Dự án Tapestry: Con đường dẫn đến AI có chủ quyền ở cấp độ siêu máy tính

Dự án Tapestry · Báo cáo Hội thảo Báo cáo từ hội thảo lập kế hoạch đầu tiên của Dự án Tapestry tại Paris. Trong ba năm qua, AI tiên tiến đã ngày càng tập trung vào một số ít chủ thể. Các mô hình nền tảng có năng lực nhất đang ngày càng được xây dựng bởi một số ít phòng thí nghiệm tập trung, được đào tạo trên dữ liệu mà hầu hết các cộng đồng không thể kiểm tra, và được triển khai thông qua các hệ thống mà hầu hết các quốc gia, ngành công nghiệp, tổ chức và cá nhân không thể kiểm soát hoàn toàn. Dự án Tapestry là nỗ lực của Liên minh AI nhằm xây dựng một con đường khác: một phương pháp tiếp cận toàn cầu, mở, có chủ quyền đối với các mô hình nền tảng tiên tiến. Luận điểm Không có chủ quyền thực sự nếu không có hiệu suất tiên tiến. Bản thân sự tiên tiến chỉ có thể phát triển nếu sự hợp tác được mở rộng. Vào ngày 7–8/5/2026, Liên minh AI đã triệu tập khoảng 30 nhà nghiên cứu AI, lãnh đạo kỹ thuật và đối tác tổ chức tại Paris cho hội thảo lập kế hoạch Tapestry đầu tiên. Mục tiêu không chỉ là thảo luận về AI có chủ quyền, mà còn bắt đầu biến nó thành một kiến trúc kỹ thuật, một mô hình hoạt động và một lộ trình cụ thể. Hội thảo đã tạo ra bốn kết quả ban đầu: một kiến trúc ban đầu cho việc phát triển mô hình tiên tiến dựa trên liên minh; một cam kết chung về dữ liệu, tính toán và thích ứng hạ nguồn có chủ quyền; các nhóm công tác ban đầu về sự phù hợp văn hóa, cập nhật trọng số phân tán và lập danh mục dữ liệu toàn cầu; và một con đường hướng tới một mô hình tổ chức được lưu trữ thông qua cấu trúc phi lợi nhuận của Liên minh AI. Công việc hiện đang chuyển từ ý tưởng sang thực hiện. Những người tham gia hội thảo, FPT Paris, ngày 7–8/5/2026 Tại sao AI có chủ quyền cần năng lực tiên tiến AI có chủ quyền thường được coi là vấn đề kiểm soát quốc gia. Điều đó quan trọng, nhưng ý tưởng đầy đủ rộng hơn. Chủ quyền có nghĩa là các quốc gia, ngành công nghiệp, tổ chức, cộng đồng và cá nhân có thể định hình, thích ứng, triển khai và quản lý các hệ thống AI theo dữ liệu, luật pháp, giá trị, ngôn ngữ, cơ sở hạ tầng và nhu cầu lĩnh vực của riêng họ. Nó bao gồm chủ quyền quốc gia, chủ quyền công nghiệp, chủ quyền dữ liệu, chủ quyền văn hóa, chủ quyền khoa học, chủ quyền kinh tế và quyền tự quyết cá nhân. Nhưng kiểm soát thôi là chưa đủ. Nếu các hệ thống AI có chủ quyền kém năng lực đáng kể so với các hệ thống tiên tiến hàng đầu, người dùng sẽ không áp dụng chúng ở quy mô lớn. Các chính phủ, doanh nghiệp, nhà nghiên cứu, nhà phát triển và công dân sẽ tiếp tục dựa vào các mô hình được xây dựng ở nơi khác, ngay cả khi những mô hình đó không phản ánh đầy đủ các ưu tiên hoặc hạn chế của họ. Điều đó tạo ra một lựa chọn khó khăn. Một lựa chọn là phụ thuộc vào các mô hình được xây dựng bởi các phòng thí nghiệm tiên tiến bên ngoài, với khả năng hạn chế trong việc kiểm tra, thích ứng hoặc quản lý chúng. Lựa chọn khác là tự mình thực hiện, xây dựng các mô hình có chủ quyền có thể được kiểm soát cục bộ nhưng gặp khó khăn trong việc cạnh tranh ở ranh giới năng lực. Dự án Tapestry đề xuất một con đường thứ ba. Ý tưởng là tập hợp dữ liệu, tính toán, tài năng và cam kết thể chế từ một liên minh đối tác toàn cầu để xây dựng các mô hình nền tảng có khả năng tiên tiến mà không một người tham gia nào có thể tự mình xây dựng, đồng thời bảo toàn khả năng của