NVIDIA、エッジロボット向けJetson Thor拡張
NVIDIA は、人間型ロボットやエッジ AI の大規模展開を可能にするため、Thor アーキテクチャに基づくコンパクトで高効率な新モジュール「Jetson T3000」と「IGX T3000」を発表した。
キーポイント
次世代エッジ AI ロボット用モジュールの発表
NVIDIA は、Thor アーキテクチャを採用した新モジュール Jetson T3000 と IGX T3000 を発表し、研究段階から実社会へのロボット普及を加速させる。
高性能かつコンパクトなハードウェア仕様
T3000 は Blackwell GPU と 8 コア Neoverse Arm CPU を搭載し、T5000 の半分以下のサイズと電力で同等の推論性能（865 FP4 teraflops）を実現している。
機能安全システムとの統合
IGX T3000 は「NVIDIA Halos for Robotics」をシームレスに実行可能で、人間と共存するロボットシステムの安全性を担保する機能を内蔵している。
主要企業の採用とコスト削減効果
Boston Dynamics や Amazon Robotics などの大手企業がプラットフォームを採用しており、メモリ価格高騰下でも移行によるコスト削減が期待される。
AI エージェントによるメモリ最適化の自動化
新リリースされた「Jetson agent skills」により、開発者は手動での深いドメイン知識を必要とせず、システム構成やデプロイメントタスクを自動化してメモリ使用量を劇的に削減できます。これにより、開発期間が数週間から数日に短縮され、同じ製品ティア内でより低コストなメモリ SKU への移行が可能になります。
主要企業による具体的なメモリ削減実績
UBTech や Agile Robots などのヒューマノイドロボット企業は最大 15GB のメモリ削減に成功し、64GB モジュールから 32GB モジュールへの移行を可能にしました。また、スマート小売やインテリジェント交通分野でも同様にメモリ使用量を大幅に削減し、ハードウェア要件を増やさずに AI 機能を拡張しています。
物理的 AI 向けのエージェント対応プラットフォーム
Jetson は NVIDIA NemoClaw ブループリンツによるインテリジェントエージェントのオーケストレーションと統合され、高度な推論、自律的な意思決定、大規模なタスク自動化を実現する「エージェント対応」プラットフォームとして進化しました。
重要な引用
General-purpose robots and autonomous machines are moving from research labs to real-world mass-market deployment
Jetson T3000 combines an NVIDIA Blackwell GPU, an eight-core Neoverse Arm CPU... delivers 865 FP4 teraflops of AI compute in a compact form factor roughly half the size and power of the T5000.
Leading companies — including 1X, Agile Robots, Amazon Robotics, Boston Dynamics, FANUC, Hitachi and Techman Robot — are building on the platform.
With the newly released Jetson agent skills, developers can optimize the entire software stack and achieve significant memory savings in days instead of weeks.
Humanoid robotics leaders including UBTech and Agile Robots... have reduced memory usage by up to 15GB, enabling them to move from NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB to the 32GB module.
Cosmos 3 Edge is a 4-billion-parameter model helping embodied systems see the world, reason over it in real time, and predict and generate actions through on-device inference.
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この発表は、エッジ AI コンピューティングのハードウェア要件を劇的に変え、人間型ロボットや自律走行機械の実用化におけるコストと電力効率のボトルネックを解消する重要な転換点です。特に機能安全システムの標準統合により、産業現場での大規模導入が現実的なものとなり、AI ロボティクス業界全体のスピードアップに寄与すると予想されます。
編集コメント
NVIDIA が Blackwell アーキテクチャをエッジ領域へ展開し、かつ機能安全基準を満たすモジュールをリリースしたことは、人間型ロボットの実社会への本格参入に向けた決定的な一歩と言えます。特に T5000 の半分以下のサイズで同等性能を実現した点は、バッテリー駆動や小型化が求められる実用ロボットにとって極めて重要な技術的飛躍です。
汎用ロボットや自律型マシンは、研究開発の段階から実社会での大規模展開へと移行しており、エッジ上でファウンデーションモデルを実行できるコンパクトで省電力な AI スーパーコンピュータへの需要が高まっています。
このニーズに応えるため、NVIDIA は本日、NVIDIA Thor アーキテクチャを基盤とした新モジュール「T3000」と「T2000」を発表しました。これにより、大規模なロボットやエッジ AI アプリケーションの展開が可能になります。
