Jetson Thor: Výkonná AI přímo v robotovi

Jetson Thor představuje další generaci edge AI výpočtů – tedy umělé inteligence, která běží přímo v zařízení, například v robotovi, průmyslovém systému nebo autonomním stroji, a nemusí se spoléhat na cloud.

Platforma Jetson AGX Thor je postavena na grafické architektuře NVIDIA Blackwell a nabízí až 2 070 FP4 TFLOPS výkonu s 128 GB paměti, přičemž spotřeba se pohybuje okolo 130 wattů. Ve srovnání s předchozí generací Jetson AGX Orin to znamená až 7,5× vyšší AI výkon a zhruba 3,5× lepší energetickou účinnost.

Tento skokový nárůst výkonu otevírá dveře zcela nové třídě aplikací, kterým se říká „fyzická AI“ (physical AI). Roboty nyní mohou spouštět pokročilé modely přímo na svém palubním počítači, včetně modelů pro zpracování obrazu, jazyka a uvažování, které vyhodnocují data ze senzorů v reálném čase.

Hlavní vylepšení:

• Vysoce výkonná inference na hraně sítě pro generativní a uvažovací modely
• Zpracování dat z více senzorů (kamery, lidary) v reálném čase
• Energeticky efektivní provoz vhodný pro mobilní roboty a průmyslové systémy

Pro vývojáře robotiky to znamená, že stroje mohou samy provádět složitější vnímání okolí, plánování a interakci – bez zpoždění a závislosti na vzdálených serverech.

Vera Rubin NVL72: Infrastruktura pro AI továrny

Zatímco Jetson Thor cílí na okraj sítě, Vera Rubin NVL72 míří na opačný konec spektra: do obřích datových center.

Tento systém je navržen jako rackový AI superpočítač – tedy výpočetní jednotka o velikosti celé skříně. Integruje 36 CPU NVIDIA Vera a 72 GPU Rubin propojených šestou generací technologie NVLink. Díky tomu všech 72 GPU pracuje jako jeden obří akcelerátor.

Tato architektura je optimalizována pro další generaci AI úloh, jako jsou modely s biliony parametrů, jejich doladění, obří inference nebo úlohy vyžadující zpracování velmi dlouhých kontextů.

NVIDIA uvádí několik zásadních zlepšení oproti předchozí platformě Blackwell:

• Až 10× vyšší výkon inference na watt
• Až 10× nižší náklady na token při inferenci
• Trénink velkých modelů s přibližně čtvrtinovým počtem GPU

Těchto zisků je dosaženo díky hluboké integraci celého systému. Platforma kombinuje několik specializovaných čipů – Rubin GPU, Vera CPU, NVLink 6 switch, ConnectX-9 SuperNIC, BlueField-4 DPU a Spectrum networking – do jediné architektury navržené tak, aby fungovala jako jeden AI systém.

Dalším důvodem, proč systém získal cenu za udržitelné technologie, je jeho design. Modulární zásuvné desky a kapalinové chlazení výrazně zvyšují efektivitu nasazení i energetickou náročnost celého datového centra. Sestavení jednoho výpočetního panelu se díky bezdrátové a bezkabelové konstrukci zkrátilo ze dvou hodin na pět minut.

V praxi to znamená, že se závod o výkon AI posouvá od jednotlivých GPU k celým rackům – nebo dokonce celým AI továrnám – stavěným jako jeden propojený počítač.

Alpamayo: AI, která přemýšlí nad řízením

Třetí oceněná technologie, Alpamayo, řeší jeden z nejtěžších problémů AI: bezpečné a spolehlivé autonomní řízení.

Alpamayo je otevřená vývojová platforma a rodina modelů pro autonomní vozidla. Jejím cílem je posunout se za hranice tradičních systémů, které se zaměřují jen na detekci objektů. Místo toho modely využívají uvažování na bázi modelů vidění-jazyk-akce (VLA), aby interpretovaly dopravní situaci a rozhodly se, jak zareagovat.

