Jetson Thor: potenza AI per robotica e Physical AI

Jetson Thor rappresenta la prossima generazione di informatica AI periferica (edge computing) di NVIDIA, progettata per alimentare macchine intelligenti come robot, sistemi industriali e dispositivi autonomi.

Basato sull'architettura NVIDIA Blackwell GPU, la piattaforma di sviluppo Jetson AGX Thor offre fino a 2.070 FP4 TFLOPS di potenza di calcolo AI con 128 GB di memoria, il tutto in un involucro di circa 130 watt. Rispetto alla precedente piattaforma Jetson AGX Orin, fornisce fino a 7,5 volte più potenza di calcolo AI e circa 3,5 volte una migliore efficienza energetica.

Questo salto prestazionale permette una nuova classe di applicazioni spesso descritta come "Physical AI" (Intelligenza Artificiale Fisica). Invece di dipendere pesantemente da server cloud, i robot possono eseguire modelli avanzati direttamente a bordo, inclusi modelli di visione-linguaggio e ragionamento che interpretano i dati dei sensori in tempo reale.

I miglioramenti chiave includono:

• Inferenza edge ad alte prestazioni per modelli generativi e di ragionamento
• Elaborazione in tempo reale di input multi-sensore come telecamere e lidar
• Funzionamento efficiente dal punto di vista energetico, adatto a robot mobili e sistemi industriali

Per gli sviluppatori di robotica, ciò significa che le macchine possono eseguire percezione, pianificazione e interazioni più complesse localmente, riducendo la latenza e la dipendenza da risorse di calcolo remote.

Vera Rubin NVL72: infrastruttura su scala rack per fabbriche IA

Mentre Jetson Thor si concentra sul perimetro (edge), Vera Rubin NVL72 punta all'estremità opposta dello spettro: l'infrastruttura AI su larga scala.

Il sistema è progettato come un supercomputer AI su scala rack che integra 36 CPU NVIDIA Vera e 72 GPU Rubin collegate tramite NVLink di sesta generazione, in modo che le GPU operino come un unico acceleratore.

Questa architettura è ottimizzata per la prossima generazione di carichi di lavoro AI, inclusi modelli con migliaia di miliardi di parametri, post-addestramento, inferenza su larga scala e attività di ragionamento a contesto lungo.

NVIDIA riporta diversi importanti miglioramenti in termini di efficienza rispetto alla precedente piattaforma Blackwell:

• Fino a 10 volte le prestazioni di inferenza per watt
• Fino a 10 volte il costo inferiore per token durante l'inferenza
• Addestramento di modelli di grandi dimensioni con circa un quarto del numero di GPU

Questi guadagni derivano da una profonda integrazione a livello di sistema. La piattaforma combina più chip specializzati – inclusi GPU Rubin, CPU Vera, switch NVLink 6, ConnectX-9 SuperNIC, BlueField-4 DPU e networking Spectrum – in un'unica architettura progettata per funzionare come un sistema AI unificato.

Un altro motivo per cui il sistema ha ricevuto il Sustainable Tech Special Award è il suo design infrastrutturale. I vassoi modulari e i sistemi di raffreddamento a liquido migliorano l'efficienza di implementazione e le prestazioni energetiche del data center.

In sostanza, Vera Rubin NVL72 riflette un cambiamento nella corsa all'IA: le prestazioni non riguardano più solo le singole GPU, ma interi rack – o addirittura intere fabbriche IA – progettati come sistemi di calcolo unificati.

Alpamayo: IA basata sul ragionamento per la guida autonoma

La terza tecnologia premiata, Alpamayo, affronta uno dei problemi più difficili nell'IA: la guida autonoma sicura e affidabile.

Alpamayo è una piattaforma di sviluppo aperta e una famiglia di modelli per veicoli autonomi, progettata per andare oltre i tradizionali sistemi di guida incentrati sulla percezione. Invece di limitarsi a rilevare oggetti, i modelli utilizzano il ragionamento visione-linguaggio-azione (VLA) per interpretare le situazioni stradali e decidere come reagire.

