AI-Chips, die besser für die "chinesische Physiognomie" geeignet sind: Xiaomi und Unitree haben sich in den Kampf gewagt. Der Nvidia Jetson Thor ist jetzt auf den Markt gekommen. Der Großhandelspreis liegt bei 20.000 Yuan, aber die Lieferung erfolgt erst nach sechs Monaten.

Gestern hat Nvidia angekündigt, dass sein neuestes Robotik-Chipmodul Jetson AGX Thor jetzt offiziell auf den Markt kommt und als Entwickler-Kit für 3.499 US-Dollar verkauft wird. Laut Informationen hat der Jetson Thor-Chip im Vergleich zu den Produkten der vorherigen Generation eine enorme Leistungssteigerung. Das Unternehmen bezeichnet diesen Chip als "Roboterhirn", und Kunden können es nutzen, um Roboter zu entwickeln.

Die ersten Kits werden nächsten Monat ausgeliefert. Sie enthalten das Jetson T5000-Modul, eine Referenz-Trägerplatine mit zahlreichen Schnittstellen, einen aktiven Kühlkörper mit Lüfter und ein Netzteil. Nvidia wird auch das Thor T5000-Modul für die Installation in Serienreifen Robotern gleichzeitig einführen. Wenn Kunden mindestens 1.000 Thor-Chips auf einmal bestellen, wird dieses Modul zu einem Großhandelspreis von 2.999 US-Dollar pro Stück (etwa 21.452 chinesische Yuan) verkauft. Derzeit beträgt die Lieferzeit des Jetson AGX Thor-Entwickler-Kits auf der Arrow-Plattform 24 Wochen.

Deepu Talla, Vizepräsident der Robotik- und Edge-AI-Abteilung von Nvidia, sagte in einer Telefonkonferenz mit Journalisten: "Wir produzieren keine Roboter und bauen keine Autos, aber wir bieten der gesamten Branche technische Unterstützung über Infrastrukturcomputer und die dazugehörige Software."

7,5-mal schneller als die vorherige Generation, und der Preis hat sich verdoppelt

"Millionen von Entwicklern weltweit arbeiten an Robotersystemen, die mit der physischen Welt interagieren und deren Einfluss auf die physische Welt immer größer wird. Jetson Thor ist genau das Produkt, das für sie entwickelt wurde", sagte Jensen Huang, CEO von Nvidia.

Dem Bericht zufolge basiert der Jetson Thor-Chip auf einem Blackwell-Grafikprozessor, der die aktuelle Kerntechnologie von Nvidia ist und sowohl in seinen AI-Chips als auch in Spielen spezifischen Chips eingesetzt wird. In den letzten Jahren hat Nvidia diese Art von "Roboterhirn" ständig verbessert, und die Leistung jeder neuen Generation ist besser als die der vorherigen.

Nvidia behauptet, dass der Jetson Thor-Chip eine 7,5-mal schnellere AI-Berechnungsleistung, eine 3,5-mal höhere Energieeffizienz, eine 3,1-mal höhere CPU-Leistung und eine doppelte Speicherkapazität im Vergleich zu seinem Vorgänger, dem NVIDIA Jetson Orin, hat und so die Echtzeitverarbeitung auf der Edge-Ebene ermöglicht. Diese Leistungssteigerungen ermöglichen es ihm, generative AI-Modelle auszuführen, einschließlich großer Sprachmodelle und visueller Modelle, die die "Umgebung interpretieren" können - Nvidia sagt, dass dies für humanoide Roboter von entscheidender Bedeutung ist.

Allerdings kostet das NVIDIA Jetson AGX Orin 64G-Entwickler-Kit nur 1.999 US-Dollar.

Darüber hinaus ist der Jetson Thor-Chip mit 128 GB Arbeitsspeicher ausgestattet und bietet eine AI-Rechenleistung von bis zu 2.070 FP4 TFLOPS, was es ihm ermöglicht, die neuesten AI-Modelle problemlos auszuführen, alles innerhalb eines Leistungsbereichs von 130 W. "Die Fähigkeit, leistungsstarke humanoide Roboter zu entwickeln, hängt davon ab, ob wir leistungsstarke AI-Modelle direkt auf dem Roboter ausführen können, um Echtzeitlernen und -interaktion zu ermöglichen", sagte Brett Adcock, Gründer und CEO des Start-ups für die Entwicklung von humanoiden Robotern Figure AI Inc. früher.

