資金により、ハイブリッド推論の強化と新しいオープンソースモデルの即日サポートを優先する。

オープンソースAIモデルの実行を簡素化するプラットフォームであるOllamaは、2026年7月9日に8800万ドルの資金調達を発表した。今回の投資はベンチマークのピーター・フェントン(Peter Fenton)、セオリー・ベンチャーズのトマシュ・トゥングズ(Tomasz Tunguz)、8VCのアレックス・コリチッチ(Alex Kolicich)が主導し、ソロモン・ハイクス(Solomon Hykes)やアーロン・カッツ(Aaron Katz)といった業界の著名人も参加した。同社は調達した資金をオープンモデルエコシステムの推進に充て、特にシームレスなハイブリッド推論の実現とクラウドインフラの拡張に注力する予定だ。

Ollamaは、2015年にDockerに買収されたKitematicの開発者らによって設立され、AIにパーソナルコンピューターのような体験を提供することを目指している。現在890万人の開発者が利用しており、フォーチュン500企業の85%が同プラットフォームを活用中だ。ユーザーはモデルをローカル環境で実行できるため、APIキーや高価なサーバーハードウェアが不要となり、データはユーザーの端末内に留まることでプライバシーを維持しつつ、トークンごとのコストも回避できる。

Ollamaのクラウドサービスは、GLM、Nemotron、DeepSeek、Kimi、MiniMaxなどのモデルへのアクセスを提供しており、トークン消費量は毎月倍増している。同社は、オープンモデルを開発者がアクセス可能かつカスタマイズ可能、そして安価に利用できる状態に保つことをミッションに掲げている。今後、開発チームは新しいオープンソースモデルが公開されたその日にサポートを提供しつつ、AI運用を拡大する企業の自律性とデータプライバシーの確保に注力していく方針だ。

オープンソースAIモデルの実行を簡素化するプラットフォームであるOllamaは、2026年7月9日に8800万ドルの資金調達を発表した。今回の投資はベンチマークのピーター・フェントン(Peter Fenton)、セオリー・ベンチャーズのトマシュ・トゥングズ(Tomasz Tunguz)、8VCのアレックス・コリチッチ(Alex Kolicich)が主導し、ソロモン・ハイクス(Solomon Hykes)やアーロン・カッツ(Aaron Katz)といった業界の著名人も参加した。同社は調達した資金をオープンモデルエコシステムの推進に充て、特にシームレスなハイブリッド推論の実現とクラウドインフラの拡張に注力する予定だ。

Ollamaは、2015年にDockerに買収されたKitematicの開発者らによって設立され、AIにパーソナルコンピューターのような体験を提供することを目指している。現在890万人の開発者が利用しており、フォーチュン500企業の85%が同プラットフォームを活用中だ。ユーザーはモデルをローカル環境で実行できるため、APIキーや高価なサーバーハードウェアが不要となり、データはユーザーの端末内に留まることでプライバシーを維持しつつ、トークンごとのコストも回避できる。

Ollamaのクラウドサービスは、GLM、Nemotron、DeepSeek、Kimi、MiniMaxなどのモデルへのアクセスを提供しており、トークン消費量は毎月倍増している。同社は、オープンモデルを開発者がアクセス可能かつカスタマイズ可能、そして安価に利用できる状態に保つことをミッションに掲げている。今後、開発チームは新しいオープンソースモデルが公開されたその日にサポートを提供しつつ、AI運用を拡大する企業の自律性とデータプライバシーの確保に注力していく方針だ。

原文(英語)を読む·2026年7月9日
#ollama#open source#funding#hybrid inference#developers