Jetson AGX Thor は、次世代の二足歩行ロボットや各種ロボティクスシステムの基盤として機能し、業界全体での採用が拡大しています。1X、Agile Robots、Amazon Robotics、Boston Dynamics、FANUC、日立、Techman Robot といった主要企業が、このプラットフォームをベースに製品開発を進めています。
T3000 で実現する二足歩行ロボットとロボティクスシステムの展開
これらの機能を支えるハードウェアの中心は、Jetson と IGX の T3000 モジュールです。T5000 に比べてサイズと消費電力が約半分というコンパクトな筐体ながら、865 FP4 teraflops の AI 演算能力を備えています。
Jetson T3000 は、NVIDIA Blackwell GPU と 8 コアの Neoverse Arm CPU、32GB の LPDDR5X メモリ、273GB/s のメモリ帯域、そして 25 GbE 接続機能を統合しています。一方の IGX T3000 も同等のパフォーマンスを発揮し、さらに機能安全を内蔵。人間と共存するロボット向けに設計されたフルスタックの安全性システム「NVIDIA Halos for Robotics」[https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/robotics/] をシームレスに実行できます。
サイズは小さいものの、T3000 は T5000 と同等の推論性能を達成しています。大規模言語モデルやビジョン・ランゲージ・モデル、ビジョン・ランゲージ・アクション・モデル、そして世界基盤モデルなど、マルチモーダルなワークロードに対応可能です。現在の高騰するメモリ価格を踏まえると、T3000 への移行はコスト削減にも寄与します。
T2000 で広がるエッジ AI
Jetson T2000 は、Thor アーキテクチャをより広範なエッジ AI システムへ展開します。400 FP4 teraflops の演算能力と 16GB のメモリを搭載し、視覚 AI エージェントや自律型移動ロボット（AMR）、産業用マニピュレータ、その他の知能化された機械を開発するエンジニアにとって、理想的な入り口となっています。
新しい NVIDIA Jetson モジュールの登場により、NVIDIA は 70 TOPS から 2,000 テラフロップスまでパフォーマンスを拡張可能なエッジ AI プラットフォームを提供しています。これにより、開発者はほぼあらゆるエッジ 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スキルで全 Jetson デバイスのメモリ最適化を自動化
AI エージェントは、これまで手作業と深い専門知識を要していたメモリの最適化、システム設定、デプロイメントのタスクを自動化することで、開発者の生産性を劇的に向上させています。
新たにリリースされた Jetson エージェントスキル を活用すれば、ソフトウェアスタック全体を最適化し、数週間かかっていた作業を数日で完了させながら大幅なメモリ削減を実現できます。これらのスキルは Jetson Thor や Jetson Orin を含む全 Jetson ポートフォリオをサポートしており、より少ないメモリ構成でも高度なワークロードを実行することが可能になります。
その結果、システムコストの低下、デプロイメントの高速化、そしてパフォーマンスを損なうことなく同じ製品ライン内でメモリ容量の低い SKU へ移行できる柔軟性が生まれました。
業界や地域を問わず、多くの企業がソフトウェア最適化を通じて開発スピードを加速させるとともに、大幅なメモリ削減を達成しています。
UBTech や Agile Robots といったヒューマノイドロボティクス分野のリーダー企業、そして産業向けソリューションを提供する Connect Tech は、メモリ使用量を最大 15GB 削減することに成功しました。これにより、NVIDIA Jetson AGX Orin の 64GB モジュールから、よりコンパクトな 32GB モジュールへの移行が可能になっています。
スマート小売分野では、SandStar がメモリ使用量を最大 4GB 削減し、16GB 構成ではなく NVIDIA Jetson Orin NX の 8GB モジュールでの展開を実現しました。また、ロボット「LOVOT」を開発した GROOVE X は、Jetson の異種 AI アクセラレータを活用してワークロードの配分を最適化。メモリ使用量を削減し、より低仕様の構成でも運用できる環境を整えています。
インテリジェント交通システムでは、NoTraffic が Jetson TX2 NX 上でメモリ使用量を 30% 削減しました。これにより、ハードウェア要件を増やすことなく、スマート交通プラットフォームにさらに多くの AI 機能を追加する余地が生まれています。
エージェントのスキル開発を簡素化し、NVIDIA NemoClaw のブループリントでインテリジェントエージェントを統括することで、Jetson は物理 AI に特化した「アジェンシー対応」プラットフォームとして進化しました。これにより、高度な推論能力や自律的な意思決定、大規模なタスク自動化が可能になっています。
NVIDIA Thor ラインナップへの Cosmos 3 エッジの提供
NVIDIA は本日、エムボディド・システム向けのロボット基盤モデルとして構築された「NVIDIA Cosmos 3」のフロンティアなオープンワールド基盤モデルファミリーを拡大しました。新たに追加されたのは、NVIDIA Thor プラットフォームに最適化された軽量モデルです。
Cosmos 3 Edge はパラメータ数 40 億個のモデルで、エムボディド・システムが世界を認識し、リアルタイムで推論を行い、オンデバイスでの推論を通じて行動を予測・生成するのを支援します。オープンな Cosmos フレームワークを活用すれば、開発者は約 1 日で特定のロボットやセンサーに合わせて Cosmos 3 Edge をポストトレーニングできます。これによりシミュレーションから実世界への移行（sim-to-real）のギャップを埋め、Jetson Thor 上でリアルタイムのビジョン分析やオンデバイスでのロボット制御ポリシーを実行することが可能になります。
