NVIDIA เปิดตัวโมดูล Jetson Thor รุ่นใหม่ ขับเคลื่อนหุ่นยนต์ Humanoid และ Edge AI สู่ตลาดมวลชน

หุ่นยนต์อเนกประสงค์และเครื่องจักรเคลื่อนที่อัตโนมัติกำลังก้าวข้ามจากห้องปฏิบัติการวิจัยไปสู่การใช้งานในตลาดมวลชนบนโลกแห่งความเป็นจริง ส่งผลให้ความต้องการซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ขนาดกะทัดรัดและประหยัดพลังงานเพิ่มสูงขึ้น โดยเฉพาะเครื่องที่สามารถรัน foundation models ที่ edge ได้ เพื่อตอบสนองความต้องการดังกล่าว NVIDIA ได้เปิดตัว T3000 และ T2000 โมดูลใหม่ที่ใช้สถาปัตยกรรม NVIDIA Thor ซึ่งจะช่วยให้การใช้งานหุ่นยนต์ในตลาดมวลชนและแอปพลิเคชัน edge AI ระดับสเกลเกิดขึ้นได้จริง

Jetson AGX Thor กำลังกลายเป็นขุมพลังสำคัญของระบบหุ่นยนต์และ humanoid รุ่นถัดไป โดยได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางจากบริษัทชั้นนำ อาทิ 1X, Agility, Agile Robots, Amazon Robotics, Boston Dynamics, FANUC, Hitachi, Medtronic และ Techman Robot ที่ต่างกำลังพัฒนาเทคโนโลยีบนแพลตฟอร์มนี้

ปลดล็อกขีดความสามารถ Humanoid และหุ่นยนต์ด้วย T3000

จุดเริ่มต้นของประสิทธิภาพระดับสูงอยู่ที่โมดูล Jetson และ IGX T3000 ที่มอบพลังประมวลผล AI สูงถึง 865 FP4 teraflops ในขนาดที่กะทัดรัด โดยใช้พื้นที่และพลังงานเพียงครึ่งหนึ่งของรุ่น T5000 เท่านั้น ภายใน Jetson T3000 ประกอบด้วย NVIDIA Blackwell GPU, CPU Neoverse Arm 8 คอร์, หน่วยความจำ LPDDR5X ขนาด 32GB (แบนด์วิดท์ 273GB/s) และการเชื่อมต่อ 25 GbE ส่วน IGX T3000 จะเน้นความปลอดภัยในการทำงาน (functional safety) ผ่านระบบ NVIDIA Halos for Robotics เพื่อให้หุ่นยนต์ทำงานร่วมกับมนุษย์ได้อย่างไร้รอยต่อ

แม้จะมีขนาดเล็กลง แต่ T3000 ยังคงประสิทธิภาพการทำ inference ที่ใกล้เคียงกับ T5000 รองรับเวิร์กโหลดแบบ multimodal ทั้ง large language models, vision language models, vision language action models และ world foundation models การเปลี่ยนมาใช้ T3000 จึงช่วยลดต้นทุนฮาร์ดแวร์ได้ท่ามกลางสถานการณ์ราคาหน่วยความจำที่พุ่งสูง

ขยายขอบเขต Edge AI ด้วย T2000

Jetson T2000 นำสถาปัตยกรรม Thor มาสู่ระบบ edge AI ในวงกว้างยิ่งขึ้น ด้วยพลังประมวลผล 400 FP4 teraflops และหน่วยความจำ 16GB นับเป็นจุดเริ่มต้นที่เหมาะสมสำหรับนักพัฒนาในการสร้าง visual AI agents, หุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติ, แขนกลอุตสาหกรรม และเครื่องจักรอัจฉริยะรูปแบบต่างๆ

การเปิดตัวโมดูลใหม่นี้ทำให้ NVIDIA มีแพลตฟอร์ม edge AI ที่ปรับสเกลได้ครอบคลุมตั้งแต่ 70 TOPS จนถึง 2,000 teraflops ช่วยให้นักพัฒนาสามารถจัดการเวิร์กโหลด AI ได้ทุกรูปแบบ

Agent Skills ใหม่: จัดการหน่วยความจำอัตโนมัติบนอุปกรณ์ Jetson ทุกรุ่น

AI agents กำลังเข้ามาปฏิรูปการทำงานของนักพัฒนาด้วยการปรับจูนขั้นตอนการใช้หน่วยความจำอัตโนมัติ การกำหนดค่าระบบ และงานด้านการตั้งค่า (deployment) ซึ่งแต่เดิมต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางและเวลาดำเนินการนาน

ด้วย Jetson agent skills ผู้ออกแบบจะสามารถรีดประสิทธิภาพซอฟต์แวร์สแต็กและประหยัดหน่วยความจำได้มหาศาลภายในเวลาไม่กี่วันแทนที่จะเป็นสัปดาห์ โดยรองรับทั้งตระกูล Jetson Thor และ Jetson Orin ช่วยให้สามารถรันเวิร์กโหลดหนักๆ บนเครื่องที่มีสเปกหน่วยความจำต่ำลงได้ ซึ่งส่งผลดีต่อต้นทุนรวมของระบบที่ต่ำลง การปรับใช้เร็วขึ้น และเพิ่มความยืดหยุ่นในการเลือกใช้รุ่นหน่วยความจำ (SKU) ที่ย่อมเยาลงหนึ่งระดับโดยไม่สูญเสียประสิทธิภาพ

