Project Tapestry marca primeiro marco, expande laços de IA com Vietnã e Índia

The AI Alliance anunciou em 30 de setembro de 2026, durante a semana da Assembleia Geral das Nações Unidas em Nova Iorque, que o Project Tapestry completou seu primeiro marco técnico e expandiu colaborações soberanas de IA com o Vietnã e a Índia.

Project Tapestry está construindo um consórcio aberto e global no qual nações e instituições colaboram em modelos de base enquanto mantêm controle de seus dados, modelos soberanos e implementações. Sob a arquitetura descrita na página do projeto, nós parceiros mantêm dados sensíveis localmente, usam-nos para computar atualizações de pesos e compartilham apenas os pesos resultantes do modelo; qualquer parceiro pode construir um derivado soberano totalmente de propriedade a partir do modelo base compartilhado. A página lista Yann LeCun como conselheiro científico-chefe do projeto e descreve a AI Alliance como uma coalizão sem fins lucrativos de pesquisa em IA e tecnologia de código aberto com mais de 200 organizações membros.

Vietnã afirma intenção de colaborar em modelo soberano

Durante a semana da Assembleia Geral, AI Alliance e líderes do Project Tapestry se encontraram em Nova Iorque com o Secretário‑Geral e Presidente do Vietnã, Tô Lâm, e ministros seniores do governo. As discussões confirmaram a intenção de colaborar em um modelo soberano de IA alinhado à estratégia nacional de IA do Vietnã e às suas prioridades, incluindo a língua vietnamita, cultura, conhecimento e casos de uso nacionais. O Vietnã tem participado do Project Tapestry desde os estágios iniciais, e a aliança descreveu a colaboração ampliada como um passo rumo à transformação do modelo do consórcio em desenvolvimento soberano de IA em escala nacional.

“Project Tapestry oferece ao Vietnã a oportunidade de transformar a colaboração internacional em capacidade nacional duradoura — desenvolvendo IA que compreende nossa língua, cultura, conhecimento e prioridades, enquanto forma engenheiros e instituições para operar, adaptar e avançar a tecnologia,” disse o Embaixador Hoang Anh Tuan, Cônsul‑Geral do Vietnã em San Francisco.

Christopher Nguyen, arquiteto‑chefe do Project Tapestry, disse que o apoio de Tô Lâm à direção ressaltou a visão mais ampla do projeto, apontando para trabalhos paralelos no Vietnã, Índia, Japão e Butão.

Briefing da Índia precede workshop em Mumbai

Cônsul‑Geral Binaya Srikanta Pradhan recebeu líderes do Project Tapestry no Consulado‑Geral da Índia em Nova Iorque durante a semana. Ganesh Ramakrishnan, diretor‑fundador da BharatGen, Ritwik Banerjee da Stony Brook University e Kaushik Bhatta, parceiro e diretor da AI Alliance, informaram o cônsul‑geral sobre o desenvolvimento de IA impulsionado pelo consórcio, a abordagem do Tapestry e a recente adição da Stony Brook ao consórcio. Pradhan afirmou que a IA construída para as línguas e culturas da Índia preserva a autonomia.

A Índia tem sido um contribuinte precoce ao projeto. BharatGen, a pilha de modelos de base de código aberto apoiada pelo governo do país, executou uma das duas provas de conceito do marco sob a orientação do Dr. Maneesh Singh, VP de machine learning, com treinamento conjunto com a Monash University na Índia e na Austrália, enquanto os dados de cada instituição permaneciam em seu país de origem. A Gates Foundation nomeou Ramakrishnan como Campeão Goalkeepers 2026 na mesma semana, reconhecendo sua liderança na BharatGen. A BharatGen sediará um workshop do Project Tapestry em Mumbai em 15 de outubro de 2026 para planejar as próximas fases da participação da Índia.

Resultados do Marco Zero

A aliança concluiu o Marco Zero em 1 de setembro de 2026, e publicou os resultados em 10 de setembro de 2026. Duas provas de conceito treinaram ou ajustaram modelos em quatro locais na Índia, Austrália e duas regiões da AWS, e oito contribuições adicionais chegaram por meio do processo aberto de contribuição do projeto.

Na primeira prova de conceito, a equipe conjunta da BharatGen e da Monash University ajustou o modelo OLMo 2 7B localmente em cada nó usando partições disjuntas do conjunto de dados CultureInstruct, mesclando periodicamente deltas de peso LoRA comprimidos sem trocar dados de ajuste. O alinhamento cultural foi medido com a avaliação GlobalOpinionQA usando a Distância Jensen‑Shannon ao longo de sete rodadas. Os resultados identificam a Rodada 3 como o melhor ponto de verificação na métrica de duas regiões iguais e alertam que os resultados preliminares não devem ser interpretados como evidência de que a federação prejudicou o desempenho.

A segunda prova de conceito executou pré‑treinamento continuado do OLMo 3 7B através da estrutura federada Flower em sites em Sydney e Virginia, coordenado a partir de Ohio. De acordo com os resultados, a execução treinou com 12 bilhões de tokens em todo o consórcio usando oito GPUs NVIDIA H100 por site, mantendo aproximadamente 44.400 tokens por segundo em cada site, e completou duas rodadas com um ponto de verificação final verificado independentemente, apesar da latência de ida‑e‑volta medida de 186 milissegundos e largura de banda de cerca de 0,53 Gbit/s na rota Ohio–Sydney. Os dados de treinamento Dolma 3 particionados nunca deixaram os sites.

Um estudo separado usou ajuste fino LoRA no modelo Llama-3.2-3B-Instruct e mediu sua distância em relação à posição do Vietnã no mapa cultural Inglehart-Welzel, passando de 2,46 para 1,35, o que a equipe descreve como 45 % mais próximo, enquanto o MMLU completo passou de 63,2 % para 62,4 %, mudança relatada como não estatisticamente significativa. Um mecanismo de validação pré‑registrado, contribuído através do processo aberto, constatou que tais alterações modificaram o comportamento de respostas a pesquisas mais do que o comportamento em respostas abertas. O marco também produziu requisitos da versão 0.1 para a estratégia de governança e gerenciamento de dados do projeto, com grupos de trabalho organizados para ambas as áreas.

Marco Um e o Roteiro 2026–2027

Contribuintes do Tapestry apresentaram um artigo, “Sovereignty Through Interdependence: Epistemic Agency, Intelligent Action, and Federated AI,” no Primeiro Workshop sobre IA Soberana para Ecossistemas de IA Colaborativos e Pluralistas, co‑localizado com o ACM HCOMP 2026 em Washington, D.C.

“Nosso primeiro marco e as crescentes colaborações globais demonstram que o Tapestry está passando da arquitetura para uma tecnologia funcional,” disse Anthony Annunziata, co‑fundador e presidente do conselho da AI Alliance.

O Marco Um ocorre de setembro a novembro de 2026, abrangendo treinamento do consórcio, alinhamento cultural e governança e gerenciamento de dados, com OpenMined, Common Crawl e a GSMA participando do trabalho. O roteiro publicado lista a Fase 1, a primeira versão da plataforma de treinamento do consórcio, como ativa agora; um primeiro modelo base está previsto para o final de 2026, implantação inicial para a primeira metade de 2027 e um esforço de escala de fronteira para o verão de 2027 ou depois. A transição de uma fase para a próxima depende de pontos de prova técnicos, compromissos dos parceiros, disponibilidade de computação, prontidão dos dados e limites de financiamento.