JapanFold holder åpen kildekode‑beregninger for legemiddelforskning i Japan

ai& og Tenstorrent lanserte JapanFold 3. september 2026, en legemiddelforskningsplattform som leverer åpne strukturelle biologi‑modeller fullt ut på infrastruktur innenfor Japan. Plattformen kjører på ai& sin suverene infrastruktur drevet av Tenstorrent Galaxy‑superklustre, og selskapene sier at hver beregning utføres i landet.

Japanske forskere, farmasøytiske selskaper og biotekfirmaer kan få tilgang til modellene til en brøkdel av kostnaden for konvensjonell skyinfrastruktur, ifølge selskapene. ai& opplyser at de dekker inferenskostnadene, slik at forskere, universiteter og institusjoner i Japan kan bruke alle modellene gratis. Selskapet beskrev JapanFold som sitt første betydelige tiltak innen AI for vitenskap.

Modeller og tilgang

JapanFold tilbyr modeller innen tre kategorier. For struktur‑ og bindingsaffinitets‑prediksjon tilbyr plattformen Boltz-2, OpenFold3, ESMFold-2, OpenDDE, Protenix-v2, RoseTTAFold3, OpenBind-0 og Nesso-1. For de‑novo legemiddeldesign leverer den BoltzGen, RFdiffusion 3 og PXDesign, som sammen dekker arbeidsflyten fra proteinfolding til generering av legemiddelkandidater. ESMC og SaProt gir protein‑embedding for etterfølgende oppgaver.

Brukere kan nå plattformen på tre måter: et nettleserbasert Workbench som ikke krever installasjon eller registrering, et enkelt HTTP‑API‑endepunkt som deles av alle modeller, og en agent‑ferdighet for verktøy som Claude Code, Cursor og Codex. API‑et er asynkront (jobber sendes inn, polls, og lastes ned når de er fullført) og er nøkkelfritt som standard, med en valgfri Bearer‑nøkkel som begrenser jobber til en individuell oppcaller.

Fordi den offentlige tjenesten er en gratis demo som kjører på delt beregningskapasitet, er innganger og samtidighet begrenset, med per‑modell tak som for eksempel 1 024 rester for Boltz-2 og 576 for OpenFold3, i tillegg til hastighetsbegrensninger og et resultatbudsjett. Dokumentasjonen bemerker at hele plattformen ikke har slike begrensninger. Resultater er ikke varig lagring: tjenesten beholder de 1 000 nyeste jobbene og fjerner den mest aktive oppcaller’s eldste jobb først når enten taket eller en lagringsgrense er nådd.

Nøyaktighet og modellbegrensninger

ai& opplyser at de optimaliserer og leverer hver JapanFold‑modell på Tenstorrent‑prosessorer med 1:1‑nøyaktighet, uten kostnadspåslag, fordi modellene skalerer nesten lineært på maskinvaren – dobbel antall prosessorer gir dobbel ytelse. Før hver utgivelse kontrolleres plattformens resultat for paritet mot hver modells offisielle referanseimplementasjon, og en sammenligningsrunde godkjennes når enheten ligger innenfor referansens egen seed‑to‑seed‑støygrense, i henhold til nøyaktighetsdokumentasjonen.

Den dokumentasjonen inneholder også angitte forbehold. Paritetskontrollene måler porten snarere enn den underliggende vitenskapen, ved å sammenligne enheten med referanseimplementasjonen på samme inngang i stedet for mot eksperimentelle strukturer. OpenFold3‑vektene er et forhåndsvisnings‑checkpoint trent langt under den fullstendige AlphaFold3‑planen, så tillitsverdiene bør leses før man stoler på en prediksjon. OpenDDE‑checkpointene samsvarer med deres referanseimplementasjon, inkludert den implementasjonens svakhet på noen vanskelige antistoff‑antigen‑mål.

I et tilhørende innlegg forklarte ai&-grunnleggerne Shimpei Hara og David Bennett den beregningsøkonomien bak lanseringen. Foldingsmodeller er beregnings‑bundne snarere enn minnebåndbredde‑bundne som språkmodeller, skrev de, så arbeidsbelastningen favoriserer brikker designet rundt aritmetikk og on‑chip‑minne. De rapporterte at én Blackhole Galaxy når gjennomstrømningen til en NVIDIA DGX B200 på et 512‑residues protein til omtrent en femtedel av kjøpsprisen – omtrent fem ganger høyere gjennomstrømning per dollar, med arbeidsbelastning og nøyaktighet holdt konstant – med henvisning til prosjektets publiserte benchmark‑målinger.

Maskinvare og de to selskapene

Plattformens Tenstorrent Galaxy Blackhole‑server inneholder 32 Blackhole‑ASIC‑er med en ytelse på 23 petaFLOPS i blokk‑FP8‑beregning, med 6,2 GB akselerator‑SRAM og 1 TB GDDR6‑minne, ifølge Tenstorrents maskinvare‑spesifikasjoner. Det 6U luftkjølte systemet er priset til $160 000, og en superklusterkonfigurasjon med fire Galaxy Blackhole‑systemer starter på $640 000.

«Japans forskningsmiljø skal aldri måtte velge mellom verdensklasse‑AI og å beholde sin datasuveränitet», sa David Bennett, administrerende direktør og medgründer av ai&, i lanseringskunngjøringen. Han uttalte at JapanFold fjerner dette kompromisset.

«Tenstorrent leverer rask, skalerbar beregning, og ai& eier hele stakken i Japan», sa Jim Keller, administrerende direktør i Tenstorrent. «Sammen har vi gjort det om til en plattform forskere faktisk kan bruke med JapanFold.»

ai& er et vertikalt integrert AI‑teknologiselskap grunnlagt i mars 2026 med hovedkontor i Yokohama, som integrerer datasenter‑infrastruktur, heterogen beregning og modelltjenester i én plattform. Tenstorrent, ledet av Keller, bygger RISC‑V‑baserte AI‑prosessorer og systemer for utviklere, bedrifter og suveren infrastruktur, og har hentet inn over $1 milliard fra investorer som Bezos Expeditions, Samsung, LG Electronics, Hyundai Motor Group og Fidelity. Selskapene beskrev JapanFold‑lanseringen som det første steget i en bredere innsats for å gjøre suveren, åpen kildekode‑AI‑infrastruktur tilgjengelig for vitenskapelige forskningsmiljøer over hele regionen.