Nvidia нацеливается на начальный уровень физического искусственного интеллекта: производительность Jetson Orin Nano 2 при выводе удваивается, энергопотребление снижается на 40%

NVIDIA продолжает расширять возможности искусственного интеллекта (AI) за пределы центров обработки данных, перенося их в устройства реального мира, такие как роботы.

Во вторник, 25 июня по восточноамериканскому времени, NVIDIA анонсировала новое поколение доступной платформы для робототехники Jetson Orin Nano 2, ориентированной на роботов, беспилотники и другие периферийные AI-приложения, чувствительные к стоимости, энергопотреблению и возможностям вычислений в реальном времени.

По словам NVIDIA, при сохранении таких же компактных размеров, производительность инференса Jetson Orin Nano 2 по сравнению с предыдущим поколением Jetson Orin Nano Super увеличена в 2 раза; при режиме энергопотребления в 15 Вт новая платформа обеспечивает ту же производительность, что и предыдущее поколение, при 40% меньшем энергопотреблении.

С точки зрения аппаратного обеспечения, Jetson Orin Nano 2 оснащён 8-ядерным процессором, 8 ГБ оперативной памяти, а вычислительная мощность AI достигает 780 триллионов операций в секунду. NVIDIA отмечает, что новая платформа повышает возможности AI-инференса за счёт улучшения тензорных ядер и увеличения пропускной способности памяти, при этом продолжая поддерживать программную экосистему NVIDIA для роботов и периферийного AI. Она способна запускать большие языковые модели и модели визуально-языкового AI, оптимизированные по памяти, включая Cosmos, Nemotron, Gemma 4, Qwen 3 и другие.

Выпуск этого нового продукта важен не только как появление более мощного мини-компьютера для AI. По мере того как модели AI становятся компактнее и эффективность инференса возрастает, задачи визуального понимания, языкового взаимодействия и принятия решений в реальном времени, ранее зависящие от облака, постепенно переходят на конечные устройства, такие как роботы и беспилотники. NVIDIA рассчитывает при помощи Jetson Orin Nano 2 ещё больше снизить порог входа физического AI на устройства начального уровня.

Ускорение внедрения компактных AI-моделей, рост спроса на интеллектуальные решения на роботе

Появление Jetson Orin Nano 2 совпадает с этапом эволюции индустрии искусственного интеллекта, когда он распространяется с облака на конечные устройства.

В отличие от AI в дата-центрах, для роботов и беспилотников к вычислительным платформам предъявляются гораздо более жёсткие требования: из-за ограниченных размеров невозможно использовать мощные процессоры, а также необходимо непрерывно осуществлять визуальное восприятие, понимание среды и принятие решений во время движения. Поэтому важнее, чем максимальная производительность, становится объём AI-вычислений на ватт.

NVIDIA отмечает, что в режиме 15 Вт Jetson Orin Nano 2 обеспечивает ту же производительность, что и предыдущее поколение, при 40% меньшем потреблении энергии. Для роботов и беспилотников на батарейном питании это означает, что производители могут либо снизить энергопотребление при сохранении производительности, либо высвободить ресурсы для увеличения автономности, улучшения охлаждения или оснащения дополнительными датчиками.

В то же время рост возможностей компактных AI-моделей быстро меняет границы применения AI на устройствах конечного уровня.

По словам главы подразделения робототехники и периферийного AI NVIDIA, Тары, точность некоторых средних и малых передовых моделей сейчас достигла уровня крупных моделей прошлого года, что создаёт предпосылки для реализации интеллектуальных возможностей в режиме реального времени на периферийных устройствах.

Ранее периферийный AI в основном использовался для задач обнаружения объектов и классификации изображений; по мере же увеличения вычислительных способностей конечные устройства начинают обладать более сложными навыками языкового понимания, визуального вывода и мультимодального взаимодействия.

Это подталкивает роботов к развитию от простого восприятия окружающей среды до её понимания и активных действий на основании этого понимания.

От визуального распознавания к мультимодальному пониманию: ключевая роль принятия решений в реальном времени

NVIDIA позиционирует платформу Jetson как важную вычислительную основу для получения роботами “физического интеллекта”.

Сегодня роботы обрабатывают не только изображение с камеры, но и речевые команды, голосовые сигналы, пространственную информацию и данные с различных сенсоров. Для робота способность быстро объединять эту информацию на локальном уровне и реагировать практически без задержек — ключевое условие автономной работы.

Jetson Orin Nano 2 нацелен, таким образом, на ряд типичных сценариев, включая бытовых роботов, системы визуального AI, дронов-доставщиков и беспилотные устройства для инспекций.

Например, дочерняя компания Google, Wing, уже использует Jetson Orin Nano Super и стек программного обеспечения NVIDIA в своих дронах-доставщиках и планирует оценить возможности Jetson Orin Nano 2. NVIDIA отмечает, что более высокая производительность и энергоэффективность помогут Wing улучшить возможности дронов по инференсу и восприятию в реальном времени с помощью AI.

