Содержание
NVIDIA Jetson Thor получил две новые платы для робототехники и edge AI: T3000 и T2000. NVIDIA представила их 16 июля 2026 года, а поставки модулей запланировала на первый квартал 2027 года.
Это железо не для обычной сборки на Ryzen и RTX. Jetson Thor нужен роботам, автономным тележкам, промышленным манипуляторам и камерам с локальными AI-моделями. То есть системам, где нельзя постоянно гонять данные в облако.
По данным NVIDIA, спрос на такие компактные AI-компьютеры растёт из-за перехода роботов из лабораторий в массовое внедрение. На платформе уже строят решения 1X, Agile Robots, Amazon Robotics, Boston Dynamics, FANUC, Hitachi и Techman Robot.
T3000 получил Blackwell, 32 ГБ памяти и 865 FP4 TFLOPS
Jetson T3000 и IGX T3000 выдают 865 FP4 TFLOPS AI-производительности в корпусе примерно вдвое меньше T5000 по размеру и энергопотреблению. NVIDIA нацеливает этот модуль на гуманоидов, роботов рядом с людьми и машины с мультимодальными моделями на борту.
Jetson T3000 сочетает GPU поколения Blackwell, восьмиядерный Arm-процессор Neoverse, 32 ГБ LPDDR5X и пропускную способность памяти 273 ГБ/с. Для связи с сетью есть 25 GbE.
IGX T3000 идёт по той же производительности, но добавляет интегрированную функциональную безопасность. Плата работает с полным стеком NVIDIA Halos for Robotics. Это важно для роботов, которые ездят или ходят рядом с людьми, а не в закрытой клетке на заводе.
NVIDIA отдельно сравнивает T3000 с T5000. Новый модуль меньше и экономнее, но на мультимодальном инференсе должен держаться близко к старшей плате. Речь о больших языковых моделях, vision-language models, vision-language-action models и world foundation models.
| Параметр | Jetson / IGX T3000 | Jetson T2000 |
|---|---|---|
| AI-производительность | 865 FP4 TFLOPS | 400 FP4 TFLOPS |
| Память | 32 ГБ LPDDR5X | 16 ГБ |
| Пропускная способность | 273 ГБ/с | не раскрыта в анонсе |
| CPU | 8 ядер Arm Neoverse | не раскрыт в анонсе |
| Сценарии | гуманоиды, роботы рядом с людьми, тяжёлые multimodal workloads | визуальные AI-агенты, AMR, промышленные манипуляторы |
T2000 расширяет линейку Thor вниз
Jetson T2000 переносит архитектуру Thor в более доступный класс edge AI-систем. Модуль получил 400 FP4 TFLOPS вычислительной мощности и 16 ГБ памяти, так что NVIDIA видит его в визуальных AI-агентах, автономных мобильных роботах и промышленных манипуляторах.
В линейке Jetson это выглядит как попытка закрыть не только топовые гуманоидные проекты. T2000 рассчитан на разработчиков, которым Thor нужен без 32 ГБ памяти и старшей цены владения.
NVIDIA теперь описывает Jetson как масштабируемую edge AI-платформу от 70 TOPS до 2 000 TFLOPS. Разброс большой: от компактных систем машинного зрения до роботов, которые локально крутят несколько foundation models.
Agent skills режут расход памяти на Jetson
Новые Jetson agent skills автоматизируют оптимизацию памяти, настройку системы и развёртывание софта. NVIDIA обещает, что разработчики смогут сжимать весь программный стек за дни, а не недели ручной работы.
Практический смысл простой: если софт влезает в меньший объём RAM, производитель может взять более дешёвый модуль. На фоне дорогой памяти это бьёт прямо по себестоимости робота или edge AI-устройства.
- UBTech, Agile Robots и Connect Tech: сократили расход памяти до 15 ГБ и перешли с Jetson AGX Orin 64 ГБ на 32 ГБ.
- SandStar: сэкономила до 4 ГБ памяти и перенесла smart retail-систему с Orin NX 16 ГБ на Orin NX 8 ГБ.
- GROOVE X: распределяет задачи по разным AI-ускорителям Jetson в роботе LOVOT и снижает требования к памяти.
- NoTraffic: уменьшила расход памяти на 30% на Jetson TX2 NX для умной транспортной платформы.
Эти agent skills работают не только с Thor. NVIDIA заявляет поддержку всей актуальной линейки Jetson, включая Jetson Orin. Для компаний с уже готовым железом это приятнее, чем срочно менять плату из-за нехватки RAM.
Cosmos 3 Edge запускает модель на самом роботе
Cosmos 3 Edge — новая облегчённая модель NVIDIA для embodied AI. Она получила 4 млрд параметров и совместимость с платформами Thor, чтобы робот мог видеть сцену, рассуждать по ней и генерировать действия локально.
Разработчики смогут дообучать Cosmos 3 Edge под конкретное тело робота и набор сенсоров примерно за день. NVIDIA называет это способом сократить разрыв между симуляцией и реальным миром. После дообучения модель можно разворачивать на Jetson Thor для анализа видео и локальной robot policy.
Для разработки NVIDIA продвигает общий стек physical AI. В него входят Isaac для симуляции и восприятия, Nemotron, Cosmos 3 и Isaac GR00T. Партнёры ADLINK, Advantech, AAEON, Aetina, Auvidea, AVerMedia, Connect Tech, ForeCR, JWIPC, NEXCOM Robotic Solutions, Realtimes, Seeed Studio, Twowin, TZTEK и YUAN уже готовят решения на Thor.
Начать разработку можно до выхода серийных модулей через Jetson AGX Thor developer kit. Режим эмуляции T3000 появится позже в июле 2026 года вместе с JetPack 7.2.1, поддержку T2000 добавят в одном из следующих релизов. Jetson T3000 и T2000 выйдут в первом квартале 2027 года, цены NVIDIA пока не раскрыла.
