Project Tapestry marca su primer hito y amplía los lazos de IA con Vietnam e India

AI Alliance anunció el 30 de septiembre de 2026, durante la semana de la Asamblea General de las Naciones Unidas en Nueva York, que Project Tapestry había completado su primer hito técnico y había ampliado las colaboraciones soberanas de IA con Vietnam e India.

Project Tapestry está construyendo un consorcio abierto y global en el que naciones e instituciones colaboran en modelos de base mientras conservan el control de sus datos, modelos soberanos y despliegues. Según la arquitectura descrita en la página del proyecto, los nodos socios mantienen los datos sensibles localmente, los utilizan para calcular actualizaciones de pesos y comparten solo los pesos resultantes del modelo; cualquier socio puede crear una derivada soberana totalmente propia a partir del modelo base compartido. La página enumera a Yann LeCun como asesor científico principal del proyecto y describe a AI Alliance como una coalición sin fines de lucro de investigación en IA y tecnología de código abierto con más de 200 organizaciones miembros.

Vietnam afirma su intención de colaborar en un modelo soberano

Durante la semana de la Asamblea General, los líderes de AI Alliance y Project Tapestry se reunieron en Nueva York con el Secretario General y Presidente de Vietnam, Tô Lâm, y altos ministros del gobierno. Las discusiones confirmaron la intención de colaborar en un modelo de IA soberano alineado con la estrategia nacional de IA de Vietnam y sus prioridades, incluyendo el idioma vietnamita, la cultura, el conocimiento y los casos de uso a nivel nacional. Vietnam ha participado en Project Tapestry desde sus primeras etapas, y la alianza describió la colaboración ampliada como un paso hacia la transformación del modelo del consorcio en un desarrollo de IA soberano a escala nacional.

“Project Tapestry brinda a Viet Nam la oportunidad de convertir la colaboración internacional en una capacidad nacional duradera — desarrollando IA que comprenda nuestro idioma, cultura, conocimiento y prioridades, mientras forma a los ingenieros e instituciones para operar, adaptarse y avanzar la tecnología”, dijo el Embajador Hoang Anh Tuan, Cónsul General de Viet Nam en San Francisco.

Christopher Nguyen, arquitecto principal de Project Tapestry, dijo que el apoyo de Tô Lâm a la dirección subraya la visión más amplia del proyecto, señalando el trabajo paralelo en Viet Nam, India, Japón y Bhután.

La sesión informativa de India precede al taller de Mumbai

El Cónsul General Binaya Srikanta Pradhan recibió a los líderes de Project Tapestry en el Consulado General de la India en Nueva York durante la semana. Ganesh Ramakrishnan, director fundador de BharatGen, Ritwik Banerjee de Stony Brook University y Kaushik Bhatta, socio y director de AI Alliance, informaron al cónsul general sobre el desarrollo de IA impulsado por el consorcio, el enfoque de Tapestry y la reciente incorporación de Stony Brook al consorcio. Pradhan dijo que la IA construida para los idiomas y culturas de la India preserva la agencia.

La India ha sido una contribuyente temprana del proyecto. BharatGen, la pila de modelos de base de código abierto respaldada por el gobierno del país, ejecutó una de las dos pruebas de concepto del hito bajo la guía del Dr. Maneesh Singh, vicepresidente de aprendizaje automático, entrenando conjuntamente con Monash University en la India y Australia mientras los datos de cada institución permanecían en su país de origen. La Gates Foundation nombró a Ramakrishnan como Campeón Goalkeepers 2026 durante la misma semana, reconociendo su liderazgo en BharatGen. BharatGen organizará un taller de Project Tapestry en Mumbai el 15 de octubre de 2026, para planificar las próximas fases de la participación de la India.

Hallazgos del Hito Cero

La alianza completó el Hito Cero el 1 de septiembre de 2026, y publicó los hallazgos el 10 de septiembre de 2026. Dos pruebas de concepto entrenaron o ajustaron modelos en cuatro sitios en la India, Australia y dos regiones de AWS, y llegaron ocho contribuciones adicionales a través del proceso abierto de contribuciones del proyecto.

En la primera prueba de concepto, el equipo conjunto de BharatGen y Monash University afinó el modelo OLMo 2 7B localmente en cada nodo utilizando particiones disjuntas del conjunto de datos CultureInstruct, fusionando periódicamente deltas de peso LoRA comprimidos sin intercambiar datos de afinación. La alineación cultural se midió con la evaluación GlobalOpinionQA usando la distancia Jensen‑Shannon durante siete rondas. Los hallazgos identifican la Ronda 3 como el mejor punto de control en la métrica de dos regiones iguales y advierten que los resultados preliminares no deben interpretarse como evidencia de que la federación perjudicó el rendimiento.

La segunda prueba de concepto ejecutó un pre‑entrenamiento continuo del OLMo 3 7B a través del marco federado Flower en sitios de Sídney y Virginia, coordinado desde Ohio. Según los hallazgos, la ejecución entrenó con 12 mil millones de tokens en todo el consorcio utilizando ocho GPU NVIDIA H100 por sitio, mantuvo aproximadamente 44 400 tokens por segundo en cada sitio y completó dos rondas con un punto de control final verificado de forma independiente, a pesar de una latencia de ida y vuelta medida de 186 milisegundos y un ancho de banda de aproximadamente 0,53 Gbit/s en la ruta Ohio‑Sídney. Los datos de entrenamiento Dolma 3 particionados nunca abandonaron los sitios.

Un estudio separado utilizó ajuste fino LoRA en el modelo Llama-3.2-3B-Instruct y midió su distancia respecto a la posición de Vietnam en el mapa cultural Inglehart-Welzel, pasando de 2.46 a 1.35, lo que el equipo describe como un 45% más cercano, mientras que el MMLU completo pasó de 63.2% a 62.4%, un cambio reportado como no estadísticamente significativo. Un arnés de validación pre-registrado, contribuido a través del proceso abierto, encontró que dichos desplazamientos alteraron el comportamiento de respuesta a encuestas más que el comportamiento abierto. El hito también produjo los requisitos de la versión 0.1 para la estrategia de gobernanza y gestión de datos del proyecto, con grupos de trabajo organizados para ambas áreas.

Hito Uno y la hoja de ruta 2026–2027

Los colaboradores de Tapestry presentaron un artículo, “Sovereignty Through Interdependence: Epistemic Agency, Intelligent Action, and Federated AI,” en el Primer Taller sobre IA Soberana para Ecosistemas de IA Colaborativos y Plurales, coorganizado con ACM HCOMP 2026 en Washington, D.C.

“Nuestro primer hito y las crecientes colaboraciones globales demuestran que Tapestry está pasando de la arquitectura a una tecnología funcional,” dijo Anthony Annunziata, cofundador y presidente del consejo de la AI Alliance.

El Hito Uno se lleva a cabo de septiembre a noviembre de 2026 abarcando la capacitación del consorcio, la alineación cultural y la gobernanza y gestión de datos, con OpenMined, Common Crawl y la GSMA participando en el trabajo. La hoja de ruta publicada enumera la Fase 1, una primera versión de la plataforma de capacitación del consorcio, como activa ahora; se apunta a un primer modelo base para finales de 2026, un despliegue temprano para la primera mitad de 2027 y un esfuerzo a escala de frontera para el verano de 2027 o posterior. El paso de una fase a la siguiente depende de puntos de prueba técnicos, compromisos de los socios, disponibilidad de cómputo, preparación de datos y umbrales de financiación.