Linux Foundation lanserer OpenSharing: Ny standard for deling av KI-ressurser

Den 10. juni 2026 introduserte Linux Foundation OpenSharing-prosjektet – en åpen, leverandørnøytral protokoll som har som mål å standardisere utvekslingen av KI-ressurser og data på tvers av organisasjoner og plattformer . Protokollen er utviklet av Databricks og representerer et betydelig skritt mot å rive ned de siloene som har gjort organisatorisk KI-samarbeid tungvint og usikkert.

Hvilket problem løser OpenSharing?

Før OpenSharing manglet virksomheter en felles standard for utveksling av KI-ressurser. Man ble tvunget til å velge mellom proprietære markedsplasser, som låste en fast til spesifikke leverandørers økosystemer, og skjøre punkt-til-punkt-integrasjoner som krevde skreddersydd utvikling for hver ny partner. OpenSharing eliminerer disse barrierene ved å tilby én enkelt, sikker protokoll som lar organisasjoner dele agentferdigheter, KI-modeller og ustrukturerte data på tvers av ulike plattformer – uten å bli bundet til én leverandør .

Videreutvikler Delta Sharing

OpenSharing bygger direkte på den allerede utbredte protokollen Delta Sharing, som også er utviklet av Databricks . Delta Sharing gjorde det mulig å dele live-data fra Delta Lake og andre kilder på en sikker måte uten å kopiere dem. OpenSharing utvider dette fundamentet til en bredere klasse KI-ressurser, noe som gjør det til en naturlig oppgraderingsvei for de mange virksomhetene som allerede er investert i Delta-økosystemet.

Nye funksjoner i OpenSharing

OpenSharing introduserer flere viktige funksjoner utover den opprinnelige Delta Sharing-spesifikasjonen:

• Støtte for Apache Iceberg-klienter: Protokollen støtter nå Apache Iceberg IRC-klienter, noe som utvider mulighetene for interoperabilitet på tvers av plattformer betydelig. Dette gjør det enklere for organisasjoner som har standardisert på Iceberg å delta i felles KI-arbeidsflyter .
• Integrasjon med lokal lagring: De første integrasjonene med partnerne MinIO og Qumulo for lokal lagring gjør at organisasjoner kan beholde dataene i sin egen infrastruktur, samtidig som de deltar i det åpne delingsøkosystemet. Linux Foundation og Databricks har signalisert at flere lagringspartnere vil komme til .
• Enhetlig rammeverk for utveksling: I stedet for å behandle KI-modeller, data og agentferdigheter som separate problemer, tilbyr OpenSharing ett enkelt rammeverk for å utveksle alle tre ressurstypene. Dette reduserer kompleksiteten ved integrasjon .

Hvem står bak prosjektet?

Prosjektet har tiltrukket seg en bred koalisjon av ledende aktører innen enterprise og KI. Blant støttespillerne finner vi Amadeus, Atlassian, LSEG, SAP, Stripe og OpenAI . Denne blandingen av etablerte programvareselskaper, finansielle infrastrukturleverandører og ledende KI-laboratorier tyder på at OpenSharing adresserer et reelt behov på tvers av bransjer.

Hvor er OpenSharing tilgjengelig nå?

OpenSharing driftes på opensharing.io under styring av Linux Foundation . Denne nøytrale styringsmodellen er avgjørende for å bygge tillit blant konkurrenter og sikre at protokollen utvikler seg i fellesskapets interesse, ikke for én enkelt leverandør.

Det store bildet

OpenSharing kommer på et tidspunkt hvor KI-bransjen sliter med fragmentering på flere nivåer – fra protokoller for agentkommunikasjon til lisensiering av modeller. Linux Foundation har vært aktiv på flere relaterte fronter, inkludert etableringen av Agentic AI Foundation (AAIF) – et nøytralt hjem for prosjekter som Anthropics Model Context Protocol (MCP) – og Agent2Agent-protokollen (A2A) for kommunikasjon mellom agenter. OpenSharing kompletterer disse initiativene ved å fokusere spesifikt på data- og ressurslaget som driver KI-arbeidsbelastninger.

Protokollens vektlegging av støtte for lokal lagring signaliserer også en forståelse for at mange regulerte bransjer vil måtte holde sensitive data innenfor egne grenser, selv når de samarbeider om KI. Ved å sikre forpliktelser fra MinIO, Qumulo og et løfte om flere partnere for lokal lagring, posisjonerer prosjektet seg for adopsjon innen finans, helsevesen og andre sektorer med strenge krav til datasuverenitet.