NVIDIA lanza la nueva plataforma de cálculo de entrada para robots Jetson Orin Nano 2, dirigida a aplicaciones de IA en el borde como robots y drones.

Autor y fuente del artículo: Sina Tech

NVIDIA está extendiendo aún más la capacidad de la inteligencia artificial (IA) desde los centros de datos hacia dispositivos del mundo real, como robots.

El martes 25, hora del este de EE. UU., NVIDIA anunció el lanzamiento de la nueva plataforma de cómputo de entrada para robots, Jetson Orin Nano 2, dirigida a aplicaciones de IA en el borde sensibles al costo, al consumo de energía y a la capacidad de cómputo en tiempo real, como robots y drones.

NVIDIA afirma que, manteniendo el mismo tamaño compacto, el rendimiento de inferencia de Jetson Orin Nano 2 es el doble que el de la generación anterior, Jetson Orin Nano Super; en modo de consumo de 15 vatios, logra el mismo rendimiento que la generación anterior con un 40% menos de consumo energético.

Desde el punto de vista del hardware, el Jetson Orin Nano 2 cuenta con un procesador de 8 núcleos y 8 GB de memoria, con una capacidad de cómputo de IA de 78 billones de operaciones por segundo. NVIDIA indica que la nueva plataforma mejora la capacidad de inferencia de IA mediante actualizaciones en los núcleos tensor, aumento del ancho de banda de memoria, entre otros, y sigue siendo compatible con el ecosistema de software de NVIDIA diseñado para robots e IA en el borde, permitiendo ejecutar modelos de lenguaje grande y modelos visuales de lenguaje optimizados para eficiencia de memoria, incluyendo Cosmos, Nemotron, Gemma 4 y Qwen 3.

El significado de este lanzamiento no es solo presentar una computadora AI pequeña con un rendimiento más potente. A medida que los modelos de IA continúan miniaturizándose y su eficiencia de inferencia mejora constantemente, tareas que anteriormente dependían principalmente del procesamiento en la nube, como la comprensión visual, la interacción lingüística y la toma de decisiones en tiempo real, se están transfiriendo gradualmente hacia dispositivos terminales como robots y drones. NVIDIA espera reducir aún más la barrera de entrada para que la IA física llegue a dispositivos de nivel inicial mediante Jetson Orin Nano 2.

Los pequeños modelos de IA aceleran su implementación, y aumenta la demanda de inteligencia en el borde de los robots

El lanzamiento del Jetson Orin Nano 2 coincide con la etapa en que la industria de la inteligencia artificial se extiende desde la nube hacia los dispositivos finales.

A diferencia de la IA en centros de datos, los robots y los drones enfrentan restricciones más estrictas en las plataformas de cómputo: su tamaño limitado generalmente no permite integrar procesadores de alto consumo energético, y además deben realizar continuamente percepción visual, comprensión del entorno y toma de decisiones mientras se mueven. Por lo tanto, la cantidad de capacidad de IA por unidad de consumo energético suele ser más importante que simplemente perseguir el rendimiento máximo.

NVIDIA indica que el Jetson Orin Nano 2 puede lograr el mismo rendimiento en modo de 15 vatios con un 40% menos de consumo energético que la generación anterior. Para robots y drones alimentados por batería, esto significa que los fabricantes de dispositivos pueden reducir el consumo de energía bajo los mismos requisitos de rendimiento, o bien utilizar el ahorro de energía para mejorar la autonomía, la capacidad de disipación térmica u otras configuraciones de sensores.

Al mismo tiempo, la capacidad de los pequeños modelos de inteligencia artificial está mejorando rápidamente y está cambiando los límites de la aplicación de la inteligencia artificial en el extremo.

Tara, head of NVIDIA's robotics and edge AI business, said that today, the accuracy of some small and medium-sized frontier models has reached the level of large frontier models from last year, creating the conditions for real-time intelligence on edge devices.

Anteriormente, la inteligencia artificial en el borde se encargaba principalmente de tareas como detección de objetos y clasificación de imágenes; sin embargo, con el aumento de la capacidad de los modelos, los dispositivos terminales ahora poseen habilidades más complejas de comprensión del lenguaje, razonamiento visual e interacción multimodal.

Esto también permite que los robots evolucionen de “capaces de percibir el entorno” a “capaces de comprender el entorno y tomar acciones”.

De la identificación visual a la comprensión multimodal, la toma de decisiones en tiempo real se vuelve clave

NVIDIA está posicionando la plataforma Jetson como la base de cálculo clave para que los robots adquieran "inteligencia física".

Actualmente, la información que los robots necesitan procesar ya no se limita a las imágenes capturadas por cámaras, sino que también incluye instrucciones de lenguaje natural, voz, información espacial y datos de diversos sensores. Para los robots, fusionar rápidamente esta información localmente y reaccionar con baja latencia es una condición esencial para lograr su funcionamiento autónomo.

Jetson Orin Nano 2 está diseñado para múltiples escenarios típicos, incluyendo robots domésticos, sistemas de inteligencia artificial visual, drones de entrega y drones de inspección.

Por ejemplo, Wing, la empresa de entrega mediante drones propiedad de Google, ya ha adoptado Jetson Orin Nano Super y la pila de software de NVIDIA en sus drones de entrega, y planea evaluar Jetson Orin Nano 2. NVIDIA afirma que un mayor rendimiento y eficiencia energética podrían ayudar a Wing a mejorar aún más la percepción y la inferencia de inteligencia artificial en tiempo real de sus drones.

