汎用ロボットや自律型マシンは、研究機関から実社会の大衆市場への展開へと移行しており、エッジで基盤モデルを実行できるようなコンパクトかつ電力効率に優れたAIスーパーコンピューターの需要が生まれています。
そのニーズに応えるため、NVIDIAは本日、NVIDIA Thor アーキテクチャをベースとした新モジュール、T3000 およびT2000 を発表しました。これらは、大衆市場向けのロボティクスおよびエッジAIアプリケーションを大規模に実現します。
Jetson AGX Thorは、この次世代のヒューマノイドおよびロボティクス システムを支えており、さまざまな業界での採用が拡大しています。 1x、Agile Robots、Amazon Robotics、Boston Dynamics、ファナック、日立製作所、およびTechman Robotなどの業界の主要な企業が、このプラットフォームを活用して開発を進めています。
T3000でヒューマノイドおよびロボットの導入を可能に
これらの機能を支えるハードウェアの基盤となるのがJetsonおよびIGX T3000モジュールです。このモジュールは、T5000の約半分のサイズと消費電力というコンパクトなフォーム ファクターでありながら、865 FP4 TFLOPSのAI演算性能を実現しています。 また、Blackwell GPU、8コアのNeoverse Arm CPU、32GBのLPDDR5Xメモリ、273 GB/秒のメモリ帯域幅に加え、25 GbE接続性および統合安全機能を備えています。 NVIDIA Halos for Robotics 安全スタックがシームレスに動作し、人間と共存する環境でのロボットの安全な導入をサポートします。
T3000は、よりコンパクトな筐体でありながら、大規模言語モデル（LLM）、視覚言語モデル（VLM）、視覚言語行動モデル（VLA）、世界基盤モデルなどのマルチモーダルなワークロードにおいて、T5000と同等の推論性能を実現します。T3000への移行は、メモリ価格が高騰する中でのコスト削減に寄与します。
T2000でエッジAIを広げる
Jetson T2000は、Thorアーキテクチャをより幅広いエッジAIシステムにもたらします。400 FP4 TFLOPSの演算能力と16GBのメモリを備え、ビジュアルAIエージェント、自律移動ロボット、産業用マニピュレーター、その他のインテリジェント マシンを開発する開発者にとってのエントリー ポイントとなります。
新しいNVIDIA Jetsonモジュールの導入により、NVIDIAは70 TOPSから2,000 TFLOPSまでの性能をカバーするスケーラブルなエッジAIプラットフォームを提供し、開発者は事実上あらゆるエッジAIワークロードに対応できるようになりました。
新しいエージェント機能により、すべてのJetsonデバイスでメモリ最適化が自動化
AIエージェントは、これまで手作業と高度な専門知識を必要としていたメモリの最適化、システム構成、および展開作業を自動化することで、開発者の生産性を変革しています。
新たにリリースされたJetson Agent Skillsにより、開発者はソフトウェア スタック全体を最適化し、数週間ではなく数日で大幅なメモリ節約を実現できます。これらのスキルは、Jetson ThorやJetson Orinを含むJetsonポートフォリオ全体をサポートしており、開発者はより低メモリ構成でも、より高性能なワークロードを実行できるようになります。
その結果、システム コストの削減、デプロイの高速化、そしてパフォーマンスを損なうことなく同じ製品帯で1段階下のメモリ構成へ移行できる柔軟が得られます。
さまざまな業界や地域の企業が、ソフトウェアの最適化を通じて大幅なメモリ削減を実現しつつ、開発を加速させています。
UBTechやAgile Robotsをはじめとするヒューマノイド ロボットのリーダー企業や、産業用ソリューション プロバイダーのConnect Techは、メモリ使用量を最大15 GB削減し、NVIDIA Jetson AGX Orin 64GBから32GBモジュールへの移行を実現しました。
スマート リテールの分野では、SandStarがメモリ使用量を最大4 GB削減し、16GB構成の代わりにNVIDIA Jetson Orin NX 8GBモジュールでの展開を実現しました。コンパニオン ロボットの分野では、LOVOTロボットの開発元であるGROOVE Xが、Jetsonの異種AIアクセラレータを活用してワークロードの分散を最適化し、メモリ使用量を削減することで、より低メモリ構成での展開を可能にしました。
高度道路交通システムの分野では、NoTrafficがJetson TX2 NX上でメモリ使用量を30％削減し、ハードウェア要件を増やすことなく、スマートな交通プラットフォームにさらなるAI機能を追加するための余裕を生み出しました。
Jetsonのエージェント スキルが開発を簡素化し、NVIDIA NeMoClawがインテリジェント エージェントを統括することで、JetsonはフィジカルAIに対応したエージェント対応プラットフォームとなり、高度なリーズニング、自律的な意思決定、および大規模なタスクの自動化を実現します。
NVIDIA ThorラインナップにCosmos 3 Edgeの性能をもたらす
NVIDIAは本日、エンボディド システム向けのロボット基盤モデルとして構築された、最先端のオープンなNVIDIA Cosmos 3 世界基盤モデルのファミリーに、NVIDIA Thorプラットフォームと互換性のある軽量なモデルを追加して拡充しました。Cosmos 3 Edgeは、40億パラメータを持つモデルであり、エンボディド システムが世界を認識し、リアルタイムでリーズニングを行い、デバイス上の推論を通じて行動を予測、生成することを支援します。 オープンなCosmosフレームワークを活用することで、開発者は特定のエンボディメントやセンサーに合わせてCosmos 3 Edgeをほぼ1日でポスト トレーニングし、シミュレーションと実世界のギャップを埋め、Jetson Thorにデプロイし、リアルタイムのビジョン分析やデバイス上のロボット ポリシーを実現できます。
エミュレーション モードで今すぐ開発を開始
NVIDIA Thorファミリーと同じチップ アーキテクチャとソフトウェア スタックを共有する新しいモジュールは、シームレスな開発パスを提供します。開発者は、Jetson AGX Thor開発者キットを使用してすぐに構築を開始し、T3000およびT2000モジュールのパフォーマンスをエミュレートできます。
ロボティクス シミュレーションおよび認識のためのNVIDIA Isaacを含むNVIDIAのフィジカルAI 向けのフル ソフトウェアスタックと、NVIDIA Nemotron、Cosmos 3、Isaac GR00Tなどのオープン モデルを併用することで、開発者は次世代のロボット、自律型マシン、ビジョンAIエージェントの開発を加速できます。
開発者は今月末よりJetPack7.2.1上にてT3000エミュレーション モードを利用することができます。T2000エミュレーション モードは今後のリリースで提供される予定です。Jetson T3000およびT2000モジュールは、2027年第1四半期に発売される予定です。
ADLINK、Advantech、AAEON、Aetina、Auvidea、AverMedia、Connect Tech、ForeCR、JWIPC、NEXCOM Robotic Solutions、Realtimes、Seeed Studio、Twowin、TZTEK、YUANなど、Jetsonエコシステムにおけるパートナー企業が、すでにThorベースのソリューションを提供しています。AntMicro、Neurealm、REBOTNIX、RidgeRun などのソフトウェアパートナーは、新しい モジュールへの移行を検討している顧客向けに、エミュレーションおよび移行ソリューションを提供します。
フィジカルAIやエンボディドAIが、実用化の主流への段階へと進む中、新しいNVIDIA Thorコンピューターは、開発者に知能を備えたヒューマノイドや自律型マシンを現実の世界に導入するためのスケーラブルな基盤を提供します。
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