オープンな設計：Ai2がNSF OMAIで完全オープンなAIインフラを稼働
Ai2はNSF OMAIの計算リソースをオンライン化し、完全にオープンなAI研究エコシステムを実現。国家のインフラ投資を再利用可能なモデル、データ、手法、ツールに転換し、科学的発見を加速します。
オープンソースは科学発展の原動力です。Ai2は、米国国立科学財団（NSF）とNVIDIAの資金提供によるオープンマルチモーダルAIインフラ（NSF OMAI）の本格稼働を発表しました。総額1億5200万ドルのこのプロジェクトは、AI研究コミュニティに完全にオープンな計算資源、モデル、データ、ツールを提供することを目的としています。
クローズドなシステムと異なり、NSF OMAIでの各トレーニングは再利用・拡張可能です。Ai2の内部調査によると、計算資源の82%が探索的作業に費やされており、オープンに共有することで乗数効果が生まれ、同じ資源でより多くのイノベーションを支援できます。
新クラスタはNVIDIA B300システムをベースに、Cirrascale Cloud Servicesとの連携で展開。大規模トレーニングと継続的な実験の両方をサポートします。Ai2の主任研究員Noah A. Smith氏は、「最先端AIへのアクセスが一部企業に集中する中、このハードウェアインフラの稼働は重要な一歩」と述べています。
NSFのWendy Nilsen氏は、オープンな共有リソースが科学の再現性と透明性を強化すると指摘。NVIDIAのJack Wells氏は、計算時間あたりの影響を最大化するエコシステムの重要性を強調しました。
今後の展望として、Ai2は統一アーキテクチャ、エージェント型モデル（Open Coding Agents、MolmoWebなど）に注力し、トレーニング・評価インフラの改善も進めます。Olmoチームの研究リーダーIz Beltagy氏は、新しいモデルアーキテクチャ、ネイティブマルチモーダルモデル、スケール化事前学習、強化学習などでの研究に意欲を示しました。
NSF OMAIはすでに成果を生み出しています。Molmo 2はビデオ理解とオブジェクト追跡を導入。MolmoPointはトークンベースのグラウンディング機構を提供。Olmo HybridはTransformerと線形RNNを組み合わせ、効率を約2倍に向上。エージェントAIでは、メタ強化学習と自己内省による探索改善が進んでいます。
Olmo 3モデルのフローは、事前学習からポストトレーニング（Instruct、Think、RL Zero）までの全工程を公開。オックスフォード大学のYuan He氏は、Olmoの完全オープン性が推論やバイアス研究の基盤になっていると評価しています。
NSF OMAIは連邦投資として始まりましたが、現在は計算資源が稼働し、Ai2を超えた研究利用が進んでいます。このプロジェクトは、フロンティアAI開発が閉鎖的である必要はなく、オープンインフラが民間の努力では達成できない複合的便益を生み出すことを示しています。詳細はwww.allenai.org/omaiをご覧ください。