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NVIDIA presentó dos nuevos módulos de computación para robots y sistemas de inteligencia artificial que operan directamente en fábricas, vehículos y otros entornos físicos. Los Jetson T3000 y T2000 utilizan la arquitectura Thor y buscan llevar modelos avanzados a equipos compactos con menor consumo de energía.
Según el anuncio oficial de NVIDIA, publicado el 15 de julio, los módulos están orientados a robots humanoides, máquinas autónomas, agentes de visión e instalaciones industriales que necesitan procesar información cerca del lugar donde se genera.
El T3000 combina una GPU basada en Blackwell, un procesador Arm de ocho núcleos, 32 GB de memoria y conectividad de 25 gigabits por segundo. NVIDIA indica que ofrece 865 teraflops FP4 de capacidad para IA en un formato aproximadamente equivalente a la mitad del tamaño y consumo del T5000.
El T2000 se dirige a aplicaciones más amplias de inteligencia artificial en el borde. Cuenta con 16 GB de memoria y 400 teraflops FP4, una configuración pensada para robots móviles, manipuladores industriales, cámaras inteligentes y otros sistemas que deben responder sin depender continuamente de un centro de datos remoto.
NVIDIA también anunció herramientas de agentes que automatizan la optimización de memoria y la configuración del software. La compañía afirma que algunos socios lograron reducir el uso de memoria, aunque esos resultados corresponden a casos divulgados por el fabricante y pueden variar según la aplicación.
Otro componente es Cosmos 3 Edge, un modelo de 4,000 millones de parámetros destinado a sistemas capaces de interpretar el entorno y ejecutar acciones mediante inferencia en el dispositivo. Los desarrolladores podrán comenzar a emular el T3000 durante julio con JetPack 7.2.1.
Los módulos T3000 y T2000 tienen disponibilidad comercial prevista para el primer trimestre de 2027. Empresas como Amazon Robotics, Boston Dynamics, FANUC y Hitachi figuran entre las organizaciones que trabajan con la plataforma Jetson Thor.
Para fabricantes y startups, la noticia refleja el avance de la llamada IA física: sistemas que combinan modelos, sensores y capacidad informática dentro de una máquina. Su adopción dependerá tanto del rendimiento como de la seguridad funcional, el costo, el mantenimiento y la capacidad de operar junto a personas.