JapanFold Menjaga Perhitungan Penemuan Obat Open-Source di Dalam Jepang

ai& dan Tenstorrent meluncurkan JapanFold pada 3 September 2026, sebuah platform penemuan obat yang melayani model biologi struktural open-source sepenuhnya pada infrastruktur di dalam Jepang. Platform ini berjalan pada infrastruktur berdaulat ai& yang didukung oleh superklaster Tenstorrent Galaxy, dan kedua perusahaan menyatakan bahwa setiap perhitungan dijalankan di dalam negara.

Peneliti Jepang, perusahaan farmasi, dan perusahaan biotek dapat mengakses model-model tersebut dengan biaya yang, menurut perusahaan, hanya sebagian kecil dari biaya infrastruktur cloud konvensional. ai& menyatakan bahwa mereka menanggung biaya inferensi, sehingga peneliti, universitas, dan lembaga di Jepang dapat menggunakan setiap model secara gratis. Perusahaan menggambarkan JapanFold sebagai upaya substansial pertamanya dalam AI untuk Ilmu Pengetahuan.

Model dan Akses

JapanFold menyediakan model dalam tiga kategori. Untuk prediksi struktur dan afinitas pengikatan, platform ini menawarkan Boltz-2, OpenFold3, ESMFold-2, OpenDDE, Protenix-v2, RoseTTAFold3, OpenBind-0, dan Nesso-1. Untuk desain obat de novo, ia menyediakan BoltzGen, RFdiffusion 3, dan PXDesign, yang bersama-sama mencakup alur kerja mulai dari pelipatan protein hingga generasi kandidat obat. ESMC dan SaProt menyediakan embedding protein untuk tugas downstream.

Pengguna dapat mengakses platform dengan tiga cara: Workbench berbasis peramban yang tidak memerlukan instalasi atau pendaftaran, satu endpoint HTTP API yang dibagikan oleh semua model, dan skill agen untuk alat termasuk Claude Code, Cursor, dan Codex. API bersifat asinkron (pekerjaan dikirim, dipantau, dan diunduh setelah selesai) dan secara default tidak memerlukan kunci, dengan opsi kunci Bearer yang membatasi pekerjaan ke pemanggil tertentu.

Karena layanan publik ini merupakan demo gratis yang berjalan pada komputasi bersama, input dan tingkat konkuren dibatasi, dengan batas per-model seperti 1.024 residu untuk Boltz-2 dan 576 untuk OpenFold3, serta batas kecepatan dan anggaran hasil. Dokumentasi mencatat bahwa platform penuh tidak memiliki batas semacam itu. Hasil tidak disimpan secara permanen: layanan menyimpan 1.000 pekerjaan terbaru dan mengeluarkan pekerjaan tertua dari pemanggil paling sibuk pertama kali setelah batas tersebut atau batas penyimpanan tercapai.

Akurasi dan Batasan Model

ai& mengatakan bahwa mereka mengoptimalkan dan menyajikan setiap model JapanFold pada prosesor Tenstorrent dengan akurasi 1:1, tanpa premi biaya, karena model-model tersebut skalanya hampir linier pada perangkat keras — menggandakan jumlah prosesor menggandakan output. Sebelum setiap rilis, output platform diperiksa kesetaraannya dengan implementasi referensi resmi masing-masing model, dan tahap perbandingan dianggap lolos ketika perangkat berada dalam tingkat kebisingan seed-to-seed referensi, menurut dokumentasi akurasi.

Dokumentasi tersebut juga menyertakan peringatan. Pemeriksaan kesetaraan mengukur port bukan ilmu dasar, membandingkan perangkat dengan implementasi referensi pada input yang sama daripada dengan struktur eksperimental. Bobot OpenFold3 merupakan checkpoint pratinjau yang dilatih jauh sebelum jadwal lengkap AlphaFold3, sehingga skor kepercayaan harus dibaca terlebih dahulu sebelum mempercayai prediksi. Checkpoint OpenDDE cocok dengan implementasi referensinya, termasuk kelemahan implementasi tersebut pada beberapa target antibodi-antigen yang sulit.

Dalam posting pendamping, para co-founder ai& Shimpei Hara dan David Bennett menjelaskan ekonomi komputasi di balik peluncuran tersebut. Model pelipatan bersifat compute-bound bukan memory-bandwidth-bound seperti model bahasa, tulis mereka, sehingga beban kerja lebih cocok untuk chip yang dirancang sekitar aritmetika dan memori on-chip. Mereka melaporkan bahwa satu Blackhole Galaxy mencapai throughput sebuah NVIDIA DGX B200 pada protein 512-residu dengan kira‑kira seperlima harga pembelian — sekitar lima kali throughput per dolar, dengan beban kerja dan akurasi tetap — mengutip pengukuran benchmark proyek yang dipublikasikan.

Perangkat Keras dan Kedua Perusahaan

Server Tenstorrent Galaxy Blackhole pada platform ini dilengkapi dengan 32 ASIC Blackhole dengan rating 23 petaFLOPS komputasi blok FP8, dengan 6,2 GB SRAM akselerator dan 1 TB memori GDDR6, menurut spesifikasi perangkat keras Tenstorrent. Sistem berpendingin udara 6U tersebut berharga $160.000, dan konfigurasi superklaster dengan empat sistem Galaxy Blackhole dimulai dari $640.000.

“Komunitas riset Jepang tidak seharusnya pernah harus memilih antara AI kelas dunia dan menjaga kedaulatan data mereka,” kata David Bennett, CEO dan co‑founder ai&, dalam pengumuman peluncuran. Ia menyatakan JapanFold menghilangkan trade‑off tersebut.

“Tenstorrent menyediakan komputasi yang cepat dan skalabel, dan ai& memiliki seluruh stack di Jepang,” kata Jim Keller, CEO Tenstorrent. “Bersama, kami menjadikannya sebuah platform yang dapat benar‑benar digunakan peneliti dengan JapanFold.”

ai& adalah perusahaan teknologi AI terintegrasi vertikal yang didirikan pada Maret 2026 dan berkantor pusat di Yokohama, mengintegrasikan infrastruktur pusat data, komputasi heterogen, dan layanan model ke dalam satu platform. Tenstorrent, dipimpin oleh Keller, membangun prosesor dan sistem AI berbasis RISC‑V untuk pengembang, perusahaan, dan infrastruktur berdaulat, dan telah mengumpulkan lebih dari $1 miliar dari pendukung termasuk Bezos Expeditions, Samsung, LG Electronics, Hyundai Motor Group, dan Fidelity. Kedua perusahaan menyebut peluncuran JapanFold sebagai langkah pertama dalam upaya yang lebih luas untuk membuat infrastruktur AI berdaulat dan open‑source tersedia bagi komunitas riset ilmiah di seluruh wilayah.