Mit Project Tapestry will die AI Alliance zeigen, dass leistungsfähige KI-Modelle nicht zwangsläufig in den Händen weniger großer Unternehmen entstehen müssen. Der Ansatz: Organisationen weltweit bündeln ihre Rechenleistung, behalten ihre Daten aber vor Ort.
Die neue Open-Source-Plattform soll die verteilte Entwicklung globaler KI-Modelle ermöglichen. Unternehmen und Institutionen können gemeinsam an einem Basismodell arbeiten, ohne sensible lokale Datenbestände zentral zusammenzuführen. Trainiert wird jeweils vor Ort mit eigener Infrastruktur und eigenen Daten. An ein zentrales System werden anschließend nur die berechneten Modellgewichte übertragen.
Dort werden die Updates der beteiligten Knotenpunkte zusammengeführt und fließen in das gemeinsame Basismodell ein. Auf diese Weise soll Project Tapestry zwei Ziele verbinden: lokale Datenhoheit bewahren und gleichzeitig globale Ressourcen für das Training großer KI-Modelle nutzbar machen.
Hinter dem Projekt steht die AI Alliance, ein Zusammenschluss von mehr als 200 Mitgliedern. Sie will der aktuellen Konzentration im KI-Markt etwas entgegensetzen. Yann LeCun, leitender Wissenschaftsberater des Projekts, kritisiert, dass Infrastruktur, Datenströme und Designentscheidungen derzeit bei wenigen Unternehmen und Regionen konzentriert seien. Der Großteil der Welt nutze fertige Modelle, gestalte den Entwicklungsprozess aber kaum mit.
Project Tapestry soll genau dort ansetzen. Partner erhalten vollen Zugriff auf das gemeinsam verbesserte Basismodell und können daraus eigene souveräne Derivate erstellen. Gemeint sind angepasste Modellversionen, die von der jeweiligen Organisation vollständig besessen, kontrolliert und betrieben werden.
Aktuell befindet sich das Projekt im Juni 2026 in Phase 0. Dabei werden ein Katalog für Trainingsdaten aufgebaut und das verteilte Training praktisch validiert. Ein Ziel besteht darin, das Modell ohne Leistungsverlust an unterschiedliche kulturelle Anforderungen anzupassen.
Die Roadmap ist ambitioniert: Im September 2026 soll die erste Version der Trainingsplattform bereitstehen. Bis Ende des Jahres ist ein erstes kleines Basismodell geplant, das von Grund auf neu trainiert wird. Größere Einsätze in Industrie und staatlichem Sektor sollen in der ersten Jahreshälfte 2027 folgen. Für den Sommer 2027 peilt die AI Alliance ein Training auf dem Leistungsniveau aktueller Top-Modelle an.