Například model Alpamayo 1 dokáže zpracovat video vstup a vygenerovat:

• jízdní trajektorii (řízení, brzdění, zrychlování)
• „stopu uvažování“, která vysvětluje, proč se pro dané rozhodnutí rozhodl

Tento přístup má učinit samořídící systémy transparentnějšími a snáze analyzovatelnými, což je klíčové pro testování bezpečnosti ve vzácných nebo složitých dopravních scénářích.

Další důležitou vlastností je tréninková pipeline. Modely Alpamayo jsou trénovány kombinací:

• reálných jízdních dat
• rozsáhlých syntetických datových sad vygenerovaných v simulátoru
• pečlivě anotovaných příkladů řízení

Kombinace reálných a simulovaných dat pomáhá vystavit modely mnohem většímu množství okrajových situací, než by bylo možné při samotném testování na silnicích.

Strategie pro celý AI zásobník

Vezmeme-li tyto tři oceněné technologie dohromady, představují širší strategii NVIDIA pro éru AI.

• Jetson Thor přináší výkonné uvažování přímo do robotů a zařízení na hraně sítě.
• Vera Rubin NVL72 poskytuje masivní infrastrukturu pro trénink a provoz modelů s biliony parametrů.
• Alpamayo aplikuje uvažování na autonomní vozidla s využitím datových pipeline, které kombinují reálné a syntetické prostředí.

Dohromady to naznačuje budoucnost, kde AI systémy operují na několika úrovních současně: trénink v obřích AI továrnách, nasazení v datových centrech a rozhodování v reálném čase na samotných zařízeních a autonomních strojích.

Právě tento „full-stack“ přístup – pokrývající čipy, racky i inteligentní agenty – je hlavním důvodem, proč NVIDIA patřila mezi nejvýraznější vítěze na veletrhu COMPUTEX 2026.

Jetson Thor: Výkonná AI přímo v robotovi

Jetson Thor představuje další generaci edge AI výpočtů – tedy umělé inteligence, která běží přímo v zařízení, například v robotovi, průmyslovém systému nebo autonomním stroji, a nemusí se spoléhat na cloud.

Platforma Jetson AGX Thor je postavena na grafické architektuře NVIDIA Blackwell a nabízí až 2 070 FP4 TFLOPS výkonu s 128 GB paměti, přičemž spotřeba se pohybuje okolo 130 wattů. Ve srovnání s předchozí generací Jetson AGX Orin to znamená až 7,5× vyšší AI výkon a zhruba 3,5× lepší energetickou účinnost.

Tento skokový nárůst výkonu otevírá dveře zcela nové třídě aplikací, kterým se říká „fyzická AI“ (physical AI). Roboty nyní mohou spouštět pokročilé modely přímo na svém palubním počítači, včetně modelů pro zpracování obrazu, jazyka a uvažování, které vyhodnocují data ze senzorů v reálném čase.

Hlavní vylepšení:

• Vysoce výkonná inference na hraně sítě pro generativní a uvažovací modely
• Zpracování dat z více senzorů (kamery, lidary) v reálném čase
• Energeticky efektivní provoz vhodný pro mobilní roboty a průmyslové systémy

Pro vývojáře robotiky to znamená, že stroje mohou samy provádět složitější vnímání okolí, plánování a interakci – bez zpoždění a závislosti na vzdálených serverech.

Vera Rubin NVL72: Infrastruktura pro AI továrny

Zatímco Jetson Thor cílí na okraj sítě, Vera Rubin NVL72 míří na opačný konec spektra: do obřích datových center.

Tento systém je navržen jako rackový AI superpočítač – tedy výpočetní jednotka o velikosti celé skříně. Integruje 36 CPU NVIDIA Vera a 72 GPU Rubin propojených šestou generací technologie NVLink. Díky tomu všech 72 GPU pracuje jako jeden obří akcelerátor.

