JetPack 7.2 的核心亮點之一,是直接支援以單一指令部署 Nvidia NemoClaw。這是一個開源堆疊,它在 OpenClaw(一個開源的多代理協作框架)之上,增加了隱私與安全的管控層,也就是所謂的「護欄」。這意味著,開發者可以將能感知、推理並對真實世界數據做出行動的 AI 代理人,直接部署在邊緣硬體上,而不必仰賴雲端的來回傳輸 。
簡單來說,NemoClaw 將 OpenClaw、OpenShell 安全執行環境,以及 Nvidia 自家的 Nemotron 模型捆綁在一起,為那些需要長時間待命的 AI 助手,提供了開箱即用的安全防護。Nvidia 同時也釋出了一大套開源的實體 AI 代理技能與工具,涵蓋了 Omniverse、Cosmos、Alpamayo 和 Metropolis 等平台,將複雜的機器人、自駕車、視覺 AI 與數位孿生工作流程,轉化為代理人能夠直接執行的任務 。
| 功能特色 | 細節說明 |
|---|---|
| Jetson Orin 搭載 CUDA 13 | 統一了 Arm SBSA 架構下的 CUDA 工具包,讓 Jetson Orin 與伺服器級 GPU 使用同一套 CUDA 13 堆疊,大幅簡化開發流程 。 |
| Jetson Thor 支援 MIG(多實例 GPU) | 硬體層級的 GPU 分割技術,可將單一 SoC 劃分為多個完全隔離的執行個體,確保在單一裝置上能同時穩定處理不同關鍵等級的工作負載,例如人形機器人中的即時 SLAM 與非時效性任務 。 |
| Yocto Project 官方支援 | 允許 OEM 廠商精細打造客製化的嵌入式 Linux 發行版,對於需要高度掌控系統效率與 BSP 的業者來說是一大利多 。 |
| AGX Orin 32GB 超級模式 | 為 AGX Orin 32GB 模組帶來顯著的 AI 效能提升與更高的邊際成本效益;此 32GB 版本也將取代先前的 16GB 款式 。 |
| Jetson 代理技能 (Agent Skills) | 包含針對 Jetson 裝置端與 BSP 層的專屬技能,讓 AI 代理能直接在最底層的硬體上執行任務 。 |
深化與研華的合作:打造「AI 工廠大腦」
工業電腦大廠研華宣布擴大與 Nvidia 的合作,利用 NemoClaw、工廠營運藍圖、RTX PRO 及 Jetson Thor,共同打造一個名為「AI 工廠大腦」的架構,目標是實現實體 AI 工廠的端到端營運智慧 。研華總經理也表示,將持續與 Nvidia、高通及英特爾等一線晶片夥伴緊密合作,這也凸顯了邊緣 AI 領域的多陣營競爭態勢 。
黃仁勳的「代理式運算模式」願景
黃仁勳在大會中描繪了一個不斷重複出現的運算模式:一個由模型、框架與工具組合而成的代理人。他稱此為「下個世代的運算模式」,將會重塑從個人電腦、機器人到資料中心的一切,未來的代理人也將成為基礎設施中的一個基礎層 。
競爭格局:直搗對手核心領域
透過將 CUDA 13、MIG 與 NemoClaw 帶入 Jetson,Nvidia 等於是在高通(驍龍系列邊緣 AI)與英特爾(x86 邊緣工業應用)的地盤上,插下一根難以撼動的旗子。統一的開源代理工具、橫跨伺服器與邊緣的 CUDA 一致性,加上硬體層級的 MIG 隔離能力,共同構築了一個競爭對手現階段難以匹敵的開發者體驗 。
開發者生態系的黏著度
一行指令部署 NemoClaw、搭配 CUDA 13 加上 Jetson 硬體,形成了一套從雲端到邊緣完全可攜的軟體堆疊。一旦開發者以此為標準,便會深度融入 Nvidia 的工具鏈、BSP 與代理技能庫,連帶地,轉移到其他競爭平台的成本也將因此大幅提高 。
在本次大會中,還有幾項值得關注的發布: