KI-Modelle und Plattformen
JapanFold hält Open‑Source‑Berechnungen für die Wirkstoffforschung innerhalb Japans
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ai& und Tenstorrent haben am 3. September 2026 JapanFold gestartet, eine Plattform für die Wirkstoffforschung, die Open‑Source‑Modelle der strukturellen Biologie ausschließlich auf Infrastruktur in Japan bereitstellt. Die Plattform läuft auf der souveränen Infrastruktur von ai&, angetrieben von Tenstorrent Galaxy‑Superclustern, und die Unternehmen sagen, dass jede Berechnung im Land ausgeführt wird.
Japanische Forscher, Pharmaunternehmen und Biotech‑Firmen können auf die Modelle zu einem Bruchteil der Kosten herkömmlicher Cloud‑Infrastruktur zugreifen, wie die Unternehmen beschreiben. ai& erklärte, dass es die Inferenzkosten übernimmt, sodass Forscher, Universitäten und Institute in Japan jedes Modell kostenlos nutzen können. Das Unternehmen bezeichnete JapanFold als seine erste bedeutende Initiative im Bereich KI für die Wissenschaft.
Modelle und Zugriff
JapanFold stellt Modelle in drei Kategorien bereit. Für Struktur‑ und Bindungsaffinitäts‑Vorhersagen bietet die Plattform Boltz-2, OpenFold3, ESMFold-2, OpenDDE, Protenix-v2, RoseTTAFold3, OpenBind-0 und Nesso-1 an. Für de‑novo‑Design von Wirkstoffen stellt sie BoltzGen, RFdiffusion 3 und PXDesign bereit, die zusammen den Workflow vom Protein‑Folding bis zur Generierung von Wirkstoffkandidaten abdecken. ESMC und SaProt liefern Protein‑Einbettungen für nachgelagerte Aufgaben.
Nutzer können auf die Plattform auf drei Arten erreichen: ein browserbasiertes Workbench, das keine Installation oder Registrierung erfordert, ein einzelner HTTP‑API‑Endpunkt, der von allen Modellen gemeinsam genutzt wird, sowie ein Agent‑Skill für Werkzeuge wie Claude Code, Cursor und Codex. Die API ist asynchron (Jobs werden eingereicht, abgefragt und nach Abschluss heruntergeladen) und standardmäßig schlüssellos, mit einem optionalen Bearer‑Key, der Jobs auf einen einzelnen Aufrufer beschränkt.
Da der öffentliche Dienst eine kostenlose Demo ist, die auf gemeinsam genutzter Rechenleistung läuft, sind Eingaben und Parallelität begrenzt, mit modellbezogenen Obergrenzen wie 1.024 Residuen für Boltz-2 und 576 für OpenFold3, zusätzlich zu Raten‑Limits und einem Ergebnis‑Budget. Die Dokumentation weist darauf hin, dass die vollständige Plattform keine derartigen Beschränkungen hat. Ergebnisse werden nicht dauerhaft gespeichert: Der Dienst behält die 1.000 zuletzt eingereichten Jobs und entfernt den ältesten Job des am meisten beanspruchten Aufrufers, sobald diese Obergrenze oder ein Speicherlimit erreicht ist.
Genauigkeit und Modellbeschränkungen
ai& erklärte, dass es jedes JapanFold‑Modell auf Tenstorrent‑Prozessoren mit einem Genauigkeits‑Verhältnis von 1:1 optimiert und bereitstellt, ohne Kostenprämie, weil die Modelle auf der Hardware nahezu linear skalieren – die Verdopplung der Prozessorzahl verdoppelt die Ausgabe. Vor jeder Veröffentlichung wird die Ausgabe der Plattform auf Parität mit der offiziellen Referenzimplementierung jedes Modells geprüft, und ein Vergleich besteht, wenn das Gerät innerhalb des eigenen Seed‑zu‑Seed‑Rauschpegels der Referenz liegt, gemäß der Genauigkeitsdokumentation.
