AlphaFold3, entwickelt von Google DeepMind, wurde für die nicht-kommerzielle Nutzung freigegeben, wodurch Wissenschaftler die Software herunterladen und verwenden können. Die Veröffentlichung am 11. November erfolgt nach einiger Kontroverse, als DeepMind den Code zunächst zurückhielt. AlphaFold3 stellt ein bedeutendes Upgrade dar, da es Proteine neben anderen Molekülen modellieren kann, im Gegensatz zu seinen Vorgängern. Anfangs war das Tool nur über einen Webserver zugänglich, was die Fähigkeit der Wissenschaftler einschränkte, das Verhalten von Proteinen in Anwesenheit potenzieller Medikamente vorherzusagen. Nach Kritik bezüglich der Reproduzierbarkeit hat DeepMind nun eine Open-Source-Version freigegeben, obwohl nur Akademiker auf Anfrage Zugang zu den Trainingsgewichten haben. Mehrere andere Unternehmen haben Open-Source-Tools entwickelt, die von den Spezifikationen von AlphaFold3 inspiriert sind, darunter Baidu, ByteDance und Chai Discovery, obwohl diese nicht für den kommerziellen Gebrauch lizenziert sind.

Das Modell Chai-1 von Chai Discovery kann jedoch über einen Webserver für die Wirkstoffforschung genutzt werden. Ligo Biosciences aus San Francisco bietet eine weniger eingeschränkte Version des Tools an, jedoch ohne volle Funktionalität. Verschiedene Teams arbeiten daran, vollständig Open-Source-Versionen zu entwickeln, wie das erwartete OpenFold3, das es Pharmaunternehmen ermöglichen würde, das Modell mit proprietären Daten für eine verbesserte Leistung neu zu trainieren. Die Debatte über Offenheit in diesem Bereich geht weiter, wobei einige Experten wie Mohammed AlQuraishi von der Columbia University für vollständig offene Modelle eintreten. Anthony Gitter von der University of Wisconsin-Madison betont die Notwendigkeit von Transparenz beim Teilen von KI-Modellen. Trotz Herausforderungen wird erwartet, dass die Open-Source-Veröffentlichung von AlphaFold3 Innovationen fördert, ähnlich wie es bei AlphaFold2 der Fall war, was zu bedeutenden Fortschritten führte, wie der Entwurf von Proteinen für Krebstargets und die Identifizierung von Proteinen, die für die Spermien-Ei-Anhaftung entscheidend sind. John Jumper, der das AlphaFold-Team leitet, drückt Begeisterung für zukünftige unerwartete Anwendungen aus und erkennt sowohl das Potenzial für Fehlschläge als auch für Erfolge an.