JapanFold menține calculele de descoperire a medicamentelor open-source în interiorul Japoniei

ai& și Tenstorrent au lansat JapanFold pe 3 septembrie 2026, o platformă de descoperire a medicamentelor 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 executat 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 folosi 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 acoperă împreună 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 opțional o cheie Bearer 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 plafoane per model, cum ar fi 1,024 reziduuri pentru Boltz-2 și 576 pentru OpenFold3, plus limite de rată și un buget de rezultate. Documentația menționează că platforma completă nu are astfel de limitări. Rezultatele nu sunt stocate permanent: serviciul păstrează cele 1,000 cele mai recente joburi și elimină primul job al celui mai activ utilizator odată ce se atinge plafonul sau limita de stocare.

Precizie și limitări ale modelelor

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

Documentația 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, nu cu structuri experimentale. Greutățile OpenFold3 sunt un punct de control preliminar antrenat mult înainte de programul complet AlphaFold3, astfel încât scorurile sale de încredere trebuie citite înainte de a avea încredere într-o predicție. Punctele de control OpenDDE corespund implementării de referință, inclusiv slăbiciunea acesteia pe unele ținte dure anticorp‑antigen.

Într-un articol însoțitor, co‑fondatorii ai& Shimpei Hara și David Bennett au explicat economia de calcul din spatele lansării. Modelele de pliere sunt limitate de calcul mai degrabă decât de lățimea de bandă a memoriei, spre deosebire de modelele lingvistice, au scris ei, astfel că sarcina favorizează cipuri orientate spre aritmetică și memorie on‑chip. 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 precizia constante — citând măsurătorile de referință publicate ale proiectului.

Hardware și cele două companii

Serverul Tenstorrent Galaxy Blackhole al platformei conține 32 de ASIC‑uri Blackhole cu o rată de 23 petaFLOPS de calcul FP8 pe bloc, cu 6,2 GB de SRAM accelerator și 1 TB de memorie GDDR6, conform specificațiilor hardware ale 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 IA de clasă mondială și menținerea suveranității datelor”, a declarat David Bennett, CEO și co‑fondator al ai&, în anunțul de lansare. El a spus că JapanFold elimină acest compromis.

„Tenstorrent furnizează calcul rapid și scalabil, iar ai& deține întregul stack în Japonia”, a declarat 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 în Yokohama, care integrează infrastructura centrelor de date, calculul heterogen și serviciile de modele într-o singură platformă. Tenstorrent, condus de Keller, construiește procesoare și sisteme AI bazate pe RISC‑V pentru dezvoltatori, întreprinderi și infrastructură suverană, și a strâns peste $1 billion 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 infrastructură AI suverană și open‑source comunităților de cercetare științifică din regiune.