Ad esempio, il modello Alpamayo 1 può elaborare input video e generare:

• traiettorie di guida (sterzata, frenata, accelerazione)
• tracce di ragionamento che spiegano le decisioni prese

Questo approccio mira a rendere i sistemi di guida autonoma più trasparenti e più facili da analizzare, un aspetto cruciale per testare la sicurezza in scenari di guida rari o complessi.

Un'altra caratteristica importante è la pipeline di addestramento. I modelli Alpamayo vengono addestrati utilizzando una combinazione di:

• dimostrazioni di guida nel mondo reale
• grandi dataset sintetici generati tramite simulazione
• esempi di guida accuratamente annotati

La combinazione di dati reali e simulati aiuta a esporre i modelli a molti più casi limite di quanto potrebbe fare la sola sperimentazione su strada.

Una strategia full-stack per l'era dell'IA

Considerate insieme, le tre tecnologie premiate rappresentano la strategia più ampia di NVIDIA per l'era dell'IA.

• Jetson Thor porta il potente ragionamento AI direttamente su robot e dispositivi edge.
• Vera Rubin NVL72 fornisce l'infrastruttura massiccia necessaria per addestrare ed eseguire modelli con migliaia di miliardi di parametri su larga scala.
• Alpamayo applica l'IA basata sul ragionamento ai veicoli autonomi utilizzando pipeline di dati che combinano ambienti reali e sintetici.

La combinazione suggerisce un futuro in cui i sistemi AI operano su più livelli: addestramento in enormi fabbriche IA, implementazione in data center e processo decisionale in tempo reale su dispositivi edge e macchine autonome.

Questo approccio full-stack – che abbraccia chip, rack e agenti intelligenti – è una delle ragioni principali per cui NVIDIA è emersa come uno dei vincitori più importanti al COMPUTEX 2026.

Jetson Thor: potenza AI per robotica e Physical AI

Jetson Thor rappresenta la prossima generazione di informatica AI periferica (edge computing) di NVIDIA, progettata per alimentare macchine intelligenti come robot, sistemi industriali e dispositivi autonomi.

Basato sull'architettura NVIDIA Blackwell GPU, la piattaforma di sviluppo Jetson AGX Thor offre fino a 2.070 FP4 TFLOPS di potenza di calcolo AI con 128 GB di memoria, il tutto in un involucro di circa 130 watt. Rispetto alla precedente piattaforma Jetson AGX Orin, fornisce fino a 7,5 volte più potenza di calcolo AI e circa 3,5 volte una migliore efficienza energetica.

Questo salto prestazionale permette una nuova classe di applicazioni spesso descritta come "Physical AI" (Intelligenza Artificiale Fisica). Invece di dipendere pesantemente da server cloud, i robot possono eseguire modelli avanzati direttamente a bordo, inclusi modelli di visione-linguaggio e ragionamento che interpretano i dati dei sensori in tempo reale.

I miglioramenti chiave includono:

• Inferenza edge ad alte prestazioni per modelli generativi e di ragionamento
• Elaborazione in tempo reale di input multi-sensore come telecamere e lidar
• Funzionamento efficiente dal punto di vista energetico, adatto a robot mobili e sistemi industriali

Per gli sviluppatori di robotica, ciò significa che le macchine possono eseguire percezione, pianificazione e interazioni più complesse localmente, riducendo la latenza e la dipendenza da risorse di calcolo remote.

Vera Rubin NVL72: infrastruttura su scala rack per fabbriche IA

Mentre Jetson Thor si concentra sul perimetro (edge), Vera Rubin NVL72 punta all'estremità opposta dello spettro: l'infrastruttura AI su larga scala.

Il sistema è progettato come un supercomputer AI su scala rack che integra 36 CPU NVIDIA Vera e 72 GPU Rubin collegate tramite NVLink di sesta generazione, in modo che le GPU operino come un unico acceleratore.

