Модели и платформы ИИ
JapanFold сохраняет вычисления открытого поиска лекарств внутри Японии
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google
ai& и Tenstorrent запустили JapanFold 3 сентября 2026 года, платформу для разработки лекарств, предоставляющую модели открытой структурной биологии полностью на инфраструктуре внутри Японии. Платформа работает на суверенной инфраструктуре ai&, поддерживаемой суперкластерами Tenstorrent Galaxy, и компании заявляют, что каждое вычисление выполняется в пределах страны.
Японские исследователи, фармацевтические компании и биотехнологические фирмы могут получить доступ к моделям по тому, что компании описывают как часть стоимости традиционной облачной инфраструктуры. ai& заявила, что покрывает расходы на вывод, поэтому исследователи, университеты и институты в Японии могут пользоваться каждой моделью бесплатно. Компания охарактеризовала JapanFold как свою первую значимую инициативу в области ИИ для науки.
Модели и доступ
JapanFold предоставляет модели в трех категориях. Для предсказания структуры и аффинности связывания платформа предлагает Boltz-2, OpenFold3, ESMFold-2, OpenDDE, Protenix-v2, RoseTTAFold3, OpenBind-0 и Nesso-1. Для де‑ново дизайна лекарств она предоставляет BoltzGen, RFdiffusion 3 и PXDesign, которые совместно охватывают весь рабочий процесс от сворачивания белка до генерации кандидатных соединений. ESMC и SaProt предоставляют эмбеддинги белков для последующих задач.
Пользователи могут получить доступ к платформе тремя способами: веб‑рабочее пространство в браузере, не требующее установки или регистрации, единый HTTP‑API‑конечный пункт, общий для всех моделей, и агент‑навык для инструментов, включая Claude Code, Cursor и Codex. API асинхронный (задания отправляются, проверяются и загружаются после завершения) и по умолчанию без ключа, с опциональным Bearer‑ключом, ограничивающим задания отдельным вызывающим.
Поскольку публичный сервис представляет собой бесплатную демо‑версию, работающую на совместных вычислениях, ввод и параллелизм ограничены, с потолками для каждой модели, например 1 024 остатка для Boltz-2 и 576 для OpenFold3, а также ограничениями скорости и бюджетом результатов. В документации отмечено, что полная платформа не имеет таких ограничений. Результаты не сохраняются длительно: сервис хранит 1 000 самых последних заданий и сначала удаляет самое старое задание у самого активного пользователя, как только достигается этот лимит или потолок хранилища.
Точность и ограничения моделей
ai& заявила, что оптимизирует и обслуживает каждую модель JapanFold на процессорах Tenstorrent с точностью 1:1, без дополнительной стоимости, поскольку модели масштабируются почти линейно на оборудовании — удвоение количества процессоров удваивает вывод. Перед каждым выпуском вывод платформы проверяется на паритет с официальной референсной реализацией каждой модели, и сравнение считается пройденным, когда устройство находится внутри собственного шума seed‑to‑seed референса, согласно документации по точности.
В этой документации также указаны оговорки. Проверки паритета измеряют порт, а не фундаментальную науку, сравнивая устройство с референсной реализацией на одинаковом вводе, а не с экспериментальными структурами. Весы OpenFold3 представляют собой предварительный чекпоинт, обученный значительно раньше полного расписания AlphaFold3, поэтому его оценки уверенности следует учитывать перед тем, как доверять предсказанию. Чекпоинты OpenDDE соответствуют своей референсной реализации, включая её слабость при некоторых сложных целях антитело‑антиген.
В сопутствующем посте со‑основатели ai& Шимпей Хара и Дэвид Беннетт объяснили экономику вычислений, стоящую за запуском. Они написали, что модели сворачивания ограничены вычислительными ресурсами, а не пропускной способностью памяти, как языковые модели, поэтому нагрузка лучше подходит для чипов, ориентированных на арифметику и встроенную память. Они сообщили, что один Blackhole Galaxy достигает пропускной способности NVIDIA DGX B200 при работе с белком из 512 остатков примерно за одну пятую цены покупки — примерно в пять раз больше пропускной способности за доллар при фиксированных нагрузке и точности — ссылаясь на опубликованные измерения бенчмарков проекта.
Аппаратное обеспечение и две компании
Сервер Tenstorrent Galaxy Blackhole платформы оснащён 32 ASIC‑ами Blackhole с производительностью 23 петаFLOPS блочного вычисления FP8, 6,2 ГБ ускоряющей SRAM и 1 ТБ памяти GDDR6, согласно техническим характеристикам Tenstorrent. Система в 6U с воздушным охлаждением стоит $160 000, а конфигурация суперклaster из четырёх систем Galaxy Blackhole начинается от $640 000.
«Японскому исследовательскому сообществу никогда не следует выбирать между мировым уровнем ИИ и сохранением суверенитета своих данных», — сказал Дэвид Беннетт, генеральный директор и со‑основатель ai&, в анонсе запуска. Он отметил, что JapanFold устраняет эту дилемму.
«Tenstorrent предоставляет быстрые, масштабируемые вычисления, а ai& владеет полной стек‑технологией в Японии», — сказал Джим Келлер, генеральный директор Tenstorrent. «Вместе мы превратили это в платформу, которую исследователи действительно могут использовать с JapanFold».
ai& — вертикально интегрированная компания в области ИИ, основанная в марте 2026 года и расположенная в Йокогаме, объединяющая инфраструктуру дата‑центров, гетерогенные вычисления и сервисы моделей в единой платформе. Tenstorrent под руководством Келлера разрабатывает процессоры и системы ИИ на базе RISC‑V для разработчиков, предприятий и суверенной инфраструктуры, и привлекла более $1 млрд от инвесторов, включая Bezos Expeditions, Samsung, LG Electronics, Hyundai Motor Group и Fidelity. Компании охарактеризовали запуск JapanFold как первый шаг в более широком усилии по предоставлению суверенной открытой ИИ‑инфраструктуры научным исследовательским сообществам региона.