エミュレーションモードで今日から開発を開始
NVIDIA Thor ファミリー全体でチップアーキテクチャとソフトウェアスタックを共有しているため、新モジュールはシームレスな開発パスを提供します。開発者は現在、チャネルパートナーを通じて入手可能な Jetson AGX Thor 開発者キットを使って構築を開始でき、T3000 や T2000 モジュールのパフォーマンスをエミュレーションすることが可能です。
NVIDIA の包括的な 物理 AI ソフトウェアスタックを活用すれば、ロボットシミュレーションや知覚機能を提供する「NVIDIA Isaac」や、オープンモデル の「NVIDIA Nemotron」「Cosmos 3」、そして Isaac GR00T などと組み合わせることで、次世代のロボットや自律型マシン、視覚 AI エージェントの開発を加速できます。
開発者は今月末から「JetPack 7.2.1」にて T3000 のエミュレーションモードを利用可能になります。T2000 モードのサポートは今後のリリースで追加される予定です。なお、Jetson T3000 および T2000 モジュールは 2027 年第 1 四半期に発売予定となっています。
ADLINK、Advantech、AAEON、Aetina、Auvidea、AVerMedia、Connect Tech、ForeCR、JWIPC、NEXCOM Robotic Solutions、Realtimes、Seeed Studio、Twowin、TZTEK、YUAN は、すでに Jetson エコシステムにおいて Thor ベースのソリューションを提供している主要パートナーの一部です。また、Antmicro、Neurealm、REBOTNIX、RidgeRun といったソフトウェアパートナーも、新しいモジュールへの移行を検討する顧客向けに、エミュレーションやマイグレーション支援ソリューションを提供します。
ADLINK, Advantech, AAEON, Aetina, Auvidea, AVerMedia, Connect Tech, ForeCR, JWIPC, NEXCOM Robotic Solutions, Realtimes, Seeed Studio, Twowin, TZTEK and YUAN are among other partners in the Jetson ecosystem already providing Thor-based solutions. Software partners such as Antmicro, Neurealm, REBOTNIX and RidgeRun will provide emulation and migration solutions for customers transitioning to the new modules.
物理 AI や実体化 AI が本格的な導入へと移行する中、新しい NVIDIA Thor コンピュータは、知能を持つヒューマノイドや自律型マシンを実世界へ展開するためのスケーラブルな基盤を開発者に提供します。
NVIDIA マーケットプレイス で Jetson AGX Thor 開発キットを見つけて、今日から開発を始めましょう。
原文を表示
General-purpose robots and autonomous machines are moving from research labs to real-world mass-market deployment, creating demand for compact, power-efficient AI supercomputers capable of running foundation models at the edge.
To meet that need, NVIDIA today introduced the T3000 and T2000, new modules based on the NVIDIA Thor architecture that enable mass-market robotics and edge AI applications at scale.
Jetson AGX Thor is powering this next generation of humanoid and robotic systems, with growing adoption across industries. Leading companies — including 1X, Agile Robots, Amazon Robotics, Boston Dynamics, FANUC, Hitachi and Techman Robot — are building on the platform.
Unlocking Humanoid and Robotics Deployment With T3000
The hardware underpinning those capabilities starts with the Jetson and IGX T3000 modules, which delivers 865 FP4 teraflops of AI compute in a compact form factor roughly half the size and power of the T5000. Jetson T3000 combines an NVIDIA Blackwell GPU, an eight-core Neoverse Arm CPU, 32GB of LPDDR5X memory and 273GB/s of memory bandwidth, along with 25 GbE connectivity. IGX T3000 delivers the same performance with integrated functional safety while seamlessly running the NVIDIA Halos for Robotics full-stack safety system for robots operating alongside humans.
