NSF OMAI est en ligne : le cluster IA entièrement ouvert d'Ai2, un pari contre la recherche fermée

L'Allen Institute for AI (Ai2) a annoncé aujourd'hui que l'Open Multimodal AI Infrastructure for Science (NSF OMAI) est passé des plans à la réalité. Le projet, soutenu par 152 millions de dollars de la National Science Foundation américaine et de NVIDIA, fonctionne désormais sur un cluster construit autour des systèmes NVIDIA Blackwell Ultra, conçu pour favoriser un écosystème de recherche en IA entièrement ouvert. ai2-releases-olmoearth-v11-slashing-compute-costs-up-to-3x-for-satellite-imagery-ai

« À une époque où l'accès aux systèmes avancés d'IA est de plus en plus concentré entre les mains d'un petit nombre d'entreprises, mettre en ligne cette infrastructure matérielle représente une étape cruciale pour nous », a déclaré Noah A. Smith, chercheur principal pour NSF OMAI et directeur senior de la recherche chez Ai2. « Notre objectif est d'accélérer un écosystème technologique véritablement ouvert avec un large impact. »

De l'infrastructure à l'impact

Dans les systèmes fermés, une puissance de calcul considérable est consacrée à des expériences et à des résultats intermédiaires qui quittent rarement l'organisation, ne produisant souvent qu'un seul produit final à usage commercial. Si cette même puissance de calcul génère un artefact ouvert, elle continue de générer de la valeur longtemps après la fin de l'entraînement. Les données, les points de contrôle, les méthodes et les modèles finaux peuvent être repris et adaptés dans de nombreuses applications en aval, permettant à d'autres laboratoires d'éviter des expériences coûteuses répétées.

Des recherches internes récentes d'Ai2 estiment que, dans certains cas, 82 % de l'effort d'entraînement est consacré au travail exploratoire plutôt qu'au modèle final. Lorsqu'il est partagé, chaque heure GPU contribue non seulement à une seule version, mais à un corpus croissant de travaux sur lequel tout le domaine peut s'appuyer. Il en résulte un effet multiplicateur : les mêmes ressources soutiennent davantage d'idées, d'applications et de progrès au fil du temps, sans l'empreinte requise par les grands déploiements fermés. the-case-against-enshittification-why-specialized-sovereign-ai-beats-generic-pilots-every-time

Le nouveau cluster reflète cette philosophie. Construit sur les systèmes NVIDIA B300, il privilégie l'efficacité avec laquelle la capacité est utilisée et partagée, plutôt que de s'appuyer sur une échelle brute. Déployé et géré en partenariat avec Cirrascale Cloud Services, il prend en charge à la fois l'entraînement à grande échelle et l'expérimentation continue dans les domaines du langage, du multimodal et de la science.

« NSF OMAI reflète notre engagement à garantir que l'infrastructure avancée d'IA soutienne la communauté de recherche au sens large », a déclaré Wendy Nilsen, directrice adjointe de la direction des sciences informatiques et de l'ingénierie de la NSF. « En investissant dans des ressources ouvertes et partagées, nous permettons aux scientifiques et aux chercheurs de construire, tester, reproduire et faire progresser les systèmes d'IA. »

Jack Wells, directeur de la recherche et du calcul universitaire chez NVIDIA, a ajouté : « En exécutant la construction du cluster du projet NSF OMAI sur le NVIDIA Blackwell Ultra, Ai2 crée un écosystème ouvert et hautement efficace qui maximise l'impact de chaque heure de calcul. »

Perspectives : alimenter l'avenir de l'IA open source

À mesure que le cluster entre en service, les travaux d'Ai2 dans les domaines du langage et du multimodal convergent, reflétant une plus grande attention portée aux architectures unifiées qui gèrent nativement plusieurs types de données et tâches. Ai2 continue également d'investir dans des modèles agissant comme des agents, capables de planifier, d'utiliser des outils et d'agir de manière autonome dans des environnements complexes. Une partie de ces travaux a déjà été publiée, comme la famille Open Coding Agents, MolmoWeb et des recherches en cours sur la manière dont les stratégies d'entraînement façonnent un comportement agentique fiable. gui-agents-beat-cli-in-desktop-tasks-but-skill-coverage-holds-the-key

Parallèlement, Ai2 améliore son infrastructure pour l'entraînement et l'évaluation afin de garantir que les systèmes utilisés pour construire et évaluer les modèles puissent évoluer avec la recherche. Les chercheurs de l'équipe Olmo mènent également des actions de sensibilisation auprès des communautés scientifiques pour s'assurer que les prochaines générations de modèles soient réellement utiles pour ces domaines.

« En tant que membre de l'équipe Olmo originale, je suis ravi de revenir chez Ai2 à ce moment charnière alors que nous continuons à faire progresser l'IA entièrement ouverte pour la science », a déclaré Iz Beltagy, responsable de la recherche de l'équipe Olmo chez Ai2.

Des recherches produisent déjà des résultats

Les recherches soutenues par NSF OMAI produisent déjà des résultats concrets :

• Molmo 2 a introduit la compréhension vidéo, le pointage et le suivi d'objets dans la famille de modèles multimodaux d'Ai2, avec un modèle de 8 milliards de paramètres surpassant le 72B Molmo original sur des références clés. Neuf nouveaux ensembles de données couvrant des tâches telles que le grounding vidéo avancé et le grounding multi-image ont été publiés sous une licence permissive.
• MolmoPoint a suivi avec une nouvelle architecture de pointage remplaçant les sorties de coordonnées textuelles par un mécanisme de grounding basé sur des jetons, atteignant une précision de pointe sur les tâches de raisonnement spatial.
• Olmo Hybrid a combiné l'attention du transformateur avec des couches RNN linéaires dans une nouvelle architecture qui correspond aux modèles précédents tout en utilisant environ deux fois moins de données d'entraînement.
• Les travaux sur l'apprentissage par renforcement méta avec auto-réflexion font progresser la manière dont les agents de recherche apprennent des tentatives précédentes, améliorant l'exploration sans modèles de récompense externes. ai2-releases-emo-an-moe-model-where-modularity-emerges-from-data

Ces projets illustrent l'étendue des recherches que NSF OMAI accélère dans les programmes de modélisation linguistique d'Ai2, produisant non seulement des modèles, mais aussi des artefacts ouverts que d'autres équipes peuvent inspecter, adapter et sur lesquels elles peuvent s'appuyer.

« Olmo a rendu [ma recherche] possible car il est entièrement open source », a déclaré Yuan He, ancien associé de recherche à l'Université d'Oxford. « Dans un paysage dominé par des systèmes optimisés commercialement, Olmo se distingue en permettant une compréhension plus profonde plutôt qu'une simple application. »

À propos de NSF OMAI

En 2025, Ai2 a obtenu un accord de coopération dans le cadre du programme Mid-Scale Research Infrastructure de la NSF, combiné à un investissement de 77 millions de dollars de NVIDIA, pour former NSF OMAI. Le projet vise à permettre à la communauté de l'IA d'inspecter, reproduire et innover, tout en transformant la découverte scientifique dans toutes les disciplines. Ai2 dirige aux côtés de co-chercheurs principaux de l'Université d'Hawaï à Hilo, de l'Université du New Hampshire, de l'Université du Nouveau-Mexique et de l'Université de Washington. deepseek-v4-is-here-and-it-rewrites-the-rules-of-open-source-reasoning