Компания бытовой робототехники Matic планирует использовать Jetson Orin Nano 2 для усовершенствования реакций робота на естественный язык, распознавания жестов, пространственного построения карт и семантического понимания, что позволит роботам более автономно выполнять задачи по уборке.

Кроме того, NVIDIA демонстрировала работу Jetson Orin Nano 2 на роботе Reachy Mini. По словам NVIDIA, эта платформа способна одновременно запускать языковые, голосовые и визуальные AI-модели в реальном времени, показывая, что платформа начального уровня способна поддерживать разнообразные AI-модели.

Для производителей роботов преимущество заключается в том, что теперь робот может не только выполнять заранее заданные действия, но и понимать среду благодаря визуальной информации и языковым командам, а затем динамически адаптировать свои действия.

Именно поэтому в последние годы NVIDIA всё чаще акцентирует внимание на “физическом AI”: искусственный интеллект постепенно выходит за пределы программных сервисов на экране и внедряется в реальный мир, приводя в движение такие устройства, как роботы, автомобили и беспилотники.

Расширение экосистемы разработчиков и партнёров — NVIDIA усиливает рыночную экосистему для роботов

Помимо возможностей чипов, главным конкурентным преимуществом платформы Jetson всегда оставалась программная экосистема NVIDIA.

По данным NVIDIA, сейчас уже более 3 миллионов разработчиков создают решения на её платформе для робототехники. С выпуском Jetson Orin Nano 2 компания также продолжает развивать экосистему программных и аппаратных решений и сообщество разработчиков вокруг AI для роботов. Cognex, и Matic

Что касается программного обеспечения, Jetson Orin Nano 2 по-прежнему поддерживает платформу разработки роботов от NVIDIA и может запускать большие языковые и визуально-языковые модели, оптимизированные по памяти для устройств периферии, включая Cosmos, Nemotron от NVIDIA, а также Gemma 4, Qwen 3 и другие модели.

Это означает, что разработчики смогут разворачивать языковое и визуальное понимание, а также инференс непосредственно на роботах, даже если аппаратные ресурсы ограничены — без полной зависимости от облачных серверов.

Экосистема аппаратных решений также расширяется.

NVIDIA сообщает, что партнёры — Airborne, Advantech, Advantech, Aetina, Antmicro, Aptiv, Connect Tech, Seeed Studio и другие — разрабатывают платы, аппаратные системы, AI-программное обеспечение и референсные дизайны на базе Jetson Orin Nano 2, помогая робототехническим компаниям ускорять разработку и вывод продуктов на рынок.

NVIDIA также отмечает, что первыми начали использовать или тестировать Jetson Orin Nano 2 такие компании, как Cognex, Doosan Bobcat, Matic и другие, а также Wing планирует провести такую оценку.

В долгосрочной перспективе цель NVIDIA — не просто развивать линейку чипов для роботов, а построить полную экосистему, охватывающую AI-модели, программные инструменты, вычислительные платформы и робототехнические конечные устройства.

Эта стратегия по своей сути совпадает с достигнутыми преимуществами NVIDIA в AI для центров обработки данных: создаётся синергия аппаратного и программного обеспечения, а затем расширяется привлекательность платформы за счёт большого сообщества разработчиков.

Выход нового продукта ожидается в первой половине следующего года, вклад в коммерческие результаты пока не подтверждён

Однако следует отметить, что Jetson Orin Nano 2 пока находится только на этапе анонса, и до появления в продаже пройдёт некоторое время.

NVIDIA заявила, что модули Jetson Orin Nano 2 и наборы для разработчиков ожидаются в продаже в первой половине 2027 года. Поэтому непосредственный вклад этого продукта в ближайшие финансовые результаты компании ещё предстоит оценить.

По линии продуктового портфеля NVIDIA последовательно формирует систему продуктов для роботов и физического искусственного интеллекта: с одной стороны, высокопроизводительные платформы для сложных задач; с другой — благодаря Jetson Orin Nano 2 — доступные платформы для AI-инференса в устройствах, чувствительных к стоимости и энергопотреблению.

Если в будущем возможности компактных языковых и визуально-языковых моделей AI продолжат быстро расти, а стоимость инференса снижаться, тогда спрос на вычисления AI на конечных устройствах — например, в роботах и беспилотниках — может ещё более возрасти.

Для NVIDIA это означает, что рынок, за который она борется, шаг за шагом выходит за рамки классических AI-вычислений в центрах обработки данных, покрывая также AI-“мозги” роботов, беспилотников и других устройств реального мира. Jetson Orin Nano 2 — это важный шаг компании по продвижению в этот более широкий сегмент конечных устройств.