JapanFold menține calculele de descoperire de medicamente open-source în Japonia

ai& și Tenstorrent au lansat JapanFold pe 3 septembrie 2026, o platformă de descoperire de medicamente care oferă modele de biologie structurală open-source exclusiv pe infrastructura din Japonia. Platforma rulează pe infrastructura suverană a ai& alimentată de superclustere Tenstorrent Galaxy, iar companiile afirmă că fiecare calcul este efectuat în interiorul țării.

Cercetătorii japonezi, companiile farmaceutice și firmele biotech pot accesa modelele la ceea ce companiile descriu ca o fracțiune din costul infrastructurii cloud convenționale. ai& a declarat că suportă costul inferenței, astfel că cercetătorii, universitățile și institutele din Japonia pot utiliza fiecare model gratuit. Compania a descris JapanFold ca primul său efort substanțial în AI pentru Știință.

Modele și acces

JapanFold oferă modele în trei categorii. Pentru predicția structurii și a afinității de legare, platforma pune la dispoziție Boltz-2, OpenFold3, ESMFold-2, OpenDDE, Protenix-v2, RoseTTAFold3, OpenBind-0 și Nesso-1. Pentru proiectarea de medicamente de novo, oferă BoltzGen, RFdiffusion 3 și PXDesign, care împreună acoperă fluxul de lucru de la plierea proteinelor până la generarea de candidați de medicament. ESMC și SaProt furnizează încorporări proteice pentru sarcini ulterioare.

Utilizatorii pot accesa platforma în trei moduri: un Workbench bazat pe browser care nu necesită instalare sau înregistrare, un singur punct final HTTP API partajat de toate modelele și o abilitate de agent pentru instrumente precum Claude Code, Cursor și Codex. API‑ul este asincron (joburile sunt trimise, interogate și descărcate odată finalizate) și, în mod implicit, nu necesită cheie, existând o cheie Bearer opțională care restricționează joburile la un apelant individual.

Deoarece serviciul public este o demonstrație gratuită care rulează pe calcul partajat, intrările și concurența sunt limitate, cu o limită de platformă de 1.024 de reziduuri per structură, plus limite de rată și un buget de descărcare. Rezultatele nu sunt stocate permanent: serviciul păstrează cele 1.000 cele mai recente joburi și elimină primul job cel mai vechi al utilizatorului cel mai activ odată ce se atinge acea limită sau plafonul de stocare.

Acuratețe și limitările modelelor

ai& a declarat că optimizează și furnizează fiecare model JapanFold pe procesoarele Tenstorrent la o acuratețe de 1:1, fără costuri suplimentare, deoarece modelele scală aproape liniar pe hardware — dublarea numărului de procesoare dublează și rezultatul. Înainte de fiecare lansare, ieșirea platformei este verificată pentru paritate față de implementarea de referință oficială a fiecărui model, iar o etapă de comparație este considerată reușită când dispozitivul se încadrează în nivelul de zgomot seed‑to‑seed al referinței, conform documentației de acuratețe.

Documentația respectivă conține, de asemenea, avertismente declarate. Verificările de paritate măsoară portul mai degrabă decât știința de bază, comparând dispozitivul cu implementarea de referință pe aceeași intrare în loc de structuri experimentale. Greutățile OpenFold3 sunt un punct de control de previzualizare antrenat mult sub programul complet AlphaFold3, astfel că scorurile sale de încredere trebuie interpretate înainte de a avea încredere într-o predicție. Punctele de control OpenDDE corespund implementării de referință, inclusiv slăbiciunea acesteia pe unele ținte dificile de anticorpi‑antigen.

Într-un post însoțitor, co‑fondatorii ai& Shimpei Hara și David Bennett au explicat economia calculului din spatele lansării. Modelele de pliere sunt limitate de calcul, nu de lățimea de bandă a memoriei, așa cum se întâmplă la modelele lingvistice, au scris, astfel că sarcina favorizează cipuri concepute în jurul aritmeticii și memoriei pe cip. Au raportat că un Blackhole Galaxy atinge debitul unui NVIDIA DGX B200 pe o proteină de 512 reziduuri la aproximativ o cincime din prețul de achiziție — aproximativ de cinci ori debitul pe dolar, menținând sarcina și acuratețea constante — citând măsurătorile de benchmark publicate ale proiectului.

Hardware și cele două companii

Serverul Tenstorrent Galaxy Blackhole al platformei conține 32 de ASIC-uri Blackhole evaluate la 23 petaFLOPS de calcul bloc FP8, cu 6,2 GB de SRAM de accelerator și 1 TB de memorie GDDR6, conform specificațiilor hardware Tenstorrent. Sistemul răcit cu aer de 6U este listat la 160.000 $, iar o configurație de supercluster cu patru sisteme Galaxy Blackhole începe de la 640.000 $.

„Comunitatea de cercetare din Japonia nu ar trebui niciodată să aleagă între AI de clasă mondială și menținerea suveranității datelor”, a declarat David Bennett, CEO și co‑fondator al ai&, în anunțul de lansare. El a afirmat că JapanFold elimină acest compromis.

„Tenstorrent furnizează calcul rapid și scalabil, iar ai& deține întregul stack în Japonia”, a spus Jim Keller, CEO al Tenstorrent. „Împreună, l-am transformat într-o platformă pe care cercetătorii o pot folosi efectiv cu JapanFold.”

ai& este o companie de tehnologie AI integrată vertical, fondată în martie 2026 și cu sediul central în Yokohama, care integrează infrastructura centrelor de date, calculul heterogen și serviciile de modele într-o singură platformă. Tenstorrent, condusă de Keller, construiește procesoare și sisteme AI bazate pe RISC‑V pentru dezvoltatori, întreprinderi și infrastructură suverană, și a strâns peste 1 miliard de dolari de la susținători precum Bezos Expeditions, Samsung, LG Electronics, Hyundai Motor Group și Fidelity. Companiile au descris lansarea JapanFold ca primul pas într-un efort mai amplu de a pune la dispoziție infrastructura AI suverană, open‑source, comunităților de cercetare științifică din întreaga regiune.