Ollama首席執行官Jeffrey Morgan:企業八成token將走開源
Ollama聯合創始人兼首席執行官Jeffrey Morgan在Y Combinator播客中稱,企業內絕大多數代幣用量將流向開源權重模型,他給出的區間是約80%至90%;但這不意味着預算也按這個比例分配,開源側可能只佔成本的10%至20%。
他的觀察窗口是Ollama自身流量:平臺稱覆蓋約900萬開發者、GitHub星標約17.8萬、財富500強滲透約85%。Ollama Cloud自2026年初以來代幣用量增長約150倍,拐點一是年初的編程智能體,二是4月前後OpenClaw與Hermes把自主代理從工程擴到財務、客服、營銷與銷售。
單開發者周用量在“同事型代理”出現前約1500萬代幣,之後翻到數倍;開源模型上下文窗口從約12.8萬擴到百萬級,使長任務可本地或雲上連續跑。他舉例稱《信息報》報道AT&T已把約40%代幣切到開源,並在評估中國模型。
Ollama 2023年中才定型,前身是YC 2021冬批次裏徘徊兩年的容器桌面方向;創始人與Michael Chiang曾做Kitematic並併入Docker、打造Docker Desktop。公司今年7月完成Theory Ventures領投的6500萬美元B輪,累計融資約8800萬美元,團隊僅約14人。
他判斷未來是本地加雲:數據敏感負載回到電腦和內網,大模型走雲;不需要單一“上帝模型”,而是模型層之上的路由、定製與代理操作系統。美國實驗室在超大開源模型供給上仍落後部分中國開源權重,英偉達Neotron Ultra被他視爲追趕信號。
市場機制上,買方是要把單位智能成本打下來的企業和編程代理,賣方是按API計價的閉源前沿實驗室。這是成本驅動的分流:資金從高價閉源API遷到可自託管、可微調的開源權重。受益方是推理入口、託管雲和開源權重發行方,承壓方是隻能靠旗艦模型收高價代幣費、卻擋不住長尾工作負載外溢的閉源平臺。
來源:公開信息
ABAB AI 解讀
Morgan做的不是又一個聊天機器人,而是Docker邏輯的二次應用:把難裝的東西收成一條命令。Kitematic被Docker買走後,他和搭檔在YC裏空轉兩年,直到Llama開源權重出現才撞上分發入口。誰控制“模型怎麼被開發者啓動”,誰就看見真實用量,而不是排行榜分數。
資本路徑是免費本地運行換安裝基數,再用雲推理把裝機量變成代幣流水。Benchmark的Peter Fenton押的是同一批人曾把Docker Desktop鋪到千萬級開發者。錢從企業IT的API賬單裏切出一塊,流向按GPU時長而不是按百萬代幣封頂的推理層;開源權重越便宜,上層代理喫掉的代幣越多,入口越值錢。
類比不是OpenAI對Anthropic的模型軍備,而是Linux對Unix、Kubernetes對自建集羣:貴的系統留在關鍵路徑,便宜的系統喫掉批量。Cursor等產品已證明可以先拿開源權重微調再對外服務。行業位置從“追趕評測”進入“工作負載分流”——閉源守複雜推理,開源吞編碼和內部代理。
結構變化屬於技術替代。替代的不是全部智能,而是單位代幣成本。機制是:編程代理把一個人的周用量從千萬級打到數倍後,價格彈性被放大;誰能把同等能力做到低一個數量級,誰就拿走80%的次數,把20%的預算留給必須用的前沿模型。
ABAB News · 認知定律
佔八成用量的技術,往往只佔兩成預算
開發者入口比模型評測更接近真實需求
代理一出現,便宜的智能就會吞掉貴的智能