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 helt på infrastruktur i Japan. Plattformen kjører på ai& sin suverene infrastruktur drevet av Tenstorrent Galaxy‑superklustre, og selskapene sier at alle beregninger utføres innenfor 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 satsningsprosjekt 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 nedstrøms 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 påkaller.

Siden den offentlige tjenesten er en gratis demo som kjører på delt beregningskapasitet, er inndata og samtidighet begrenset, med en plattformgrense på 1 024 aminosyrer per struktur, i tillegg til hastighetsbegrensninger og et nedlastingsbudsjett. Resultatene lagres ikke permanent: tjenesten beholder de 1 000 nyeste jobbene og fjerner den travleste påkallerens eldste jobb først når denne grensen eller en lagringsgrense nås.

Nøyaktighet og modellbegrensninger

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

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

I et tilhørende innlegg forklarte ai&‑medgründerne Shimpei Hara og David Bennett de beregningsøkonomiske aspektene bak lanseringen. Foldingsmodeller er beregningsavhengige snarere enn minnebåndbredde‑avhengige som språkmodeller, skrev de, så arbeidsbelastningen favoriserer brikker designet rundt aritmetikk og on‑chip‑minne. De rapporterte at én Blackhole Galaxy oppnår samme gjennomstrømning som en NVIDIA DGX B200 på et 512‑aminosyre‑protein til omtrent en femtedel av kjøpsprisen – omtrent fem ganger høyere gjennomstrømning per dollar, med arbeidsbelastning og nøyaktighet holdt konstant – med referanse 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 maskinvarespesifikasjoner. Det 6U‑luftkjølte systemet koster $160 000, og en superkluster‑konfigurasjon med fire Galaxy Blackhole‑systemer starter på $640 000.

“Japans forskningsmiljø bør aldri måtte velge mellom verdensklasse‑AI og å beholde sin data suverenitet,” sa David Bennett, administrerende direktør og medgründer av ai&, i lanseringskunngjøringen. Han sa at JapanFold fjerner dette kompromisset.

“Tenstorrent leverer rask, skalerbar beregning, og ai& eier hele stacken i Japan,” sa Jim Keller, administrerende direktør i Tenstorrent. “Sammen har vi gjort det 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 datasenterinfrastruktur, 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 i hele regionen.

Kilder fra originalartikkelen: docs.japanfold.aiand.com [1] · aiand.com [2] · tenstorrent.com [3] · tenstorrent.com [4]