Project Tapestry erreicht ersten Meilenstein und erweitert KI‑Verbindungen zu Vietnam und Indien

Die AI Alliance kündigte am 30. September 2026 während der UN‑Generalversammlung in New York an, dass Project Tapestry seinen ersten technischen Meilenstein abgeschlossen und die souveränen KI‑Zusammenarbeiten mit Vietnam und Indien ausgebaut habe.

Project Tapestry baut ein offenes, globales Konsortium auf, in dem Nationen und Institutionen an Grundmodellen zusammenarbeiten, während sie die Kontrolle über ihre Daten, souveräne Modelle und Bereitstellungen behalten. Unter der Architektur, die auf der Projektseite beschrieben wird, behalten Partnerknoten sensible Daten lokal, nutzen sie zur Berechnung von Gewichts‑Updates und teilen nur die resultierenden Modellgewichte; jeder Partner kann aus dem geteilten Basismodell ein vollständig eigenes souveränes Derivat erstellen. Die Seite listet Yann LeCun als Chef‑wissenschaftlichen Berater des Projekts auf und beschreibt die AI Alliance als gemeinnützige KI‑Forschungs‑ und Open‑Source‑Technologie‑Koalition mit mehr als 200 Mitgliedsorganisationen.

Vietnam bekräftigt Absicht zur Zusammenarbeit an souveränem Modell

Während der Woche der Generalversammlung trafen sich die Führungskräfte der AI Alliance und von Project Tapestry in New York mit dem Generalsekretär und Präsidenten Vietnams, Tô Lâm, sowie hochrangigen Regierungsministern. Die Gespräche bestätigten die Absicht, an einem souveränen KI‑Modell zusammenzuarbeiten, das mit der nationalen KI‑Strategie und den Prioritäten Vietnams im Einklang steht, einschließlich vietnamesischer Sprache, Kultur, Wissensbestände und nationaler Anwendungsfälle. Vietnam ist seit den frühen Phasen an Project Tapestry beteiligt, und das Bündnis beschrieb die erweiterte Zusammenarbeit als einen Schritt, das Konsortiums‑Modell in eine national‑maßstäbliche souveräne KI‑Entwicklung zu überführen.

“Project Tapestry bietet Viet Nam die Möglichkeit, internationale Zusammenarbeit in dauerhafte nationale Fähigkeiten umzuwandeln – KI zu entwickeln, die unsere Sprache, Kultur, unser Wissen und unsere Prioritäten versteht, während gleichzeitig Ingenieure und Institutionen aufgebaut werden, die die Technologie betreiben, anpassen und weiterentwickeln können”, sagte Botschafter Hoang Anh Tuan, Generalkonsul von Viet Nam in San Francisco.

Christopher Nguyen, Chefarchitekt von Project Tapestry, sagte, dass die Unterstützung von Tô Lâm für die Ausrichtung die breitere Vision des Projekts unterstreiche und auf parallele Arbeiten in Viet Nam, Indien, Japan und Bhutan verweise.

Indien‑Briefing geht dem Workshop in Mumbai voraus

Generalkonsul Binaya Srikanta Pradhan empfing die Projektleiter von Project Tapestry in der Generalvertretung Indiens in New York während der Woche. Ganesh Ramakrishnan, Gründungsdirektor von BharatGen, Ritwik Banerjee von Stony Brook University und Kaushik Bhatta, Partner und Direktor der AI Alliance, informierten den Generalkonsul über die konsortiumsgesteuerte KI‑Entwicklung, den Ansatz von Tapestry und den jüngsten Beitritt von Stony Brook zum Konsortium. Pradhan sagte, KI, die für die Sprachen und Kulturen Indiens entwickelt wird, bewahre die Handlungsfähigkeit.

Indien war von Anfang an ein früher Mitwirkender am Projekt. BharatGen, der staatlich unterstützte, Open‑Source‑Stack für Grundmodelle des Landes, führte unter der Leitung von Dr. Maneesh Singh, VP für Machine Learning, einen der beiden Proof‑of‑Concepts des Meilensteins gemeinsam mit der Monash University in Indien und Australien durch, wobei die Daten jeder Institution im jeweiligen Heimatland verblieben. Die Gates Foundation ernannte Ramakrishnan in derselben Woche zum Goalkeepers Champion 2026 und würdigte seine Führung von BharatGen. BharatGen wird am 15. Oktober 2026 einen Project‑Tapestry‑Workshop in Mumbai ausrichten, um die nächsten Phasen der indischen Teilnahme zu planen.