Questa architettura è ottimizzata per la prossima generazione di carichi di lavoro AI, inclusi modelli con migliaia di miliardi di parametri, post-addestramento, inferenza su larga scala e attività di ragionamento a contesto lungo.

NVIDIA riporta diversi importanti miglioramenti in termini di efficienza rispetto alla precedente piattaforma Blackwell:

• Fino a 10 volte le prestazioni di inferenza per watt
• Fino a 10 volte il costo inferiore per token durante l'inferenza
• Addestramento di modelli di grandi dimensioni con circa un quarto del numero di GPU

Questi guadagni derivano da una profonda integrazione a livello di sistema. La piattaforma combina più chip specializzati – inclusi GPU Rubin, CPU Vera, switch NVLink 6, ConnectX-9 SuperNIC, BlueField-4 DPU e networking Spectrum – in un'unica architettura progettata per funzionare come un sistema AI unificato.

Un altro motivo per cui il sistema ha ricevuto il Sustainable Tech Special Award è il suo design infrastrutturale. I vassoi modulari e i sistemi di raffreddamento a liquido migliorano l'efficienza di implementazione e le prestazioni energetiche del data center.

In sostanza, Vera Rubin NVL72 riflette un cambiamento nella corsa all'IA: le prestazioni non riguardano più solo le singole GPU, ma interi rack – o addirittura intere fabbriche IA – progettati come sistemi di calcolo unificati.

Alpamayo: IA basata sul ragionamento per la guida autonoma

La terza tecnologia premiata, Alpamayo, affronta uno dei problemi più difficili nell'IA: la guida autonoma sicura e affidabile.

Alpamayo è una piattaforma di sviluppo aperta e una famiglia di modelli per veicoli autonomi, progettata per andare oltre i tradizionali sistemi di guida incentrati sulla percezione. Invece di limitarsi a rilevare oggetti, i modelli utilizzano il ragionamento visione-linguaggio-azione (VLA) per interpretare le situazioni stradali e decidere come reagire.

Ad esempio, il modello Alpamayo 1 può elaborare input video e generare:

• traiettorie di guida (sterzata, frenata, accelerazione)
• tracce di ragionamento che spiegano le decisioni prese

Questo approccio mira a rendere i sistemi di guida autonoma più trasparenti e più facili da analizzare, un aspetto cruciale per testare la sicurezza in scenari di guida rari o complessi.

Un'altra caratteristica importante è la pipeline di addestramento. I modelli Alpamayo vengono addestrati utilizzando una combinazione di:

• dimostrazioni di guida nel mondo reale
• grandi dataset sintetici generati tramite simulazione
• esempi di guida accuratamente annotati

La combinazione di dati reali e simulati aiuta a esporre i modelli a molti più casi limite di quanto potrebbe fare la sola sperimentazione su strada.

Una strategia full-stack per l'era dell'IA

Considerate insieme, le tre tecnologie premiate rappresentano la strategia più ampia di NVIDIA per l'era dell'IA.

• Jetson Thor porta il potente ragionamento AI direttamente su robot e dispositivi edge.
• Vera Rubin NVL72 fornisce l'infrastruttura massiccia necessaria per addestrare ed eseguire modelli con migliaia di miliardi di parametri su larga scala.
• Alpamayo applica l'IA basata sul ragionamento ai veicoli autonomi utilizzando pipeline di dati che combinano ambienti reali e sintetici.

La combinazione suggerisce un futuro in cui i sistemi AI operano su più livelli: addestramento in enormi fabbriche IA, implementazione in data center e processo decisionale in tempo reale su dispositivi edge e macchine autonome.

Questo approccio full-stack – che abbraccia chip, rack e agenti intelligenti – è una delle ragioni principali per cui NVIDIA è emersa come uno dei vincitori più importanti al COMPUTEX 2026.