Despite its smaller footprint, the T3000 achieves similar inference performance of the T5000 for multimodal workloads, including large language models, vision language models, vision language action models and world foundation models. Migrating to T3000 helps reduce costs amid high memory prices.
Going Wide on Edge AI With T2000
The Jetson T2000 brings Thor architecture to a broader range of edge AI systems. With 400 FP4 teraflops of compute and 16GB of memory, it provides an entry point for developers building visual AI agents, autonomous mobile robots, industrial manipulators and other intelligent machines.
With the introduction of the new NVIDIA Jetson modules, NVIDIA now offers a scalable edge AI platform spanning performance from 70 TOPS to 2,000 teraflops, enabling developers to address virtually any edge AI workload.
New Agent Skills Automate Memory Optimization Across All Jetson Devices
AI agents are transforming developer productivity by automating memory optimization, system configuration and deployment tasks that previously required manual effort and deep domain expertise.
With the newly released Jetson agent skills, developers can optimize the entire software stack and achieve significant memory savings in days instead of weeks. These skills support the entire Jetson portfolio, including Jetson Thor and Jetson Orin, enabling developers to run more capable workloads on lower-memory configurations.
The result is lower system cost, faster deployment and the flexibility to move down one memory SKU within the same product tier without compromising performance.
Companies across industries and regions have accelerated development while achieving substantial memory savings through software optimization.
Humanoid robotics leaders including UBTech and Agile Robots, along with industrial solutions provider Connect Tech, have reduced memory usage by up to 15GB, enabling them to move from NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB to the 32GB module.
In smart retail, SandStar reduced memory usage by up to 4GB, enabling deployment on the NVIDIA Jetson Orin NX 8GB module instead of the 16GB configuration. In companion robotics, GROOVE X, creator of the LOVOT robot, uses Jetson’s heterogeneous AI accelerators to optimize workload distribution, reducing memory usage and enabling deployment on lower-memory configurations.
In intelligent transportation, NoTraffic reduced memory usage by 30% on Jetson TX2 NX, creating headroom to add more AI capabilities into its smart traffic platform without increasing hardware requirements.
With agent skills simplifying development and NVIDIA NemoClaw blueprints orchestrating intelligent agents, Jetson is an agentic-ready platform for physical AI, enabling advanced reasoning, autonomous decision-making and task automation at scale.
Delivering Cosmos 3 Edge to NVIDIA Thor Lineup
NVIDIA today expanded its NVIDIA Cosmos 3 frontier open world foundation model family — built as a robot foundation model for embodied systems — with a lightweight model compatible with NVIDIA Thor platforms. Cosmos 3 Edge is a 4-billion-parameter model helping embodied systems see the world, reason over it in real time, and predict and generate actions through on-device inference. Using the open Cosmos framework, developers can post-train Cosmos 3 Edge for specific embodiments and sensors in about a day — closing the sim-to-real gap — then deploy on Jetson Thor for real-time vision analysis and on-device robot policy.
Start Development Today With Emulation Mode
Sharing the same chip architecture and software stack in the NVIDIA Thor family, the new modules provide a seamless development path. Developers can begin building today using the Jetson AGX Thor developer kit available through channel partners and emulate the performance of T3000 and T2000 modules.
Using NVIDIA’s full physical AI software stack — including NVIDIA Isaac for robotics simulation and perception — alongside open models such as NVIDIA Nemotron, Cosmos 3 and Isaac GR00T, developers can accelerate the development of next-generation robots, autonomous machines and visual AI agents.
Developers can begin using T3000 emulation mode later this month with JetPack 7.2.1. Support for T2000 emulation mode will follow in a future release. The Jetson T3000 and T2000 modules are scheduled to become available in Q1 2027.
ADLINK, Advantech, AAEON, Aetina, Auvidea, AVerMedia, Connect Tech, ForeCR, JWIPC, NEXCOM Robotic Solutions, Realtimes, Seeed Studio, Twowin, TZTEK and YUAN are among other partners in the Jetson ecosystem already providing Thor-based solutions. Software partners such as Antmicro, Neurealm, REBOTNIX and RidgeRun will provide emulation and migration solutions for customers transitioning to the new modules.
As physical AI and embodied AI move toward mainstream deployment, the new NVIDIA Thor computers give developers a scalable foundation for bringing intelligent humanoids and autonomous machines into the real world.
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