JapanFold mantém as computações de descoberta de medicamentos de código aberto dentro do Japão

ai& e Tenstorrent lançaram o JapanFold em 3 de setembro de 2026, uma plataforma de descoberta de medicamentos que oferece modelos de biologia estrutural de código aberto totalmente em infraestrutura dentro do Japão. A plataforma funciona na infraestrutura soberana da ai&, alimentada pelos superclusters Tenstorrent Galaxy, e as empresas afirmam que cada computação é executada dentro do país.

Pesquisadores japoneses, empresas farmacêuticas e firmas de biotecnologia podem acessar os modelos por um custo que as empresas descrevem como uma fração do custo da infraestrutura de nuvem convencional. A ai& informou que cobre o custo de inferência, de modo que pesquisadores, universidades e institutos no Japão podem usar todos os modelos gratuitamente. A empresa descreveu o JapanFold como seu primeiro esforço significativo em IA para a ciência.

Modelos e Acesso

O JapanFold oferece modelos em três categorias. Para predição de estrutura e afinidade de ligação, a plataforma disponibiliza Boltz-2, OpenFold3, ESMFold-2, OpenDDE, Protenix-v2, RoseTTAFold3, OpenBind-0 e Nesso-1. Para design de fármacos de novo, oferece BoltzGen, RFdiffusion 3 e PXDesign, que juntos cobrem o fluxo de trabalho desde o dobramento de proteínas até a geração de candidatos a medicamento. ESMC e SaProt fornecem embeddings de proteínas para tarefas subsequentes.

Os usuários podem acessar a plataforma de três maneiras: um Workbench baseado em navegador que não requer instalação ou cadastro, um único endpoint HTTP API compartilhado por todos os modelos e uma skill de agente para ferramentas como Claude Code, Cursor e Codex. A API é assíncrona (os trabalhos são enviados, consultados e baixados ao concluírem) e, por padrão, não requer chave, havendo a opção de usar uma chave Bearer que delimita os trabalhos a um chamador individual.

Como o serviço público é uma demonstração gratuita executada em computação compartilhada, as entradas e a simultaneidade são limitadas, com tetos por modelo, como 1.024 resíduos para Boltz-2 e 576 para OpenFold3, além de limites de taxa e um orçamento de resultados. A documentação observa que a plataforma completa não possui tais restrições. Os resultados não são armazenados de forma permanente: o serviço retém os 1.000 trabalhos mais recentes e remove primeiro o trabalho mais antigo do chamador mais ativo assim que esse limite ou um teto de armazenamento é atingido.

Precisão e Limitações dos Modelos

A ai& afirmou que otimiza e disponibiliza cada modelo do JapanFold em processadores Tenstorrent com precisão 1:1, sem o custo adicional, porque os modelos escalam quase linearmente no hardware — dobrar o número de processadores duplica a produção. Antes de cada lançamento, a saída da plataforma é verificada quanto à paridade com a implementação de referência oficial de cada modelo, e um teste de comparação é aprovado quando o dispositivo se mantém dentro do nível de ruído seed-to-seed da referência, conforme a documentação de precisão.

Essa documentação também traz ressalvas. As verificações de paridade medem a porta em vez da ciência subjacente, comparando o dispositivo com a implementação de referência usando a mesma entrada, e não com estruturas experimentais. Os pesos do OpenFold3 são um checkpoint preliminar treinado bem antes do cronograma completo do AlphaFold3, portanto seus índices de confiança devem ser analisados antes de confiar em uma predição. Os checkpoints do OpenDDE correspondem à sua implementação de referência, inclusive à fraqueza dessa implementação em alguns alvos difíceis de anticorpo‑antígeno.

Em um postagem complementar, os cofundadores da ai& Shimpei Hara e David Bennett explicaram a economia computacional por trás do lançamento. Eles escreveram que os modelos de dobramento são limitados por computação e não por largura de banda de memória como os modelos de linguagem, de modo que a carga de trabalho favorece chips projetados em torno de aritmética e memória on‑chip. Relataram que um Blackhole Galaxy atinge o rendimento de um NVIDIA DGX B200 em uma proteína de 512 resíduos por cerca de um quinto do preço de compra — aproximadamente cinco vezes mais rendimento por dólar, mantendo a carga de trabalho e a precisão constantes — citando as medições de benchmark publicadas pelo projeto.

Hardware e as Duas Empresas

O servidor Tenstorrent Galaxy Blackhole da plataforma possui 32 ASICs Blackhole avaliados em 23 petaFLOPS de computação em bloco FP8, com 6,2 GB de SRAM de acelerador e 1 TB de memória GDDR6, conforme as especificações de hardware da Tenstorrent. O sistema refrigerado a ar de 6U tem preço de US$ 160.000, e uma configuração de supercluster com quatro sistemas Galaxy Blackhole começa em US$ 640.000.

“A comunidade de pesquisa do Japão nunca deve ter que escolher entre IA de classe mundial e manter seus dados soberanos”, disse David Bennett, CEO e cofundador da ai&, no anúncio de lançamento. Ele afirmou que o JapanFold elimina esse trade‑off.

“A Tenstorrent oferece computação rápida e escalável, e a ai& detém toda a pilha no Japão”, disse Jim Keller, CEO da Tenstorrent. “Juntos, transformamos isso em uma plataforma que os pesquisadores realmente podem usar com o JapanFold.”

A ai& é uma empresa de tecnologia de IA verticalmente integrada, fundada em março de 2026 e com sede em Yokohama, que integra infraestrutura de data center, computação heterogênea e serviços de modelo em uma única plataforma. A Tenstorrent, liderada por Keller, desenvolve processadores e sistemas de IA baseados em RISC‑V para desenvolvedores, empresas e infraestrutura soberana, e arrecadou mais de US$ 1 bilhão de investidores como Bezos Expeditions, Samsung, LG Electronics, Hyundai Motor Group e Fidelity. As empresas descreveram o lançamento do JapanFold como o primeiro passo de um esforço mais amplo para disponibilizar infraestrutura de IA soberana e de código aberto às comunidades de pesquisa científica em toda a região.