NVIDIA تحدد الربع الأول من 2027 لإطلاق وحدات Jetson T3000 وT2000 للروبوتات
قدمت NVIDIA وحدات Jetson T3000 وT2000 لأنظمة الروبوتات والذكاء الاصطناعي الطرفي، مع إتاحة مخططة في الربع الأول من 2027 وبقاء أرقام الأداء والذاكرة والمحاكاة الواردة في المصدر مرتبطة ببيانات الشركة.
قدمت NVIDIA وحدات Jetson T3000 وT2000 لأنظمة الروبوتات والذكاء الاصطناعي الطرفي، مع جدولة إتاحة الوحدتين في الربع الأول من 2027.
تقول الشركة إن العتاد يستخدم معمارية NVIDIA Thor للروبوتات الشبيهة بالبشر، والروبوتات المتنقلة الذاتية، والمناولات الصناعية، ووكلاء الذكاء الاصطناعي البصري. وسردت NVIDIA شركات 1X وAgile Robots وAmazon Robotics وBoston Dynamics وFANUC وHitachi وTechman Robot بين الجهات التي تبني على منصة Jetson AGX Thor الأوسع.
يوفر الإطلاق خيارا أصغر قائما على Blackwell لمطوري الروبوتات قبل الإتاحة الكمية، لكن الإعلان العام يترك أحجام الطلبات ومواعيد نشر العملاء وأسعار الوحدات خارج السجل.
Jetson T3000 يقدم 865 تيرافلوب FP4 في وحدة أصغر
توفر وحدتا Jetson وIGX T3000 قدرة 865 تيرافلوب FP4 من حوسبة الذكاء الاصطناعي، بحسب NVIDIA. ويصف الإعلان عامل الشكل بأنه يقارب نصف حجم وطاقة T5000 مع استهداف أداء استدلال مشابه في أحمال العمل متعددة الوسائط.
يستخدم تكوين T3000 وحدة معالجة رسومية Blackwell مع معالج Neoverse Arm بثماني نوى، وذاكرة LPDDR5X بحجم 32GB، وعرض نطاق ذاكرة 273GB/s، واتصال 25 GbE، بحسب NVIDIA. وقالت NVIDIA إن IGX T3000 يحمل مستوى الأداء نفسه مع سلامة وظيفية مدمجة ودعم لنظام NVIDIA Halos for Robotics للسلامة.
هذه أرقام عتاد وأداء صادرة عن الشركة وليست نتائج اختبارات مستقلة. ولم يتضمن الإعلان اختبارات من طرف ثالث أو بيانات معيارية من العملاء أو قائمة أسعار للوحدات الجديدة.
T2000 يمنح مطوري الذكاء الاصطناعي الطرفي خيار 400 تيرافلوب FP4
ينقل Jetson T2000 معمارية Thor نفسها إلى أنظمة طرفية بذاكرة أقل. وسردت NVIDIA قدرة 400 تيرافلوب FP4 وذاكرة 16GB للمطورين العاملين على وكلاء ذكاء اصطناعي بصريين وروبوتات متنقلة ذاتية وآلات صناعية.
وعبر نطاق Jetson، قالت NVIDIA إن المنصة تمتد الآن من 70 TOPS إلى 2,000 تيرافلوب. وربط الإعلان الوحدات الجديدة أيضا بمهارات وكلاء Jetson التي تؤتمت تحسين الذاكرة، وتهيئة النظام، ومهام النشر لحزمة البرمجيات.
استشهدت NVIDIA بعدة أمثلة لتحسين الذاكرة من منظومتها. فقد خفضت UBTech وAgile Robots وConnect Tech استخدام الذاكرة بما يصل إلى 15GB، بحسب الشركة، بينما خفضت SandStar استخدام الذاكرة بما يصل إلى 4GB وخفضت NoTraffic استخدام الذاكرة بنسبة 30% على Jetson TX2 NX.
Cosmos 3 Edge يستهدف الاستدلال الروبوتي على الجهاز
وسعت NVIDIA أيضا عائلة نماذج Cosmos 3 العالمية المفتوحة بنموذج Cosmos 3 Edge، وهو نموذج بمعلمات 4 مليارات متوافق مع منصات NVIDIA Thor. وتصف الشركة Cosmos 3 Edge بأنه نموذج خفيف للأنظمة المجسدة التي تحتاج إلى معالجة الرؤية والاستدلال في الزمن الحقيقي وتوليد الأفعال عبر الاستدلال على الجهاز.
وللتحضير للنشر، قالت NVIDIA إن Cosmos 3 Edge يمكن تكييفه مع أشكال روبوتية ومجموعات مستشعرات محددة في نحو يوم قبل استخدامه على Jetson Thor لتحليل الرؤية في الزمن الحقيقي وسياسة الروبوت على الجهاز. ومن المقرر دعم وضع محاكاة T3000 في وقت لاحق من هذا الشهر مع JetPack 7.2.1، بينما يخطط لدعم وضع محاكاة T2000 في إصدار لاحق.
يشمل الطرح العام أيضا شركاء للوح والبرمجيات. وسمت NVIDIA شركات ADLINK وAdvantech وAAEON وAetina وAuvidea وAVerMedia وConnect Tech وForeCR وJWIPC وNEXCOM Robotic Solutions وRealtimes وSeeed Studio وTwowin وTZTEK وYUAN بين شركاء الحلول القائمة على Thor، مع إدراج Antmicro وNeurealm وREBOTNIX وRidgeRun لدعم المحاكاة والانتقال.
لم تفصح NVIDIA عن أسعار الوحدات أو تخصيص الإنتاج أو أحجام طلبات العملاء الموقعة أو نتائج اختبارات معيارية من طرف ثالث أو مواعيد نشر مسماة لروبوتات تستخدم وحدات Jetson T3000 أو T2000.
Summary version for Medium
NVIDIA Sets Jetson T3000 And T2000 Modules For Q1 2027 Robotics Launch
Why this hardware shift matters for AI and compute buyers
Quick Summary: NVIDIA introduced Jetson T3000 and T2000 modules for edge AI and robotics systems, with Q1 2027 availability planned and source-listed performance, memory and emulation details still tied to company-provided figures.
Jetson T3000 Carries 865 FP4 Teraflops In A Smaller Module
The Jetson and IGX T3000 modules deliver 865 FP4 teraflops of AI compute, according to NVIDIA. The announcement describes the form factor as roughly half the size and power of the T5000 while targeting similar inference performance on multimodal workloads.
T2000 Gives Edge AI Developers A 400 FP4 Teraflop Option
The Jetson T2000 brings the same Thor architecture to lower-memory edge systems.
- Point 1: The central topic is chips-semiconductors, with the announcement framed around concrete operating detail.
- Point 2: NVIDIA listed 400 FP4 teraflops of compute and 16GB of memory for developers working on visual AI agents, autonomous mobile robots and industrial machines.
The important shift is not the AI label, but the operating boundary it creates for teams.
Cosmos 3 Edge Targets On-Device Robot Inference
NVIDIA also expanded the Cosmos 3 open world foundation model family with Cosmos 3 Edge, a 4-billion-parameter model compatible with NVIDIA Thor platforms. The company describes Cosmos 3 Edge as a lightweight model for embodied systems that need to process vision, reason in real time and generate actions through on-device inference.
Read the Full Deep Dive
Want to explore the complete technical analysis, enterprise trade-offs, and detailed metrics?
Read the full article originally published at SendTech Times