Unter den vielen Demonstrationsbeispielen, die Nvidia den Entwicklern gezeigt hat, war ein "Hardware-in-the-Loop"-Szenario besonders interessant. In diesem Szenario wird das Isaac GR00T N1-Basis-Modell auf dem Jetson AGX Thor-Chip ausgeführt. Dieses Modell steuert einen Simulationsroboter, der über das Isaac Sim (Nvidias Isaac-Simulationsplattform) auf dem Gerät virtuell deployed wird. In der Demonstration simuliert der Simulationsroboter eine "Nuss-Entleerungs"-Aufgabe: Er nimmt zuerst ein mit Nüssen gefülltes Becherglas, gießt eine Nuss in eine Schüssel und legt dann die Schüssel auf eine Waage, um sie zu wiegen.

Wang Xingxing von Unitree kommt "zur Unterstützung", Nvidia: besser geeignet für chinesische Marken

Laut Nvidia verwenden derzeit Roboterhersteller wie Agility Robotics, Amazon, Meta, Boston Dynamics, United Imaging Healthcare, Wancheng Technology, Ubtech, Galaxy Universal, Unitree Technology, Zhongqing Robotics und Zhiyuan Robotics bereits den Jetson Thor-Chip.

Agility Robotics hat bereits den NVIDIA Jetson in seinem fünften Generation-Roboter Digit eingesetzt und plant, Jetson Thor als Rechenkern für die sechste Generation von Digit zu verwenden. Diese Veränderung wird die Echtzeiterkennungs- und Entscheidungsfindungsfähigkeit von Digit weiter verbessern und die immer komplexeren AI-Fähigkeiten und Verhaltensanforderungen unterstützen. Digit ist bereits kommerziell erhältlich und kann in Lager- und Fertigungsumgebungen logistische Aufgaben wie Stapeln, Laden und Palettieren ausführen. Boston Dynamics, das seit über 30 Jahren in der Robotik-Branche tätig ist und viele fortschrittliche Roboter entwickelt hat, integriert Jetson Thor in seinen humanoiden Roboter Atlas. Dies wird es Atlas ermöglichen, die zuvor nur auf Servern verfügbare Rechenleistung direkt auf dem Gerät zu nutzen, die Edge-AI-Arbeitslast zu beschleunigen und die Verarbeitung von Hochbandbreitendaten und große Speicherkapazitäten zu unterstützen.

Wang Xingxing, Gründer und CEO von Unitree Technology, sagte: "Jetson Thor bringt einen enormen Sprung in der Rechenleistung und verleiht den Robotern eine höhere Agilität, schnellere Entscheidungsfindung und ein höheres Maß an Autonomie. Dies ist von entscheidender Bedeutung für die Navigation und Interaktion von Robotern in der realen Welt." Wang He, Gründer und Cheftechnologiewissenschaftler von Galaxy Universal, sagte: "Nach der Einführung von Jetson Thor haben wir eine deutliche Verbesserung in der Bewegungsgeschwindigkeit und Bewegungsflüssigkeit unseres G1 Premium festgestellt."

Außer für humanoide Roboter kann Jetson Thor auch die Leistung verschiedener Roboteranwendungen verbessern, einschließlich Operationsassistenzrobotern, intelligenten Zugfahrzeugen, Lieferrobotern, industriellen Roboterarmen und visuellen AI-Agenten. Es kann Echtzeit-Inferenzleistung für größere und komplexere AI-Modelle auf der Edge-Ebene bieten.