Ergebnisse von Meilenstein Null

Das Bündnis schloss Meilenstein Null am 1. September 2026 ab und veröffentlichte die Ergebnisse am 10. September 2026. Zwei Proof‑of‑Concepts trainierten bzw. stimmten Modelle über vier Standorte in Indien, Australien und zwei AWS‑Regionen ab, und acht weitere Beiträge kamen über den offenen Beitragsprozess des Projekts hinzu.

Im ersten Proof‑of‑Concept stimmte das gemeinsame Team von BharatGen und der Monash University das OLMo 2 7B‑Modell an jedem Knoten lokal ab, indem es disjunkte Partitionen des CultureInstruct‑Datensatzes nutzte und periodisch komprimierte LoRA‑Gewichts‑Deltas zusammenführte, ohne dabei Abstimmungsdaten auszutauschen. Die kulturelle Ausrichtung wurde mit der GlobalOpinionQA‑Bewertung unter Verwendung der Jensen‑Shannon‑Distanz über sieben Runden gemessen. Die Ergebnisse identifizieren Runde 3 als den besten Checkpoint auf der gleichwertigen Zwei‑Regionen‑Metrik und warnen, dass die vorläufigen Resultate nicht als Hinweis darauf interpretiert werden sollten, dass die Föderation die Leistung beeinträchtigt habe.

Der zweite Proof‑of‑Concept führte ein fortgesetztes Vor‑Training des OLMo 3 7B über das Flower‑Föderations‑Framework an Standorten in Sydney und Virginia durch, koordiniert aus Ohio. Laut den Ergebnissen wurde das Training über das Konsortium hinweg mit 12 Milliarden Tokens durchgeführt, wobei an jedem Standort acht NVIDIA H100‑GPUs zum Einsatz kamen, eine Durchsatzrate von etwa 44.400 Tokens pro Sekunde pro Standort aufrechterhalten wurde und zwei Runden mit einem unabhängig verifizierten finalen Checkpoint abgeschlossen wurden, trotz gemessener Rundreise‑Latenz von 186 Millisekunden und einer Bandbreite von etwa 0,53 Gbit/s auf der Ohio‑Sydney‑Strecke. Die partitionierten Dolma‑3‑Trainingsdaten verließen die Standorte nie.

Eine separate Studie nutzte LoRA‑Feinabstimmung des Llama-3.2-3B-Instruct‑Modells und maß dessen Abstand zur Position Vietnams auf der Inglehart‑Welzel‑Kulturkarte, wobei der Wert von 2,46 auf 1,35 sank – ein Unterschied, den das Team als 45 % näher beschreibt –, während der volle MMLU‑Score von 63,2 % auf 62,4 % fiel, ein Wandel, der als statistisch nicht signifikant gemeldet wurde. Ein vorregistrierter Validierungs‑Harness, der im offenen Prozess beigetragen hat, ergab, dass solche Verschiebungen das Antwortverhalten bei Umfragen stärker veränderten als das offene Antwortverhalten. Der Meilenstein lieferte zudem die Anforderungen der Version 0.1 für die Daten‑Governance‑ und Management‑Strategie des Projekts, wobei Arbeitsgruppen für beide Bereiche organisiert wurden.

Meilenstein Eins und der Fahrplan 2026–2027

Tapestry‑Mitwirkende präsentierten ein Papier mit dem Titel „Sovereignty Through Interdependence: Epistemic Agency, Intelligent Action, and Federated AI“ beim ersten Workshop zu souveräner KI für kollaborative und pluralistische KI‑Ökosysteme, das im Rahmen von ACM HCOMP 2026 in Washington, D.C. stattfand.

„Unser erster Meilenstein und die wachsenden globalen Kooperationen zeigen, dass Tapestry von der Architektur zur funktionierenden Technologie übergeht“, sagte Anthony Annunziata, Mitbegründer und Vorsitzender des Vorstands der AI Alliance.

Meilenstein Eins läuft von September bis November 2026 und umfasst Konsortial‑Training, kulturelle Angleichung sowie Daten‑Governance und -Management, wobei OpenMined, Common Crawl und die GSMA an der Arbeit teilnehmen. Der veröffentlichte Fahrplan listet Phase 1, die erste Version der Konsortial‑Trainingsplattform, derzeit als aktiv auf; ein erstes Basismodell ist für Ende 2026 geplant, die erste Implementierung für die erste Hälfte 2027, und ein Vorstoß im Frontier‑Scale‑Bereich für den Sommer 2027 oder später. Der Übergang von einer Phase zur nächsten hängt von technischen Nachweisen, Partner‑Commitments, Verfügbarkeit von Rechenleistung, Datenbereitschaft und Finanzierungs‑Schwellenwerten ab.