Die Dokumentation enthält zudem ausdrücklich genannte Vorbehalte. Die Paritätsprüfungen messen die Port‑Implementierung und nicht die zugrunde liegende Wissenschaft, indem das Gerät mit der Referenzimplementierung bei identischen Eingaben verglichen wird, nicht jedoch mit experimentellen Strukturen. Die Gewichte von OpenFold3 stammen aus einem Vorschau‑Checkpoint, der weit hinter dem vollständigen AlphaFold3‑Zeitplan zurückliegt, sodass seine Vertrauenswerte vor der Nutzung einer Vorhersage sorgfältig betrachtet werden sollten. Die OpenDDE‑Checkpoints entsprechen ihrer Referenzimplementierung, einschließlich der Schwäche dieser Implementierung bei einigen schwierigen Antikörper‑Antigen‑Zielen.
In einem begleitenden Beitrag erklärten die Mitbegründer von ai&, Shimpei Hara und David Bennett, die Rechenökonomie hinter dem Start. Faltungsmodelle sind rechengebunden und nicht, wie Sprachmodelle, durch Speicherbandbreite limitiert, schrieben sie, sodass die Arbeitslast Chips begünstigt, die um arithmetische Operationen und On‑Chip‑Speicher herum gestaltet sind. Sie berichteten, dass ein Blackhole Galaxy die Durchsatzleistung eines NVIDIA DGX B200 bei einem 512‑Residuen‑Protein erreicht, und das zu etwa einem Fünftel des Kaufpreises – etwa das Fünffache des Durchsatzes pro Dollar bei gleichbleibender Arbeitslast und Genauigkeit – und verwiesen dabei auf die veröffentlichten Benchmark‑Messungen des Projekts.
Hardware und die beiden Unternehmen
Der Tenstorrent Galaxy Blackhole‑Server der Plattform verfügt über 32 Blackhole‑ASICs mit einer Leistung von 23 PetaFLOPS Block‑FP8‑Rechenleistung, 6,2 GB Accelerator‑SRAM und 1 TB GDDR6‑Speicher, laut Tenstorrents Hardware‑Spezifikationen. Das 6U luftgekühlte System wird für 160.000 $ angeboten, und eine Supercluster‑Konfiguration aus vier Galaxy‑Blackhole‑Systemen beginnt bei 640.000 $.
“Die japanische Forschungsgemeinschaft sollte nie zwischen erstklassiger KI und der Souveränität ihrer Daten wählen müssen”, sagte David Bennett, CEO und Mitgründer von ai&, in der Startankündigung. Er erklärte, dass JapanFold diesen Zielkonflikt eliminiert.
“Tenstorrent liefert schnelle, skalierbare Rechenleistung, und ai& besitzt den gesamten Stack in Japan”, sagte Jim Keller, CEO von Tenstorrent. “Gemeinsam haben wir daraus eine Plattform gemacht, die Forscher tatsächlich mit JapanFold nutzen können.”
ai& ist ein vertikal integriertes KI‑Technologieunternehmen, das im März 2026 gegründet wurde und seinen Sitz in Yokohama hat. Es integriert Rechenzentrumsinfrastruktur, heterogene Compute‑Ressourcen und Modell‑Services zu einer einzigen Plattform. Tenstorrent, unter der Leitung von Keller, entwickelt RISC‑V‑basierte KI‑Prozessoren und Systeme für Entwickler, Unternehmen und souveräne Infrastrukturen und hat über 1 Milliarde $ von Geldgebern darunter Bezos Expeditions, Samsung, LG Electronics, Hyundai Motor Group und Fidelity eingesammelt. Die Unternehmen beschrieben den Start von JapanFold als den ersten Schritt in einer umfassenderen Initiative, souveräne Open‑Source‑KI‑Infrastruktur für wissenschaftliche Forschungsgemeinschaften in der gesamten Region verfügbar zu machen.
