Project Tapestry、最初のマイルストーンを達成し、ベトナムとインドのAI連携を拡大

AI Allianceは、2026年9月30日に発表した、ニューヨークで開催された国連総会週間の期間中に、Project Tapestryが最初の技術的マイルストーンを完了し、ベトナムとインドとの主権AI協力を拡大したことを発表しました。

Project Tapestryは、国家や機関が基盤モデルで協働しつつ、データ、主権モデル、導入を自ら管理できるオープンでグローバルなコンソーシアムを構築しています。プロジェクトページで説明されているアーキテクチャの下、パートナーノードは機密データをローカルに保持し、重み更新の計算に使用し、結果として得られるモデル重みのみを共有します。任意のパートナーは、共有されたベースモデルから完全に所有された主権派生モデルを構築できます。このページでは、Yann LeCunがプロジェクトの主任科学顧問として掲載されており、AI Allianceは200以上のメンバー組織を持つ非営利のAI研究・オープンソース技術連合であると説明されています。

ベトナム、主権モデルでの協力意向を表明

総会週間中、AI AllianceとProject Tapestryの指導者はニューヨークでベトナムの総書記兼大統領であるTô Lâm氏および上級政府閣僚と会合しました。議論は、ベトナムの国家AI戦略と優先事項に沿った主権AIモデルでの協力意向を確認しました。そのモデルはベトナム語、文化、知識、国内のユースケースを含みます。ベトナムはProject Tapestryに初期段階から参加しており、同連合は拡大された協力を、コンソーシアムモデルを国内規模の主権AI開発へ転換する一歩と位置付けました。

「Project Tapestryは、ベトナムに国際協力を永続的な国家能力へ転換する機会を提供します—我々の言語、文化、知識、優先事項を理解するAIを開発し、技術を運用・適応・進化させるエンジニアと機関を育成する」と、サンフランシスコ駐在のベトナム総領事であるHoang Anh Tuan大使が述べました。

Project TapestryのチーフアーキテクトであるChristopher Nguyen氏は、Tô Lâm氏の方針への支援がプロジェクトの広範なビジョンを強調し、ベトナム、インド、日本、ブータンにまたがる並行作業を指し示すものだと述べました。

インドのブリーフィング、ムンバイワークショップに先行

インド総領事のBinaya Srikanta Pradhan氏は、同週にニューヨークのインド総領事館でProject Tapestryの指導者を招待しました。BharatGenの創設ディレクターであるGanesh Ramakrishnan氏、Stony Brook UniversityのRitwik Banerjee氏、AI Allianceのパートナー兼ディレクターであるKaushik Bhatta氏が、コンソーシアム主導のAI開発、Tapestryのアプローチ、そしてStony Brookの最近のコンソーシアム参加について総領事に説明しました。Pradhan氏は、インドの言語と文化に合わせて構築されたAIは主体性を保つと述べました。

インドは本プロジェクトへの初期貢献者です。政府支援のオープンソース基盤モデルスタックであるBharatGenは、Dr. Maneesh Singh機械学習担当副社長の指導の下、インドとオーストラリアにまたがるMonash Universityと共同でトレーニングを行いながら、各機関のデータを自国に保持したまま、マイルストーンの2つの概念実証のうちの1つを実施しました。同じ週に、Gates FoundationはRamakrishnan氏を2026年Goalkeepers Championに選出し、BharatGenのリーダーシップを称えました。BharatGenは2026年10月15日にムンバイでProject Tapestryワークショップを開催し、インドの次の参加フェーズを計画します。

マイルストーン0の調査結果

同連合は2026年9月1日にマイルストーン0を完了し、2026年9月10日に調査結果を公表した。2つの概念実証は、インド、オーストラリア、2つのAWSリージョンの計4拠点でモデルのトレーニングまたはチューニングを行い、さらに8件の貢献がプロジェクトのオープン貢献プロセスを通じて届きました。

最初の概念実証では、BharatGenとMonash Universityの共同チームが、CultureInstructデータセットの非重複パーティションを使用して各ノードでOLMo 2 7Bモデルをローカルにチューニングし、チューニングデータを交換せずに圧縮LoRA重みデルタを定期的にマージしました。文化的整合性は、7ラウンドにわたるJensen‑Shannon距離を用いたGlobalOpinionQA評価で測定されました。調査結果は、ラウンド3が二地域均等指標における最良のチェックポイントであることを示し、予備的結果を連合が性能を損なったという証拠と解釈すべきでないと警告しています。

第2の概念実証は、オハイオから調整されたFlowerフェデレーテッドフレームワークを通じて、シドニーとバージニアの拠点でOLMo 3 7Bの継続的事前学習を実施しました。調査結果によれば、この実行はコンソーシアム全体で120億トークンを学習し、各拠点で8台のNVIDIA H100 GPUを使用し、約44,400トークン/秒を維持し、独立検証された最終チェックポイントで2ラウンドを完了しました。オハイオ‑シドニー経路の往復遅延は186ミリ秒、帯域幅は約0.53 Gbit/sと測定されました。分割されたDolma 3の学習データは拠点を離れることはありませんでした。

別の研究では、LoRAファインチューニングをLlama-3.2-3B-Instructモデルに適用し、ベトナムのInglehart-Welzel文化マップ上の位置との距離を2.46から1.35へと変化させ、チームはこれを45％近づいたと表現した。一方、フルMMLUは63.2％から62.4％へと変化し、統計的に有意ではないと報告された。事前登録された検証ハーネスがオープンプロセスを通じて貢献し、これらのシフトが自由回答よりも調査回答行動に大きな影響を与えることが判明した。このマイルストーンでは、プロジェクトのデータガバナンスと管理戦略に関するバージョン0.1の要件が作成され、両領域の作業グループが編成された。

マイルストーン1と2026–2027年ロードマップ

Tapestry の貢献者は、ワシントン D.C. で開催された ACM HCOMP 2026 と同時開催の「協調的かつ多元的 AI エコシステムのための主権 AI 第1ワークショップ」にて、論文「相互依存による主権：認識的エージェンシー、インテリジェント・アクション、そしてフェデレーテッド AI」を発表した。

「私たちの最初のマイルストーンと拡大するグローバル協力は、Tapestryがアーキテクチャ段階から実用的な技術へと移行していることを示しています」と、AI Allianceの共同創設者兼取締役会長であるAnthony Annunziataは述べた。

マイルストーン1は2026年9月から11月まで、コンソーシアムのトレーニング、文化的調整、データガバナンスと管理にわたり実施され、OpenMined、Common Crawl、GSMAが参加している。公開されたロードマップでは、フェーズ1であるコンソーシアムトレーニングプラットフォームの第一版が現在アクティブと記載されており、第一のベースモデルは2026年末を目標とし、2027年上半期に早期導入、2027年夏以降にフロンティア規模の取り組みが計画されている。次のフェーズへの移行は、技術的な実証ポイント、パートナーのコミットメント、計算資源の可用性、データの準備状況、資金調達の閾値に依存する。