I nuovi Jetson Thor T3000 e T2000 di NVIDIA renderanno i robot accessibili a tutti?

NVIDIA ha ampliato la propria offerta dedicata alla robotica, all'AI edge e ai sistemi autonomi con i nuovi Jetson Thor T3000 e Jetson Thor T2000, moduli progettati per favorire la diffusione su larga scala di robot umanoidi, macchine industriali intelligenti e applicazioni di intelligenza artificiale eseguite direttamente sul dispositivo.

L'obiettivo consiste nel mettere a disposizione degli sviluppatori una piattaforma scalabile capace di eseguire modelli di base, large language model (LLM), vision language model (VLM) e altri carichi multimodali senza dipendere dal cloud e con dimensioni e consumi compatibili con sistemi destinati al mercato di massa.

Il nuovo Jetson T3000 deriva direttamente dalla piattaforma Thor di fascia alta e integra una GPU NVIDIA Blackwell, una CPU Arm Neoverse a otto core, 32 GB di memoria LPDDR5X, una larghezza di banda pari a 273 GB/s e connettività 25 GbE. Il modulo offre 865 TFLOPS FP4 dedicati ai calcoli AI, racchiusi in un formato che richiede circa metà dello spazio e della potenza rispetto al modello T5000.

Secondo NVIDIA, Jetson T3000 raggiunge prestazioni di inferenza molto vicine a quelle del T5000 nei carichi multimodali, pur con un assorbimento di circa 70 watt. Questa configurazione permette anche di contenere i costi della piattaforma, soprattutto in una fase caratterizzata da prezzi elevati delle memorie.

Per le applicazioni con requisiti inferiori debutta Jetson T2000, soluzione destinata ad agenti AI visuali, robot mobili autonomi, manipolatori industriali e altri sistemi intelligenti. Il modulo mette a disposizione 400 TFLOPS FP4, 16 GB di memoria e un consumo di circa 40 watt, rappresentando il punto di ingresso della nuova famiglia Thor.

Con questi prodotti, NVIDIA porta la propria offerta Jetson a coprire un intervallo prestazionale compreso tra 70 TOPS e 2.000 TFLOPS, così da consentire agli sviluppatori di scegliere la piattaforma più adatta in base al tipo di elaborazione richiesta.

Accanto all'hardware arrivano anche i nuovi Jetson Agent Skills, strumenti software pensati per automatizzare attività come l'ottimizzazione della memoria, la configurazione del sistema e la distribuzione delle applicazioni. L'azienda ha spiegato che queste funzionalità permettono di ridurre in modo significativo il tempo necessario per ottimizzare l'intero stack software da settimane a pochi giorni.

Le ottimizzazioni consentono anche di diminuire il consumo di memoria e utilizzare configurazioni hardware meno costose senza compromettere le prestazioni. NVIDIA cita diversi esempi pratici: UBTech, Agile Robots e Connect Tech hanno ridotto l'utilizzo della memoria fino a 15 GB, passando da Jetson AGX Orin 64 GB alla variante da 32 GB. Nel settore retail, SandStar ha abbassato il fabbisogno di memoria fino a 4 GB, mentre NoTraffic ha ottenuto una riduzione del 30% sulla piattaforma Jetson TX2 NX che ha lasciato maggiore spazio per nuove funzionalità AI.

La società ha inoltre ampliato la famiglia di modelli Cosmos 3 con Cosmos 3 Edge, versione da 4 miliardi di parametri compatibile con la piattaforma Thor. Il modello è stato progettato per consentire ai robot di analizzare l'ambiente circostante, ragionare in tempo reale e generare azioni direttamente sul dispositivo attraverso l'inferenza locale. Gli sviluppatori potranno inoltre adattarlo rapidamente a sensori e piattaforme specifiche, in modo da ridurre il divario tra simulazione e impiego reale.

La condivisione della stessa architettura hardware e dello stesso stack software tra tutti i sistemi Thor offre un percorso di sviluppo uniforme. NVIDIA ha sottolineato la compatibilità con il proprio ecosistema software dedicato alla Physical AI, che comprende Isaac, Nemotron, Cosmos 3 e Isaac GR00T, strumenti destinati ad accelerare lo sviluppo di robot di nuova generazione e macchine autonome.

La modalità di emulazione di Jetson T3000 sarà disponibile entro la fine del mese attraverso JetPack 7.2.1, mentre quella dedicata a Jetson T2000 arriverà con una versione successiva. La disponibilità commerciale di entrambi i moduli è prevista nel primo trimestre del 2027, con il supporto di numerosi partner hardware già attivi nell'ecosistema Jetson.