TL;DR
- Wat: Ollama, het platform waarmee ontwikkelaars open AI-modellen lokaal kunnen draaien, heeft 65 miljoen dollar opgehaald in een Series B-ronde.
- Waarom relevant: Open modellen worden steeds vaker de standaardkeuze — ook bij grote bedrijven — en dat verandert de kosten- en privacydiscussie voor ondernemers.
- Wat je ermee kunt: Onderzoek of lokaal draaiende AI-modellen (via tools als Ollama) voor jouw bedrijf een alternatief zijn voor betaalde API-diensten, vooral als privacy of AVG een rol speelt.
Deze week las ik dat Ollama — een platform dat ik al langer op mijn radar heb — een forse investeringsronde heeft afgesloten. Wat mij ertoe bracht om er iets over te schrijven: het zegt niet alleen iets over Ollama, maar over een bredere verschuiving in hoe bedrijven met AI omgaan.
Wat is er precies gebeurd?
Ollama heeft op 9 juli 2026 een Series B-ronde van 65 miljoen dollar afgesloten, geleid door Theory Ventures. Onder de investeerders zitten ook Benchmark, 8VC en Y Combinator. In totaal heeft het bedrijf nu 88 miljoen dollar opgehaald sinds de oprichting, drie jaar geleden.
Wat ik bijzonder vind: het team achter Ollama bestaat uit slechts veertien mensen. Veertien. En toch bedienen ze op dit moment 8,9 miljoen maandelijks actieve ontwikkelaars, met bijna een miljoen nieuwe installaties per week. Dat is een verhouding die je niet vaak ziet.
De oprichters — Jeff Morgan en Michael Chiang — hebben eerder Kitematic gebouwd, een tool die Docker in 2015 overnam en de basis werd voor Docker Desktop. Dat wordt nu door meer dan tien miljoen ontwikkelaars gebruikt. Ze weten dus wat het betekent om infrastructuur te bouwen waar ontwikkelaars daadwerkelijk mee aan de slag gaan.
Waarom investeerders inzetten op open modellen
Wat mij opvalt is niet zozeer het bedrag, maar de overtuiging erachter. Peter Fenton van Benchmark — een van de vroege investeerders — deed een opvallende uitspraak: "Open-weight modellen zullen binnen achttien tot vierentwintig maanden het overgrote deel van alle tokens genereren."
Dat is een stevige claim. Wat hij in feite zegt: de meeste AI-taken zullen straks niet meer via gesloten diensten als ChatGPT of Claude lopen, maar via modellen die je zelf kunt draaien en aanpassen.
Is dat realistisch? Ik denk dat het genuanceerder ligt. Voor complexe taken zoals diepgaande analyses of creatieve opdrachten blijven gesloten modellen voorlopig sterker. Maar voor veel dagelijkse toepassingen — een e-mail samenvatten, een klantvraag beantwoorden, een document doorzoeken — zijn open modellen in 2026 goed genoeg voor productiegebruik. Dat was twee jaar geleden nog niet zo.
Wat doet Ollama precies?
Voor wie Ollama niet kent: het is in de kern een tool waarmee je AI-modellen op je eigen computer of server kunt draaien. Eén commando in de terminal en je hebt een werkend taalmodel, zonder dat er data naar een externe dienst gaat.
Dat klinkt misschien technisch, maar het principe is simpel. Vergelijk het met het verschil tussen Netflix en een eigen filmbibliotheeek op je harde schijf. Bij Netflix stuur je gegevens over wat je kijkt naar een externe partij. Bij een lokale bibliotheek blijft alles bij jou.
Ollama biedt daarnaast ook een clouddienst aan voor grotere modellen die te zwaar zijn voor een laptop. Het verschil met veel concurrenten: je betaalt per GPU-tijd, niet per token. Dat maakt de kosten voorspelbaarder.