La empresa de robots domésticos Matic planea utilizar el Jetson Orin Nano 2 para mejorar la interacción por lenguaje natural, el reconocimiento de gestos, la creación de mapas espaciales y la comprensión semántica de los robots, permitiéndoles realizar tareas como la limpieza de manera más autónoma.

Además, NVIDIA mostró un caso de uso del Jetson Orin Nano 2 funcionando con el robot Reachy Mini. NVIDIA indicó que esta plataforma puede manejar simultáneamente modelos de lenguaje, modelos de voz y tareas de inteligencia artificial visual en tiempo real, demostrando la capacidad de una plataforma de cómputo de borde de nivel inicial para ejecutar múltiples modelos de inteligencia artificial.

Para los fabricantes de robots, la importancia de esta capacidad radica en que los robots ya no solo realizan acciones fijas según programas preestablecidos, sino que pueden comprender el entorno mediante información visual e instrucciones lingüísticas, y ajustar sus acciones de forma dinámica.

Esta es también la razón por la que NVIDIA ha enfatizado continuamente el "IA física" en los últimos años: la inteligencia artificial está pasando gradualmente de los servicios de software en pantallas al mundo real, y finalmente impulsará dispositivos físicos como robots, automóviles y drones.

Expansión de desarrolladores y socios, NVIDIA continúa fortaleciendo el ecosistema de robots

Además del rendimiento del chip, el ecosistema de software ha sido una ventaja competitiva clave de la plataforma NVIDIA Jetson.

NVIDIA indica que actualmente más de 3 millones de desarrolladores están desarrollando sobre su pila de tecnología robótica. Con el lanzamiento de Jetson Orin Nano 2, NVIDIA también está ampliando aún más el ecosistema de software, hardware y desarrolladores alrededor de la IA robótica. Cognex, and Matic

En cuanto al software, Jetson Orin Nano 2 sigue siendo compatible con la plataforma de desarrollo de robots de NVIDIA y puede ejecutar modelos de lenguaje grandes y modelos visuales de lenguaje optimizados para eficiencia de memoria en dispositivos de borde, incluyendo los modelos Cosmos, Nemotron, Gemma 4 y Qwen 3 de NVIDIA.

Esto significa que los desarrolladores pueden implementar directamente en los terminales robóticos capacidades de comprensión del lenguaje, comprensión visual y razonamiento, con recursos de hardware relativamente limitados, sin depender completamente de servidores en la nube.

La ecosistema de hardware también está expandiéndose simultáneamente.

NVIDIA informa que socios como Elbit Systems, Advantech, Advantech, Aetina, Antmicro, Aptiv, Connect Tech y Seeed Studio están desarrollando placas portadoras, sistemas de hardware, software de inteligencia artificial y diseños de referencia en torno a Jetson Orin Nano 2, ayudando a los fabricantes de robots a acortar el ciclo de desarrollo y lanzamiento de sus productos.

NVIDIA también indicó que las primeras empresas en comenzar a adoptar o explorar Jetson Orin Nano 2 incluyen Cognex, Doosan Bobcat, Matic, entre otras, y Wing también planea evaluar esta plataforma.

Desde una perspectiva de mayor plazo, NVIDIA no busca establecer simplemente un negocio de chips para robots, sino un ecosistema completo que abarque modelos de inteligencia artificial, herramientas de software, plataformas de cómputo y terminales robóticas.

Este modelo presenta cierta similitud con la ventaja competitiva que NVIDIA ha establecido en el ámbito de la inteligencia artificial en centros de datos: mediante la sinergia entre rendimiento de hardware y ecosistema de software, y ampliando aún más la atracción de la plataforma a través de un gran número de desarrolladores.

El nuevo producto se espera que se lance en la primera mitad del próximo año, y su contribución comercial aún está por materializarse.

Sin embargo, tenga en cuenta que el Jetson Orin Nano 2 aún se encuentra en la fase de lanzamiento y faltan algunos meses para su disponibilidad real en el mercado.

NVIDIA indica que el módulo Jetson Orin Nano 2 y el kit de desarrollo se esperan que estén disponibles en la primera mitad de 2027. Por lo tanto, la contribución directa de este nuevo producto al desempeño reciente de NVIDIA aún está por verse.

Desde la perspectiva de la estructura de productos, NVIDIA está completando progresivamente su sistema de productos para robots y inteligencia artificial física: por un lado, satisfaciendo las necesidades de aplicaciones complejas mediante plataformas de cómputo para robots de mayor rendimiento; por otro lado, llevando la inferencia de inteligencia artificial a dispositivos finales más sensibles al costo y al consumo energético, como la plataforma de entrada Jetson Orin Nano 2.

Si los modelos de lenguaje pequeño y los modelos visuales de lenguaje continúan mejorando rápidamente sus capacidades y los costos de inferencia siguen disminuyendo, la demanda de capacidad de cómputo de inteligencia artificial en el borde para dispositivos como robots y drones podría aumentar aún más.

Para NVIDIA, esto significa que el mercado en el que compite está extendiéndose gradualmente desde la computación de inteligencia artificial en centros de datos tradicionales hacia los "cerebros" de inteligencia artificial detrás de dispositivos del mundo real, como robots y drones. Jetson Orin Nano 2 es un paso importante hacia una penetración aún mayor en mercados de terminales más amplios.