NVIDIA anunció el Jetson Orin Nano 2, un computador para robótica diseñado para aplicaciones de IA en el borde de nivel de entrada. La plataforma apunta a desarrolladores que construyen robots con IA, drones de reparto e inspección, y sistemas de visión artificial.
A medida que los modelos de IA se vuelven más pequeños y eficientes, los dispositivos del borde pueden ejecutar tareas como comprender contexto, procesar lenguaje e imágenes y responder en tiempo real. Ese tipo de aplicación exige plataformas de cómputo compactas y de bajo consumo, diseñadas específicamente para cargas de trabajo de IA en el borde.
Cognex, Doosan Bobcat y Matic están entre las empresas que ya adoptaron el Jetson Orin Nano 2 o lo están evaluando.
¿Cuánta potencia entrega el nuevo módulo?
El Jetson Orin Nano 2 entrega 78 billones de operaciones por segundo de cómputo de IA, 8 GB de memoria y un CPU Arm de ocho núcleos. El sistema está pensado para soportar cargas de trabajo de IA y procesamiento de video manteniendo un formato compacto y un consumo bajo.
Según NVIDIA, el Orin Nano 2 entrega el doble del rendimiento de inferencia que el Jetson Orin Nano Super, gracias a Tensor Cores actualizados y mayor ancho de banda de memoria. En modo de 15 vatios, está diseñado para usar 40% menos energía entregando el mismo rendimiento que su antecesor.
| Jetson Orin Nano Super | Jetson Orin Nano 2 | |
|---|---|---|
| Rendimiento de inferencia | Referencia | 2 veces mayor |
| Cómputo de IA | Menor | 78 billones de operaciones por segundo |
| Memoria | Menor ancho de banda | 8 GB con mayor ancho de banda |
| Consumo a igual rendimiento | Referencia | 40% menos en modo de 15 vatios |
| Disponibilidad | En mercado | Primer semestre de 2027 |
La plataforma usa la pila de software de NVIDIA y las habilidades de agente de Jetson. Los desarrolladores pueden correr modelos de lenguaje grandes y modelos de visión y lenguaje optimizados para inferencia de memoria eficiente en el borde, incluyendo NVIDIA Cosmos, NVIDIA Nemotron, Gemma 4 y Qwen 3.
¿Quiénes ya están construyendo con Jetson?
Más de 3 millones de desarrolladores están creando aplicaciones sobre la pila de robótica de NVIDIA. La compañía señaló que socios como Cognex, Doosan Bobcat, Matic y Wing usan o evalúan plataformas Jetson para aplicaciones como robots domésticos, sistemas de visión artificial, drones de reparto e inspección, tarjetas portadoras y sistemas de hardware.
Wing, filial de Alphabet que opera servicios de reparto con drones, usa el Jetson Orin Nano Super y software de NVIDIA en su flota. La empresa planea evaluar el Orin Nano 2 para percepción y razonamiento de IA en tiempo real dentro de sus operaciones de entrega.
Matic Robots está adoptando el Jetson Orin Nano 2 para sus robots de limpieza doméstica. La plataforma debe soportar IA conversacional, detección de gestos, mapeo del hogar, comprensión semántica y funciones de limpieza autónoma.
AAEON, ADLINK, Advantech, Aetina, Antmicro, Aptiv, Auvidea, AVerMedia, Chuanglebo, Connect Tech, ForeCR, JWIPC, Neurealm, Plink, Realtimes, RidgeRun, RS, Seeed Studio, Tauro Tech, Twowin, TZTEK y YUAN figuran entre los socios que desarrollan tarjetas portadoras, sistemas de hardware, software de IA y soluciones de referencia basadas en la plataforma.
¿Qué significa esto para un proyecto en Latinoamérica?
Dos nombres de esa lista importan para quien arma proyectos desde la región: Seeed Studio y RS, ambos con canales de distribución que llegan a Chile y el resto de Latinoamérica. Que estén desarrollando tarjetas portadoras significa que la ruta de integración no depende exclusivamente del kit de desarrollo oficial de NVIDIA.
El dato de consumo es el que más pesa en aplicaciones móviles. Un módulo que entrega el mismo rendimiento del Orin Nano Super consumiendo 40% menos en modo de 15 vatios cambia el cálculo de autonomía de un dron o un robot de inspección: a igual batería, el tiempo de vuelo o de recorrido se estira sin sacrificar percepción.
Disponibilidad
El módulo NVIDIA Jetson Orin Nano 2 y su kit de desarrollo se esperan disponibles en el primer semestre de 2027.
Más información en nvidia.com.
