NVIDIA、エッジロボット向けJetson Thor拡張

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。

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