Tato architektura je optimalizována pro další generaci AI úloh, jako jsou modely s biliony parametrů, jejich doladění, obří inference nebo úlohy vyžadující zpracování velmi dlouhých kontextů.

NVIDIA uvádí několik zásadních zlepšení oproti předchozí platformě Blackwell:

• Až 10× vyšší výkon inference na watt
• Až 10× nižší náklady na token při inferenci
• Trénink velkých modelů s přibližně čtvrtinovým počtem GPU

Těchto zisků je dosaženo díky hluboké integraci celého systému. Platforma kombinuje několik specializovaných čipů – Rubin GPU, Vera CPU, NVLink 6 switch, ConnectX-9 SuperNIC, BlueField-4 DPU a Spectrum networking – do jediné architektury navržené tak, aby fungovala jako jeden AI systém.

Dalším důvodem, proč systém získal cenu za udržitelné technologie, je jeho design. Modulární zásuvné desky a kapalinové chlazení výrazně zvyšují efektivitu nasazení i energetickou náročnost celého datového centra. Sestavení jednoho výpočetního panelu se díky bezdrátové a bezkabelové konstrukci zkrátilo ze dvou hodin na pět minut.

V praxi to znamená, že se závod o výkon AI posouvá od jednotlivých GPU k celým rackům – nebo dokonce celým AI továrnám – stavěným jako jeden propojený počítač.

Alpamayo: AI, která přemýšlí nad řízením

Třetí oceněná technologie, Alpamayo, řeší jeden z nejtěžších problémů AI: bezpečné a spolehlivé autonomní řízení.

Alpamayo je otevřená vývojová platforma a rodina modelů pro autonomní vozidla. Jejím cílem je posunout se za hranice tradičních systémů, které se zaměřují jen na detekci objektů. Místo toho modely využívají uvažování na bázi modelů vidění-jazyk-akce (VLA), aby interpretovaly dopravní situaci a rozhodly se, jak zareagovat.

Například model Alpamayo 1 dokáže zpracovat video vstup a vygenerovat:

• jízdní trajektorii (řízení, brzdění, zrychlování)
• „stopu uvažování“, která vysvětluje, proč se pro dané rozhodnutí rozhodl

Tento přístup má učinit samořídící systémy transparentnějšími a snáze analyzovatelnými, což je klíčové pro testování bezpečnosti ve vzácných nebo složitých dopravních scénářích.

Další důležitou vlastností je tréninková pipeline. Modely Alpamayo jsou trénovány kombinací:

• reálných jízdních dat
• rozsáhlých syntetických datových sad vygenerovaných v simulátoru
• pečlivě anotovaných příkladů řízení

Kombinace reálných a simulovaných dat pomáhá vystavit modely mnohem většímu množství okrajových situací, než by bylo možné při samotném testování na silnicích.

Strategie pro celý AI zásobník

Vezmeme-li tyto tři oceněné technologie dohromady, představují širší strategii NVIDIA pro éru AI.

• Jetson Thor přináší výkonné uvažování přímo do robotů a zařízení na hraně sítě.
• Vera Rubin NVL72 poskytuje masivní infrastrukturu pro trénink a provoz modelů s biliony parametrů.
• Alpamayo aplikuje uvažování na autonomní vozidla s využitím datových pipeline, které kombinují reálné a syntetické prostředí.

Dohromady to naznačuje budoucnost, kde AI systémy operují na několika úrovních současně: trénink v obřích AI továrnách, nasazení v datových centrech a rozhodování v reálném čase na samotných zařízeních a autonomních strojích.

Právě tento „full-stack“ přístup – pokrývající čipy, racky i inteligentní agenty – je hlavním důvodem, proč NVIDIA patřila mezi nejvýraznější vítěze na veletrhu COMPUTEX 2026.