Ein Forschungsteam der Robotics Institute der Carnegie Mellon University nutzt NVIDIA Jetson, um Rechenleistung für autonome Roboter bereitzustellen. Diese Roboter können in komplexen, unstrukturierten Umgebungen navigieren und Aufgaben wie medizinische Triage und Rettungsaktionen ausführen. Sebastian Scherer, Assistentprofessor an der Universität und Leiter des AirLab-Labors, erwartet, dass die Aktualisierung des bestehenden NVIDIA Jetson AGX Orin-Systems des Teams auf das Jetson AGX Thor-Entwickler-Kit nicht nur die Leistung der AI-Modelle verbessern wird (darunter das preisgekrönte Robot-Edge-Perzeptionsmodell MAC-VO), die Sensorfusion verbessern wird, sondern auch Experimente mit Robotergruppen ermöglichen wird.

Nvidia behauptet, dass der Jetson Thor-Chip auch in der Fahrerassistenztechnologie von Autos eingesetzt werden kann, insbesondere für chinesische Automarken. Das Unternehmen hat seinen speziellen Automobilchip Drive AGX benannt. Obwohl diese Chips technisch ähnlich zu den Robotik-Chips sind, läuft auf dem ersteren ein Betriebssystem namens Drive OS - dieses System ist speziell optimiert und besser für die Anforderungen im Automobilbereich geeignet. Interessanterweise wird die Fahrerassistenzfunktion des kürzlich auf den Markt gekommenen Xiaomi YU7-Modells von der nächsten Generation des 4-Nanometer-NVIDIA DRIVE AGX Thor™-Automobilrechenplatz unterstützt, der eine Verarbeitungsleistung von 700 TOPS bietet und leistungsfähiger ist als zwei kombinierte Orin X-Chips.

Jensen Huang: Roboter sind die zweite größte Wachstumsmöglichkeit

Einige Internetnutzer kommentierten die Veröffentlichung des Jetson AGX Thor wie folgt: "Nvidia erweitert ständig sein Geschäftsfeld von der rein AI-Trainings auf die Inferenz und die Robotik. Dies ist nicht nur eine Produktveröffentlichung - es ist die Vorbereitung für die gesamte Roboterrevolution."

Seit 2014 hat Nvidia mehrere neue Robotik-Chips auf den Markt gebracht. Allerdings macht der Roboter-Bereich immer noch nur einen kleinen Teil seines Gesamtgeschäfts aus und trägt nur etwa 1 % des Gesamtumsatzes bei. Der Roboter-Bereich ist für Nvidia immer noch ein kleiner Geschäftszweig.

Dieser Bereich befindet sich jedoch in einer Phase des schnellen Wachstums. Kürzlich hat Nvidia seine Geschäftsberichterstattung stark angepasst und die Automobil- und Robotik-Abteilung in einer Geschäftseinheit zusammengefasst. Die Veröffentlichung des ersten Quartalsberichts des Geschäftsjahres 2026 im Mai dieses Jahres zeigte, dass der Quartalsumsatz dieser Geschäftseinheit 567 Millionen US-Dollar betrug, was etwa 1 % des Gesamtumsatzes ausmacht, aber im Vergleich zum Vorjahr um 72 % gestiegen ist.

Kürzlich hat Nvidia auch in das Robotik-Start-up Field AI investiert. Aus diesen Anlagen ist leicht ersichtlich, dass Nvidia derzeit stark auf den Robotik-Bereich setzt.

Früher hat Jensen Huang auf der Hauptversammlung der Aktionäre gesagt, dass der Robotik-Bereich die größte Wachstumsmöglichkeit für das Unternehmen neben der künstlichen Intelligenz (KI) sei - in den letzten zwei Jahren hat die KI-Branche den Gesamtumsatz von Nvidia mehr als verdreifacht. "Wir betrachten uns seit langem nicht mehr nur als ein Chip-Unternehmen. Wir arbeiten an einem Ziel: In Zukunft werden Milliarden von Robotern, hunderttausende von Roboterfabriken und Millionen von selbstfahrenden Autos von Nvidia-Technologie angetrieben werden", sagte Jensen Huang.

Referenzlinks:

https://blogs.nvidia.cn/blog/jetson-thor-physical-ai-edge/

https://blogs.nvidia.cn/blog/nvidia-blackwell-powered-jetson-thor-now-available-accelerating-the-age-of-general-robotics/

https://www.cnbc.com/2025/08/25/nvidias-thor-t5000-robot-brain-chip.html

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account "AI Frontline", Zusammenfassung: Hua Wei, veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.