ตัวอย่างความสำเร็จจากพันธมิตรของ NVIDIA:

• UBTech และ Agile Robots: ลดการใช้หน่วยความจำได้สูงสุด 15GB ทำให้เปลี่ยนจากรุ่น AGX Orin 64GB มาใช้โมดูล 32GB แทนได้
• SandStar: ในธุรกิจค้าปลีกอัจฉริยะ สามารถลดหน่วยความจำได้ 4GB จนสลับมาใช้ Jetson Orin NX 8GB แทนรุ่น 16GB ได้
• GROOVE X: ผู้สร้างหุ่นยนต์ LOVOT ใช้ตัวเร่งความเร็ว AI เพื่อกระจายเวิร์กโหลด ช่วยให้ใช้งานในสเปกหน่วยความจำที่ต่ำลงได้
• NoTraffic: ลดการใช้หน่วยความจำลง 30% บน Jetson TX2 NX ทำให้มีพื้นที่เหลือสำหรับเพิ่มขีดความสามารถ AI ใหม่ๆ

ด้วยการสนับสนุนจาก agent skills และ NVIDIA NemoClaw blueprints ทำให้ Jetson กลายเป็นแพลตฟอร์มแบบ agentic-ready สำหรับ physical AI ที่พร้อมรองรับการตัดสินใจและการทำงานอัตโนมัติระดับสูง

ผนวก Cosmos 3 Edge เข้ากับตระกูล NVIDIA Thor

NVIDIA ได้ขยายขีดความสามารถของ NVIDIA Cosmos 3 ซึ่งเป็น open world foundation model สำหรับระบบที่อยู่ในร่างจริง (embodied systems) ให้ใช้งานร่วมกับแพลตฟอร์ม Thor ได้ โดย Cosmos 3 Edge เป็นโมเดลขนาด 4 พันล้านพารามิเตอร์ที่ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถมองเห็น ให้เหตุผล และคาดการณ์การกระทำได้แบบเรียลไทม์บนตัวอุปกรณ์ นักพัฒนาสามารถทำ post-train เพื่อปรับแต่งเข้ากับหุ่นยนต์และเซ็นเซอร์เฉพาะทางได้ภายในวันเดียว ช่วยลดช่องว่างระหว่างโลกจำลองและโลกจริง (sim-to-real gap) ได้อย่างดี

เริ่มต้นการพัฒนาได้ทันทีผ่าน Emulation Mode เนื่องจากการใช้สถาปัตยกรรมชิปและซอฟต์แวร์สแต็กเดียวกันทั่วทั้งตระกูล NVIDIA Thor นักเพัฒนาจึงสามารถเริ่มสร้างงานได้ทันทีผ่านชุดพัฒนา Jetson AGX Thor ที่จำหน่ายโดย พันธมิตรผู้จัดจำหน่าย และใช้โหมดจำลองประสิทธิภาพ (emulate) ของรุ่น T3000 และ T2000

การใช้ซอฟต์แวร์สแต็ก physical AI ของ NVIDIA อย่างเต็มรูปแบบ ซึ่งครอบคลุมทั้ง NVIDIA Isaac สำหรับการจำลองโลก ไปจนถึง โมเดลแบบเปิด อย่าง NVIDIA Nemotron, Cosmos 3 และ Isaac GR00T จะช่วยเร่งการพัฒนาหุ่นยนต์เจเนอเรชันถัดไปให้รวดเร็วยิ่งขึ้น

นักพัฒนาสามารถเริ่มใช้โหมดจำลองของ T3000 ได้ในช่วงปลายเดือนนี้พร้อม JetPack 7.2.1 ส่วน T2000 จะตามมาในรุ่นถัดไป โดยโมดูล Jetson T3000 และ T2000 มีกำหนดวางจำหน่ายจริงช่วงไตรมาสแรกของปี 2027

ปัจจุบันมีพันธมิตรในระบบนิเวศอย่าง ADLINK, Advantech, AAEON, Aetina, Auvidea, AVerMedia, Connect Tech, ForeCR, JWIPC, NEXCOM Robotic Solutions, Realtimes, Seeed Studio, Twowin, TZTEK และ YUAN รวมถึงพันธมิตรซอฟต์แวร์อย่าง Antmicro, Neurealm, REBOTNIX และ RidgeRun ที่พร้อมนำเสนอโซลูชันบน Thor แล้ว

เมื่อ physical AI และ embodied AI ก้าวเข้าสู่ตลาดหลัก คอมพิวเตอร์ NVIDIA Thor จะเป็นรากฐานสำคัญที่ช่วยให้นักพัฒนานำ humanoid และเครื่องจักรอัตโนมัติอัจฉริยะเข้าสู่ชีวิตประจำวันของทุกคน

สามารถสั่งซื้อ Jetson AGX Thor Developer Kit ได้ที่ NVIDIA marketplace เพื่อเริ่มการพัฒนาได้แล้ววันนี้