NVIDIAは本日、Therアーキテクチャに基づく全新の「Jetson T3000」と「T2000」モジュールを正式にリリースしました。これらは、汎用ロボットや自律型システムが実験室から量産段階へ移行する過程で必要となる、コンパクトかつ高出力のエッジAI計算プラットフォームへのニーズに応えることを目的としています。この2つの新製品により、NVIDIAのJetson製品ラインナップはさらに拡大し、開発者にはエントリーレベルからハイエンドまで柔軟な選択肢が提供されます。 Jetson T3000は、NVIDIA製Blackwell GPUと8コアArm Neoverse CPUを搭載し、32GBのLPDDR5Xメモリ（帯域幅273GB/s）および25GbE高速ネットワーク接続に対応しています。AI演算能力は865 FP4 TFLOPSを発揮します。サイズと消費電力はフラッグシップモデルであるT5000のおよそ半分ですが、大規模言語モデル（LLM）、ビジョンランゲージモデル（VLM）、ビジョン・アクションモデル、そしてワールドベースモデルなどにおけるマルチモーダル推論タスクでは、T5000と同様のパフォーマンスを実現できます。機能要件の高い用途向けには、「IGX T3000」が用意されており、同等のパフォーマンスに加えて機能的セキュリティ機能を統合し、NVIDIAのHalos for Roboticsフルスタックセーフティシステムをシームレスに実行することで、人間に近い環境でのロボットの動作安全性を保証します。 より広範なエッジAIシステムを対象としたJetson T2000は、400 FP4 TFLOPSの演算能力と16GBのメモリを提供し、ビジュアル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のスマートエッジデバイス開発に適しています。これで、NVIDIA Jetsonプラットフォームは70 TOPSから2000 TFLOPSに至るまで、拡張性の高い完全なエッジAI製品マトリクスを構築し、ほぼあらゆるエッジAIワークロードのカバレッジが可能となりました。 ハードウェア面に加え、NVIDIAは「Jetson Agent Skills」（エージェントスキル）も発表しました。これはメモリオプティマイズ、システム構成、デプロイメントタスクを自動化し、ソフトウェアスタックの最適化サイクルを数週間から数日へと短縮するものです。すでに複数の企業がこの機能を活用してメモリコストを大幅に削減しており、例えばUnitree（優必選）やAgile Robotsなどはソフトウェアインプロウメンテーションによって最大15GBのメモリ節約を実現し、64GB搭載のJetson AGX Orinから32GBモジュールへの移行を果たしました。小売ソリューション企業のSandStarは4GBのメモリ節約を行い、8GB搭載のOrin NXモジュール上で展開することを可能にし、インテリジェントトランスポートシステムのNoTrafficはTX2 NXにおいてメモリ使用量を30％削減し、新たなAI機能のためのスペースを確保しました。 基盤モデルに関しては、NVIDIAは40億パラメータを持つ軽量級の世界基礎モデル「Cosmos 3 Edge」をThorプラットフォームに取り入れました。開発者はオープンソースのCosmosフレームワークを利用することで、約1日で特定のアプリケーション向けのファインチューニングを終え、Jetson Thor上でリアルタイムの視覚分析やオンデバイスのロボット戦略推論を実行することが可能です。現在、開発者はJetson AGX Thor Developer Kitを用いて開発を開始できます。また、今月下旬にJetPack 7.2.1と共にT3000のエミュレーションモードが登場し、その後のバージョンでT2000のエミュレーションモードも提供される予定です。両新モジュールは2027年第1四半期に市場投入されることが見込まれており、ADLINK、Advantech（研華）、Ant International（安泰国際）をはじめとする多数のエコシステムパートナーが既にThorベースのソリューションを提供開始しています。ソフトウェアパートナーについても、移行支援としてシミュレーション環境や移行サポートを実施していく計画です。フィジカルAIやエンボディードインテリジェンスがメインストリームアプリケーションへ進出するにつれ、新しいThor計算プラットフォームは、現実世界における知能的人間型ロボットや自律システムの導入に対して堅牢でスケーラブルな基盤を開発者に提供することになります。