Чотири нагороди Best Choice Award на COMPUTEX 2026: технології NVIDIA, які змінюють штучний інтелект

Jetson Thor: Периферійний AI для робототехніки та фізичного AI

Jetson Thor є наступним поколінням периферійних AI-обчислень від NVIDIA, розробленим для живлення інтелектуальних машин, таких як роботи, промислові системи та автономні пристрої.

Побудована на архітектурі NVIDIA Blackwell, платформа Jetson AGX Thor забезпечує до 2070 FP4 TFLOPS AI-обчислень із 128 ГБ пам'яті, працюючи в межах приблизно 130 Вт. У порівнянні з попередньою платформою Jetson AGX Orin, вона пропонує до 7,5× більше AI-обчислень та приблизно в 3,5× кращу енергоефективність.

Цей стрибок продуктивності відкриває новий клас застосунків, які часто називають «фізичним AI». Замість того, щоб сильно покладатися на хмарні сервери, роботи можуть запускати складні моделі безпосередньо на пристрої, включаючи моделі візуально-мовного та логічного міркування, які інтерпретують дані сенсорів у реальному часі.

Ключові вдосконалення включають:

• Високопродуктивний периферійний інференс для генеративних і логічних моделей
• Обробка мультисенсорних даних (камери, лідари) у реальному часі
• Енергоефективна робота, придатна для мобільних роботів і промислових систем

Для розробників робототехніки це означає, що машини можуть виконувати складні завдання сприйняття, планування та взаємодії локально, зменшуючи затримку та залежність від віддалених обчислювальних ресурсів.

Vera Rubin NVL72: Стійкова інфраструктура для AI-фабрик

У той час як Jetson Thor зосереджений на периферії, Vera Rubin NVL72 націлений на протилежний кінець спектра: масштабну AI-інфраструктуру.

Система спроектована як стійковий AI-суперкомп'ютер, що інтегрує 36 процесорів NVIDIA Vera CPU та 72 графічні процесори Rubin GPU, з'єднані через NVLink шостого покоління, завдяки чому всі GPU працюють як єдиний прискорювач.

Ця архітектура оптимізована для наступного покоління AI-навантажень, включаючи моделі з трильйонами параметрів, пост-тренування, масштабний інференс та завдання довгоконтекстного міркування.

NVIDIA повідомляє про кілька значних покращень ефективності порівняно з попередньою платформою Blackwell:

• До 10× вища продуктивність інференсу на ват
• До 10× нижча вартість за токен під час інференсу
• Навчання великих моделей приблизно з чвертю кількості GPU

Ці досягнення стали можливими завдяки глибокій системній інтеграції. Платформа поєднує кілька спеціалізованих чипів — Rubin GPU, Vera CPU, NVLink 6 Switch, ConnectX‑9 SuperNIC, BlueField‑4 DPU та мережеві рішення Spectrum — в єдину архітектуру, призначену для роботи як одна AI-система.

Іншою причиною, чому система отримала Спеціальну нагороду за сталий розвиток, є її інфраструктурний дизайн. Модульні лотки та системи рідинного охолодження підвищують ефективність розгортання та енергетичні показники дата-центрів.

Фактично, Vera Rubin NVL72 відображає зміну в гонці AI: продуктивність більше не залежить лише від окремих GPU, а від цілих стійок — або навіть AI-фабрик — спроектованих як єдині обчислювальні системи.

Alpamayo: AI на основі міркувань для автономного водіння

Третя нагороджена технологія, Alpamayo, вирішує одну з найскладніших проблем AI: безпечне та надійне автономне водіння.

Alpamayo — це відкрита платформа для розробки та сімейство моделей для автономних транспортних засобів, призначена для переходу від традиційних систем, орієнтованих лише на сприйняття. Замість того, щоб лише виявляти об'єкти, моделі використовують візуально-мовно-дієве (VLA) міркування для інтерпретації дорожньої ситуації та прийняття рішень про те, як реагувати.

Наприклад, модель Alpamayo 1 може обробляти відеовхід і генерувати:

• траєкторії руху (кермо, гальмування, прискорення)
• ланцюжки міркувань, що пояснюють прийняті рішення

Такий підхід має зробити системи самокерування більш прозорими та легшими для аналізу, що є критично важливим для тестування безпеки в рідкісних або складних дорожніх сценаріях.

Ще одна важлива особливість — конвеєр навчання. Моделі Alpamayo навчаються з використанням комбінації:

• реальних демонстрацій водіння
• великих синтетичних наборів даних, згенерованих за допомогою симуляції
• ретельно анотованих прикладів водіння

Поєднання реальних і симуляційних даних допомагає піддавати моделі значно більшій кількості граничних випадків, ніж саме лише дорожнє тестування.

Стратегія повного стеку для епохи AI

Якщо розглядати разом, три нагороджені технології представляють ширшу стратегію NVIDIA для епохи штучного інтелекту.

• Jetson Thor приносить потужне логічне міркування AI безпосередньо на роботів та периферійні пристрої.
• Vera Rubin NVL72 забезпечує масивну інфраструктуру, необхідну для навчання та запуску моделей із трильйонами параметрів у масштабі.
• Alpamayo застосовує AI на основі міркувань до автономних транспортних засобів, використовуючи конвеєри даних, які поєднують реальні та синтетичні середовища.

Ця комбінація свідчить про майбутнє, де AI-системи працюватимуть на кількох рівнях: навчання у величезних AI-фабриках, розгортання в дата-центрах та прийняття рішень у реальному часі на периферійних пристроях і автономних машинах.

Саме такий підхід повного стеку — що охоплює чипи, стійки та інтелектуальні агенти — є головною причиною, чому NVIDIA стала одним із найпомітніших переможців COMPUTEX 2026.