أولاما تجمع 65 مليون دولار وتتجاوز 8.9 مليون مطوّر شهرياً

نمو استثنائي بموارد محدودة

في مشهد يُلخّص كيف يمكن لفكرة بسيطة أن تُحدث تحولاً جذرياً في قطاع بأكمله، أعلنت شركة Ollama المتخصصة في أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر عن إغلاق جولة تمويل من الفئة B بقيمة 65 مليون دولار، بقيادة صندوق Theory Ventures. وبذلك يرتفع إجمالي ما جمعته الشركة منذ تأسيسها إلى 88 مليون دولار، إذ سبق لها جمع 15 مليون دولار في جولة Series A بقيادة Peter Fenton من Benchmark.

والأكثر إثارةً من الأرقام التمويلية ذاتها هو أن هذا النمو تحقّق بفريق لا يتخطّى 14 موظفاً، في حين تُستخدم الأداة حالياً من قِبل ما يزيد على 8.9 مليون مطوّر شهرياً، وهي حاضرة في بنية تحتية 85% من شركات Fortune 500.

ما الذي تفعله Ollama تحديداً؟

أُطلقت Ollama عام 2023 بهدف واحد: تبسيط عملية تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة الأوزان مباشرةً على الحواسيب الشخصية، دون الحاجة إلى إعدادات تقنية معقدة أو بنية تحتية سحابية مكلفة. يمكن للمطوّر أن يبدأ التجربة في دقائق معدودة، وهو ما جعل الأداة موضع إشادة واسعة في مجتمعات البرمجة عبر المدونات ومنصات الفيديو ووسائل التواصل الاجتماعي، حتى تجاوزت نجومها على GitHub 176,000 نجمة مع ما يقارب 17,000 نسخة مشتقّة (fork).

يُتيح التطبيق أيضاً الوصول إلى نماذج أكبر وأكثر تعقيداً تستضيفها الشركة على بنيتها السحابية، ضمن خطط اشتراك متدرّجة تبدأ من المجاني وتصل إلى 100 دولار شهرياً، مع ميزة تتبّع الاستخدام بناءً على وقت المعالج الرسومي (GPU) لا حدود الرموز (tokens).

مؤسسان بصمتا تاريخ Docker

لا تأتي هذه الأداة من فراغ؛ فالمؤسسان Jeff Morgan وMichael Chiang شاركا سابقاً في بناء Docker Desktop، إثر استحواذ Docker على شركتهما الناشئة Kitematic. وكما أحدث Docker ثورةً في إدارة التطبيقات السحابية بتجريد تعقيدات الإعداد المادي، فعلت Ollama الشيء ذاته مع نماذج الذكاء الاصطناعي.

يقول Morgan: «حين بدأت النماذج مفتوحة الأوزان تظهر عام 2023، كانت موجّهةً للباحثين لا للمبرمجين، مما جعل تشغيلها أمراً بالغ التعقيد». جاءت Ollama لتسدّ هذه الفجوة، فأزاحت الحواجز التقنية وجعلت النماذج في متناول أي مطوّر.

لحظة التحوّل التجاري

يرى Morgan أن نقطة التحوّل الحقيقية في مسيرة Ollama التجارية جاءت مطلع هذا العام، حين أثبتت النماذج مفتوحة الأوزان الكبيرة قدرتها على تنفيذ مهام وكيلة (agentic) معقدة كالبرمجة والتحليل. هذا التطور أطلق موجة من الاهتمام المؤسسي، إذ بات الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر خياراً جدياً للشركات الباحثة عن خفض تكاليف الاستدلال (inference costs).

في هذا السياق، يُفنّد Fenton ثنائية «مفتوح مقابل مغلق» قائلاً: «المعادلة ليست إما/أو. سيجد كلا النموذجين مكاناً في السوق، غير أن كل شركة تتحمّل تكاليف استدلال مرتفعة تمتلك دافعاً وجودياً للتحوّل نحو النماذج مفتوحة الأوزان».

جدل الربحية وأمانة الرسالة

لم تمرّ رحلة التحوّل التجاري دون انتقادات؛ فقبل نحو عام، طُرحت تساؤلات في أوساط المطورين حول ما إذا كان التوجّه نحو الخدمات السحابية المدفوعة يُلهي الشركة عن مشروعها مفتوح المصدر المجاني الذي أحبّه المجتمع، وهو ما وصفه البعض بـ«enshittification» أي تردّي أدوات المطوّرين تدريجياً حين تتحوّل إلى نماذج ربحية.

يردّ Morgan على ذلك بأن الخدمة السحابية هي امتداد طبيعي للرسالة الأصلية لا تناقضٌ معها: «النماذج الكبيرة عالية الأداء لا يمكن تشغيلها على الحاسوب الشخصي، فوجدنا أن مساعدة المطوّرين في إيجاد قدرة الحوسبة المناسبة هو الخطوة المنطقية التالية». ويُؤكد Fenton بدوره: «لم يتغيّر شيء في المنتج الأساسي المجاني على سطح المكتب، فالوعد بأنه المكان الذي تستطيع فيه اكتشاف النماذج المحلية وتشغيلها لا يزال قائماً كما هو».

Ollama ضمن موجة أوسع

قصة Ollama ليست حالة فردية، بل تمثّل نمطاً متصاعداً في مشهد الذكاء الاصطناعي، حيث تتحوّل مشاريع مفتوحة المصدر إلى شركات حقيقية تجذب رأس المال الجريء. ومن أبرز الأمثلة المشابهة:

• مزوّدو الاستدلال مفتوح المصدر مثل Inferact (صانع vLLM) وRadixArk (صانع SGLang).
• مشاريع النماذج البديلة ذات المصدر المفتوح.
• شركات ناشئة صغيرة تبني نماذجها الخاصة من الصفر، مثل Arcee.

هذه الموجة تُشير إلى مرحلة نضج جديدة في نظام الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، تتجاوز مرحلة المشاريع الهواية لتنشئ قطاعاً اقتصادياً قائماً بذاته، يعيد تشكيل طريقة بناء التطبيقات الذكية على مستوى العالم.

✦ بقلم فريق دروب أيديا