mỗi người tham gia trong việc kiểm soát dữ liệu của riêng mình, vận hành các dẫn xuất có chủ quyền và thích ứng các mô hình với nhu cầu địa phương. Kết quả không phải là một mô hình để thống trị tất cả. Đó là một nền tảng chung cho nhiều tương lai có chủ quyền: các mô hình quốc gia, mô hình công nghiệp, mô hình lĩnh vực, mô hình văn hóa và ngôn ngữ, và các mô hình thể chế, mỗi mô hình được xây dựng từ một nền tảng chung và được thích ứng bởi các cộng đồng sử dụng chúng. Từ New Delhi đến Paris Ý tưởng về Dự án Tapestry bắt đầu hình thành cùng với Hội nghị thượng đỉnh tác động AI (AI Impact Summit) tại New Delhi, Ấn Độ, nơi Liên minh AI (AI Alliance) đã tổ chức một sự kiện mang tên "Mở rộng trí tuệ ra bên ngoài" (Scaling Intelligence Outward). Câu hỏi đặt ra trực tiếp là: cộng đồng AI mở và có chủ quyền toàn cầu có thể phối hợp ở quy mô đủ lớn để tạo ra sự khác biệt như thế nào? Ông Yann LeCun, người gia nhập Liên minh AI với tư cách Cố vấn khoa học trưởng vào tháng 4, đã giúp định hình cơ hội này. AI đang trở thành cơ sở hạ tầng, và xu hướng cơ sở hạ tầng là mở. Thách thức không chỉ nằm ở năng lực kỹ thuật mà còn ở sự phối hợp. Trong những tuần tiếp theo, một nhóm nhỏ từ Liên minh AI đã nhanh chóng biến ý tưởng thành một quy trình lập kế hoạch. Hội thảo tại Paris là bước đầu tiên. Được tổ chức tại trụ sở chính của FPT Software tại Paris, một thành viên đáng tự hào của Liên minh AI đến từ Việt Nam, hội thảo đã quy tụ các nhà phát triển mô hình, chuyên gia dữ liệu, nhà nghiên cứu về sự phù hợp văn hóa, các nhà lãnh đạo mã nguồn mở, các đối tác thể chế và các sáng kiến AI có chủ quyền từ khắp nơi trên thế giới. Tiến sĩ Agata Ferretti của IBM và Trưởng bộ phận Liên minh AI châu Âu đã điều phối hai ngày làm việc với các phiên họp có cấu trúc tập trung vào kiến trúc, dữ liệu, tính toán, sự phù hợp, quản trị và lộ trình đến các bản trình diễn đầu tiên. Bối cảnh rất quan trọng. Trụ sở chính của FPT, nơi các yếu tố di sản văn hóa phong phú của Việt Nam hiện diện khắp không gian, đã nhắc nhở rằng chủ quyền không chỉ mang tính kỹ thuật hay quốc gia. Các hệ thống AI định hình cách con người làm việc, học hỏi, sáng tạo, quản lý và giao tiếp. Chúng phải có khả năng phản ánh nhiều xã hội, ngành công nghiệp, ngôn ngữ, giá trị và lĩnh vực khác nhau. Tapestry bắt đầu từ tiền đề đó: AI tiên tiến nên được định hình bởi một phần rộng lớn hơn của nhân loại. Hội thảo: từng diễn giả Sau đây là một đoạn tóm tắt ngắn gọn về các phiên họp chính trong hai ngày, với sự ghi nhận đối với những cá nhân và tổ chức đã giúp định hình Dự án Tapestry ngay từ đầu. Ngày 1 — AI mở và có chủ quyền ngày nay Yann LeCun Cố vấn khoa học trưởng, Liên minh AI · Chủ tịch, AMI Labs Ông Yann LeCun đã mở đầu bằng cách định nghĩa AI là cơ sở hạ tầng, và theo thời gian, cơ sở hạ tầng có xu hướng trở nên mở. Đối với các quốc gia, tổ chức nghiên cứu, doanh nghiệp và cộng đồng muốn định hình tương lai của AI thay vì chỉ đơn thuần tiếp nhận những gì đến từ nơi khác, con đường phía trước là hợp tác ở quy mô tiên tiến. Ông LeCun đã mô tả đào tạo liên kết (federated training) như một cơ chế khả thi: các bên đóng góp giữ quyền chủ quyền đối với dữ liệu của họ trong khi tập hợp khả năng thông qua chính mô hình. Ông Yann LeCun, Cố vấn khoa học trưởng của Liên minh AI, khai mạc Ngày 1. Thông điệp cốt lõi là không một phòng thí nghiệm nào có thể, hoặc