De cijfers zijn indrukwekkend: 85 procent van de Fortune 500-bedrijven gebruikt Ollama inmiddels, inclusief organisaties in zwaar gereguleerde sectoren als overheid, gezondheidszorg en financiën. Er zijn meer dan 67.000 community-integraties gebouwd.
Wat betekent dit voor een Nederlands bedrijf?
Hier wordt het voor mij interessant. Als ondernemer in Nederland heb je te maken met de AVG — de Europese privacywetgeving die strenge eisen stelt aan hoe je met persoonsgegevens omgaat. Dat maakt het gebruik van externe AI-diensten soms ingewikkeld. Waar gaat de data naartoe? Wie kan erbij? Hoe lang wordt het bewaard?
Bij een lokaal draaiend model via Ollama verlaat de data je eigen systeem niet. Dat vereenvoudigt de privacydiscussie aanzienlijk. Geen verwerkersovereenkomst met een Amerikaans techbedrijf nodig, geen discussie over datalocatie.
Kun je je voorstellen wat dit betekent als je bijvoorbeeld een accountantskantoor runt en klantdocumenten wilt laten samenvatten? Of als je een webshop hebt en productbeschrijvingen wilt genereren op basis van leveranciersdata? De data blijft bij jou.
De kostenkant
Er zit ook een financieel argument aan. Bij commerciële API-diensten betaal je per verzoek of per token. Dat kan snel oplopen als je AI structureel inzet. Bij een lokale oplossing betaal je eenmalig voor hardware — of je gebruikt bestaande apparatuur. De lopende kosten zijn voornamelijk stroom.
Nu moet ik eerlijk zijn: niet elk MKB-bedrijf heeft de technische kennis in huis om dit zelf op te zetten. Je hebt minimaal iemand nodig die comfortabel is met een terminal, of een externe partij die het voor je inricht. Maar de drempel is aanzienlijk lager dan twee jaar geleden.
Welke modellen draaien er?
Ollama ondersteunt modellen van onder andere Meta (Llama), Google (Gemma), Alibaba (Qwen) en Mistral. Dat zijn stuk voor stuk modellen die in 2026 sterk genoeg zijn voor serieuze zakelijke toepassingen. Met name voor codering, agenttaken en tekstverwerking presteren ze op een niveau dat vergelijkbaar is met gesloten alternatieven.
Jeff Morgan gaf aan dat het kantelpunt rond januari 2026 lag, toen open modellen capabel genoeg werden voor agentic work — AI die zelfstandig taken kan uitvoeren zoals code schrijven of processen aansturen.
De bredere trend
Dit is wat mij het meest bezighoudt: we bewegen van een wereld waarin AI iets was dat je afnam bij een handvol grote spelers, naar een wereld waarin je het zelf kunt draaien, aanpassen en controleren. Dat is een fundamenteel andere dynamiek.
Stel dat je als ondernemer nu drie verschillende AI-diensten betaalt — voor klantenservice, voor contentcreatie, voor interne documentatie. Wat als je een deel daarvan kunt vervangen door één lokaal model dat je zelf beheert? De kwaliteit is er, de tooling wordt volwassener, en de investering die Ollama net heeft opgehaald zorgt ervoor dat die tooling de komende jaren alleen maar toegankelijker wordt.
Ik denk niet dat gesloten modellen verdwijnen. Daar zijn ze te goed voor. Maar ik denk wel dat de verhouding verschuift. Voor veel standaardtaken wordt "open en lokaal" de logische keuze, en "gesloten en extern" de uitzondering die je bewust maakt voor specifieke behoeften.
Voor mij is dit vooral een signaal dat AI-infrastructuur aan het democratiseren is. Niet in de marketingbetekenis van het woord, maar in de praktische zin: de tools worden toegankelijker, de modellen worden beter, en de argumenten om alles via een externe partij te laten lopen worden dunner. Als ondernemer is dat op zijn minst het volgen waard.