Come NVIDIA ha vinto quattro premi al COMPUTEX 2026 con Jetson Thor, Vera Rubin NVL72 e Alpamayo

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Jetson Thor: il cervello per robot 'fisici'

Jetson Thor è un modulo AI progettato per l'elaborazione al bordo (edge), cioè direttamente sui dispositivi senza dipendere dal cloud. È basato sull'architettura NVIDIA Blackwell ed è ottimizzato per la robotica e l'AI fisica, dove la latenza è critica.

Prestazioni da capogiro

• Potenza di calcolo: fino a 2.070 FP4 TFLOPS con 128 GB di memoria
• Consumo: soli 130 W (paragonabile a un PC da gaming)
• Miglioramento rispetto a Jetson AGX Orin: 7,5x più AI compute e 3,5x migliore efficienza energetica

Perché è importante per la robotica?

Grazie a questa potenza locale, i robot possono eseguire modelli generativi e di ragionamento complessi in tempo reale, senza dover rimandare i dati a server remoti. Questo è fondamentale per sistemi industriali, umanoidi e macchine autonome che devono prendere decisioni rapide basate su telecamere e sensori.

Vera Rubin NVL72: la fabbrica di AI in un rack

Vera Rubin NVL72 non è un semplice chip, ma un supercomputer AI su scala rack che funziona come un unico, enorme acceleratore. È il fiore all'occhiello della strategia di NVIDIA per l'AI enterprise.

Architettura e componenti

• 36 CPU Vera + 72 GPU Rubin
• Collegati da NVLink di sesta generazione (il sistema di interconnessione ad alta velocità di NVIDIA)
• 100% raffreddamento a liquido (funziona fino a 45°C ambiente)
• Design modulare senza cavi, tubi o ventole: l'assemblaggio di un vassoio di calcolo passa da 2 ore a 5 minuti

Guadagni di prestazioni

• Addestramento: necessita di un quarto delle GPU rispetto ai sistemi basati su Blackwell
• Inferenza: fino a 10x maggiore throughput per watt e costo per token ridotto a un decimo
• Con i rack NVIDIA Groq 3 LPX, si arriva a 35x maggiore throughput per watt per modelli con trilioni di parametri

Perché ha vinto anche il premio per la sostenibilità?

Il design senza cavi e ventole, l'assemblaggio rapidissimo e il raffreddamento liquido efficiente riducono drasticamente l'impatto ambientale e i costi operativi dei data center. Non è solo più potente, ma anche più verde.

Alpamayo: la guida autonoma che 'ragiona'

Alpamayo è una piattaforma aperta per lo sviluppo di veicoli autonomi. Il suo punto di forza è l'integrazione di un modello di guida visione-linguaggio-azione (VLA) che non si limita a percepire l'ambiente, ma ragiona sulle decisioni.

Come migliora la guida autonoma?

I sistemi tradizionali si basano principalmente sulla percezione (riconoscere oggetti). Alpamayo aggiunge un livello di ragionamento esplicativo: il sistema non solo sceglie una traiettoria, ma spiega perché l'ha scelta. Questo è cruciale per gestire situazioni borderline (edge case) e aumentare la trasparenza e la fiducia nel sistema.

Addestramento con dati misti

Alpamayo viene addestrato combinando dati di guida reali con dati sintetici generati da simulazioni. Questo permette di coprire molti più scenari rispetto alla sola guida su strada, accelerando lo sviluppo e migliorando la sicurezza.

In sintesi: la strategia NVIDIA

NVIDIA ha dimostrato che la sua visione va ben oltre i singoli chip. La competizione nell'AI si sta spostando dai componenti ai sistemi, e l'azienda di Santa Clara vuole essere presente in ogni anello della catena: dal robot nel magazzino al data center che addestra il modello, fino all'auto che lo usa in strada.

Nota sulle fonti:

• I dati tecnici su Jetson Thor e Vera Rubin NVL72 sono ampiamente supportati da NVIDIA e dalla copertura dell'evento.
• I dettagli su Alpamayo (modello VLA, ragionamento, dati misti) provengono principalmente da fonti giornalistiche secondarie, non da documenti tecnici ufficiali di NVIDIA emersi nella ricerca.