Ollama, la herramienta que deja correr modelos de IA de pesos abiertos en tu propio ordenador, levantó una Serie B de 65 millones de dólares liderada por Theory Ventures. La cifra impresiona menos que el dato que la acompaña: casi 9 millones de desarrolladores usan Ollama cada mes, y la empresa lo consigue con 14 personas en plantilla.
El proyecto es de 2023 y ya había captado una Serie A de 15 millones liderada por Peter Fenton, de Benchmark. Con esta ronda, el total recaudado sube a 88 millones.
Puntos clave
- Serie B de 65 millones liderada por Theory Ventures; 88 millones captados en total.
- Más de 8,9 millones de desarrolladores activos al mes.
- Presente en el 85% de las empresas del Fortune 500.
- 176.000 estrellas y casi 17.000 forks en GitHub, con solo 14 empleados.
Qué hace Ollama y por qué gusta
La propuesta es simple: bajar un modelo de pesos abiertos y tenerlo funcionando en tu máquina en minutos, sin depender de la API de nadie. Su CEO, Jeff Morgan, lo explica con el problema que vino a resolver: "los modelos abiertos empezaron a salir en 2023, pero eran muy difíciles de usar, pensados para investigadores, no para programadores". Ollama puso una capa fácil encima.
Para los modelos demasiado grandes para un portátil, la empresa añadió acceso en la nube por suscripción, con planes que van de 0 a 100 dólares al mes. Ahí está el negocio: la herramienta local es gratis y engancha, la nube monetiza a quien necesita músculo.
Morgan y su cofundador Michael Chiang no son novatos. Antes construyeron Kitematic, que compró Docker, donde ayudaron a desarrollar Docker Desktop. Saben lo que es hacer una herramienta que los desarrolladores adoptan de verdad. Peter Fenton, de Benchmark, lo resume: "el poder creativo para hacer un producto que llega a la ubicuidad entre desarrolladores es extremadamente raro".
El dato que importa: IA en local
Que 8,9 millones de desarrolladores corran modelos en su propia máquina, y que el 85% del Fortune 500 tenga Ollama dentro, señala algo de fondo. No toda la IA pasa por la nube de OpenAI o Anthropic. Hay un carril entero de modelos abiertos que se ejecutan en local, sin mandar tus datos a un tercero y sin pagar por token.
Por qué importa para tu empresa
Correr un modelo en local tiene dos ventajas que a una empresa española le tocan de cerca: tus datos no salen de tu infraestructura, y el coste no depende de cuántas veces lo uses. Para tareas donde la privacidad manda (documentos internos, datos de clientes) o donde el volumen dispararía la factura de una API, un modelo abierto en local puede ser la respuesta más sensata. No sustituye a Claude o GPT-5.6 para lo más complejo, pero abre una opción real que mucha gente ni considera. Y herramientas como Ollama han quitado la parte difícil de montarlo.
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