NVIDIAは2026年7月15日、ヒューマノイドや産業用ロボット、エッジAI機器向けの新しいコンピューティングモジュール「Jetson／IGX T3000」および「Jetson T2000」を発表した。
汎用ロボットや自律機械が研究段階から実社会での量産展開へ移行するなか、基盤モデルをエッジ側でリアルタイムに動かせる小型・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ることを受けた投入となる。
半分のサイズ・電力でT5000級の推論性能を実現するT3000
上位モデルの「Jetson／IGX T3000」は、NVIDIA Blackwell GPU、8コアのNeoverse Arm CPU、32GBのLPDDR5Xメモリ、273GB/秒のメモリ帯域、25GbE接続を備え、FP4精度で865テラフロップスのAI性能を発揮する。サイズと電力消費は上位機種「T5000」の約半分に抑えつつ、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処理でT5000に匹敵する推論性能を実現した。
メモリ価格高騰が続くなか、T3000への移行はコスト削減にも寄与するという。IGX T3000は機能安全機構を統合し、人と協働するロボット向けの安全システム「NVIDIA Halos for Robotics」をシームレスに実行できる。
エッジAIの入門機となるT2000
より広範なエッジAI機器向けにThorアーキテクチャを展開するのが「Jetson T2000」だ。FP4精度で400テラフロップスの性能と16GBメモリを備え、視覚AIエージェント、自律移動ロボット（AMR）、産業用マニピュレータなどを開発する際の入門機として位置付けられる。
今回の2モジュールの投入により、NVIDIAのエッジAIプラットフォームは70 TOPSから2,000 TFLOPSまでをカバーするスケーラブルな構成となり、幅広いエッジAIワークロードに対応できるようになった。
メモリ使用量を自動最適化する「Jetsonエージェントスキル」
NVIDIAは同時に、Jetson ThorおよびJetson Orin全世代に対応する新機能「Jetsonエージェントスキル」も発表した。AIエージェントがメモリ最適化やシステム構成、デプロイ作業を自動化することで、従来数週間かかっていた作業を数日に短縮できる。
ヒューマノイド開発を手がけるUBTechやAgile Robots、産業ソリューションのConnect Techはメモリ使用量を最大15GB削減し、Jetson AGX Orin 64GBモデルから32GBモデルへの移行を実現した。スマートリテール分野のSandStarは最大4GBを削減しOrin NX 8GBモデルでの運用を可能にし、コンパニオンロボット「LOVOT」を手がけるGROOVE XはヘテロジニアスなAIアクセラレータを活用してワークロード配分を最適化している。交通分野のNoTrafficもJetson TX2 NX上でメモリ使用量を30%削減し、既存ハードウェアのままAI機能を追加する余地を確保した。
軽量版基盤モデル「Cosmos 3 Edge」も追加
あわせて、エンボディドAI向けのロボット基盤モデル群「NVIDIA Cosmos 3」にThor対応の軽量版「Cosmos 3 Edge」が加わった。パラメータ数40億のこのモデルは、ロボットが周囲の環境を認識し、リアルタイムに推論して行動を予測・生成することをオンデバイスで可能にする。
開発者はオープンなCosmosフレームワークを使い、約1日で特定の機体やセンサー構成向けに追加学習させ、Jetson Thor上でリアルタイムの視覚解析やロボットの行動判断に活用できる。
採用企業とロードマップ
現行の「Jetson AGX Thor」は既に1X、Agile Robots、Amazon Robotics、Boston Dynamics、FANUC、日立、Techman Robotなど幅広い企業に採用されている。
開発者はJetson AGX Thor開発者キットを使って先行開発を進められ、T3000のエミュレーションモードは今月中にJetPack 7.2.1で利用可能になる予定。T2000のエミュレーション対応は今後のリリースで追加される。T3000・T2000モジュールの提供開始は2027年第1四半期を予定している。
ADLINK、Advantech、AAEONなどのJetsonエコシステムパートナー各社もThorベースのソリューション提供を進めている。
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