Fujitsu ha annunciato di stare esplorando lo sviluppo di una 'piattaforma collaborativa di physical AI' che integri la tecnologia Nvidia, con FANUC, Yaskawa Electric e Kawasaki Heavy Industries come partner iniziali . Non si tratta di una singola joint venture: ogni partecipante si trova in una fase diversa di impegno. Fujitsu sta conducendo uno studio di fattibilità; le tre aziende di robotica stanno integrando le tecnologie Nvidia nell'ambito di tale studio; e tutte e quattro — insieme ad altre 18 organizzazioni giapponesi — intendono unirsi alla Nvidia Cosmos Coalition per co-sviluppare modelli aperti di physical AI . L'obiettivo, come dichiarato da Fujitsu, è 'promuovere lo sviluppo di una piattaforma di controllo collaborativo che garantisca la sovranità collegando il mondo digitale e quello fisico' .
22 organizzazioni giapponesi — tra cui AIRoA, FANUC, Fujitsu, Hitachi, Kawasaki Heavy Industries, Kubota, NEC, SoftBank Corp., Sony Group Corporation e Yaskawa Electric — intendono aderire alla Nvidia Cosmos Coalition . La coalizione è il meccanismo di Nvidia per lo sviluppo collaborativo di 'modelli aperti di frontiera per la physical AI', in cui i partner costruiscono e condividono modelli invece di mantenerli proprietari .
Nvidia ha annunciato separatamente una collaborazione estesa con Toyota Motor Corp. Nvidia fornirà GPU avanzate a Noetra Corp., una nuova società costituita da Toyota insieme a SoftBank, Sony, Honda e NEC per sviluppare tecnologia AI nazionale . Noetra ha iniziato le operazioni il 16 luglio 2026 .
Nonostante l'effetto mediatico, non c'è stata un'unica joint venture, nessun importo di investimento condiviso, nessuna data di lancio comune e nessuna struttura proprietaria unificata che legasse tutte le aziende . Gli annunci sono meglio compresi come un insieme coordinato ma decentralizzato di impegni: alcuni partecipanti studiano una piattaforma, altri intendono unirsi a una coalizione tecnica, e altri ancora perseguono lo sviluppo di prodotti indipendenti utilizzando gli strumenti di robotica e visione di Nvidia .
Il 15-16 luglio 2026, Nvidia ha introdotto due nuovi moduli compatti basati sull'architettura Nvidia Thor, progettati per eseguire modelli foundation direttamente su macchine autonome, umanoidi e robot generici .
| Modulo | Prestazioni IA (FP4) | Memoria | Consumo | CPU | Dettaglio chiave |
|---|---|---|---|---|---|
| Jetson T3000 | 865 TFLOPS | 32 GB LPDDR5X (273 GB/s) | ~70W | Arm Neoverse 8 core | Metà dimensioni e consumo del T5000; prestazioni di inferenza multimodale equivalenti |
| Jetson T2000 | 400 TFLOPS | 16 GB | ~40W | Arm 6 core | Modulo Thor entry-level per implementazioni edge con budget limitato |
Entrambi i moduli si basano sullo stesso SoC Thor che alimenta la linea Jetson Thor esistente, ma con configurazione e potenza notevolmente ridotte . Una variante industriale, IGX Thor T3000, aggiunge funzionalità di sicurezza funzionale .
Disponibilità: Entrambi i moduli sono previsti per il lancio nel primo trimestre del 2027 — non sono in spedizione quest'anno . L'emulazione per sviluppatori per il T3000 è disponibile da luglio 2026 tramite JetPack 7.2.1 .
Questi annunci non sono isolati. Formano una strategia coerente su tre livelli che abbraccia modelli aperti, hardware edge e potenza di calcolo AI da datacenter.
Insieme all'hardware, Nvidia ha svelato Cosmos 3 Edge, una versione ridotta del suo modello foundation per la physical AI, ottimizzata specificamente per funzionare sui nuovi moduli Jetson Thor . Questo è il corrispettivo software degli annunci hardware: un modello leggero (4 miliardi di parametri) progettato per l'inferenza in tempo reale e la generazione di azioni direttamente sul dispositivo .
I nuovi moduli forniscono la potenza di calcolo 'giusta' per eseguire quei modelli aperti direttamente sui robot di fabbrica, eliminando la necessità di connettersi al cloud per l'inferenza . Questa è la 'giusta dimensione' del calcolo robotico di massa verso cui Nvidia si sta dirigendo: bilanciare prestazioni, potenza e costo per un'implementazione diffusa, piuttosto che spingere le specifiche più elevate possibili .
All'estremità superiore, la piattaforma Vera Rubin di Nvidia — la sua architettura supercomputing AI di prossima generazione — è entrata in piena produzione all'inizio del 2026. Al CES 2026, Jensen Huang ha confermato che Vera Rubin è in piena produzione, con sistemi partner in spedizione nel secondo semestre del 2026 . La sala stampa ufficiale di Nvidia ha dichiarato che i prodotti basati su Rubin saranno disponibili dai partner nel H2 2026 . Entro il 31 maggio 2026, Nvidia ha annunciato che Vera Rubin stava entrando in piena produzione su larga scala con i migliori produttori di server di Taiwan . La piattaforma utilizza una GPU Rubin con fino a 288 GB di memoria HBM4 e la CPU Vera .
Fabbriche giapponesi dotate di modelli aperti Cosmos 3 Edge eseguiti su hardware Jetson Thor all'edge — il tutto addestrato e orchestrato dai supercomputer Vera Rubin nel cloud o nelle AI factory. Nvidia sta costruendo contemporaneamente l'infrastruttura AI su scala cloud (Vera Rubin, spedizioni H2 2026) e l'hardware AI edge sui dispositivi (Jetson T3000/T2000, spedizioni Q1 2027) per rendere la physical AI nella produzione una realtà, con i giganti industriali giapponesi come clienti di lancio .
Come ha scritto il blog ufficiale di Nvidia dopo il pranzo di Huang con i CEO di Fujitsu, Kawasaki, FANUC e Yaskawa: 'Queste sono le aziende che porteranno la physical AI dall'ambizione nazionale al pavimento della fabbrica' .