La IA agéntica se está volviendo física.
En COMPUTEX el martes, NVIDIA anunció NVIDIA JetPack 7.2 y soporte para NVIDIA NemoClaw sobre NVIDIA Jetson.
JetPack 7.2 trae habilidades de IA agéntica, soporte para el proyecto Yocto, NVIDIA CUDA 13 en NVIDIA Jetson Orin, una ganancia sustancial de rendimiento sobre el módulo Jetson AGX Orin 32GB y soporte Multi-Instance GPU (MIG) en NVIDIA Jetson Thor.
Asier Arrnaz, de NVIDIA, muestra cómo Build-a-Claw lleva la IA al edge: un asistente personalizado y siempre activo que corre directamente sobre NVIDIA Jetson.
El lanzamiento coincide con el evento Build-a-Claw en GTC Taipei, que traslada a Taiwán esta sesión hands-on popularizada en GTC San Jose.
El anuncio aterriza NemoClaw, el framework agéntico de NVIDIA, sobre el stack Jetson de grado productivo. Es decir, lleva la IA agéntica desde servidores y estaciones de trabajo hacia el mundo físico, en robótica, inspección y automatización industrial.
"La IA agéntica ya está acá, y la programabilidad y alto rendimiento de Jetson permiten a los desarrolladores desplegar agentes de IA físicos en producción al instante, en el edge", afirmó Deepu Talla, vicepresidente de robótica y computación de borde en NVIDIA. "Con habilidades específicas para desarrollo y flujos agénticos, los desarrolladores pueden acelerar el time to market, reducir el costo total de propiedad y desplegar a escala, todo sobre una plataforma optimizada para memoria."
Jetson es ya una plataforma multigeneracional (Orin, Thor y más allá) que impulsa IA en el edge en robótica, sistemas autónomos, inspección industrial y dispositivos médicos. JetPack 7.2 amplía esa base; NemoClaw la extiende.
¿Qué trae JetPack 7.2 en concreto?
El lanzamiento se entrega en tres capas. JetPack 7.2 en la base (sistema operativo, cómputo, rendimiento determinístico), una nueva capa intermedia de habilidades agénticas que automatizan tareas de desarrollo, y NemoClaw en la cima.
JetPack 7.2 trae mejoras importantes a la base de software Jetson. El soporte de OS basado en Yocto entrega a clientes industriales una base Linux más liviana y customizable, clave para despliegues con memoria limitada. CUDA 13 sobre Jetson Orin lleva el stack de cómputo más reciente a dispositivos existentes. MIG más un kernel en tiempo real sobre Jetson Thor permite a los desarrolladores reservar recursos de GPU dedicados para cargas determinísticas, como sistemas de percepción robótica que no pueden detenerse para inferencia de IA no relacionada. Jetson AGX Orin 32GB también recibe un boost de rendimiento hasta los 241 TOPS de cómputo de IA, un 20% sobre su especificación original.
La capa intermedia, las habilidades agénticas, acelera el trabajo de construir el propio sistema basado en Jetson. Las nuevas habilidades de agente Jetson incluyen customización Linux, optimización de memoria, benchmarking de modelos y tareas similares de desarrollo. Ahora vienen disponibles como skills desplegables por el agente, generadas desde la documentación y guías de diseño de NVIDIA. El resultado: una tarea que solía tomar semanas se resuelve en días.
En la cima, NemoClaw se despliega sobre Jetson con un único comando. La combinación aterriza la IA agéntica sobre un stack de robótica y visión de grado productivo, acelerando la automatización de tareas para sistemas industriales. Los desarrolladores pueden ir más allá con las skills del blueprint NVIDIA Metropolis VSS, agregando agentes de razonamiento visual que observan, interpretan y actúan según lo que ven.
La IA agéntica ya llega con Jetson
La plataforma Jetson ya está desplegada en campos como robótica, automatización industrial, drones, dispositivos médicos, maquinaria agrícola, sistemas humanoides y más.
Solomon usa NVIDIA NemoClaw para coordinar agentes de IA en un robot humanoide, integrando razonamiento, percepción, fusión de sensores, locomoción y manipulación en un único flujo de trabajo. Con la tecnología de percepción activa de Solomon, impulsada por el modelo fundacional open source de NVIDIA, el robot puede entender tareas, optimizar su posicionamiento para el agarre y adaptarse dinámicamente. Todo esto habilita operaciones autónomas y confiables en entornos complejos.
Advantech está construyendo y desplegando un cerebro fabril agéntico dentro de sus propias instalaciones de manufactura, habilitando operaciones AI-native usando NVIDIA NemoClaw, NVIDIA Nemotron 3 y NVIDIA Jetson Thor. La plataforma automatiza la gestión de flotas de robots, la detección inteligente de defectos y la toma de decisiones autónoma. A lo largo de industrias, los proyectos ya están saliendo a producción.
Rebotnix fabrica cámaras de ciudad inteligente con razonamiento agéntico para decisiones más rápidas a nivel municipal.
Spingence construye agentes de defectos de manufactura que identifican causas raíz y entregan recomendaciones de mejora de procesos mediante analítica y razonamiento basado en conocimiento.
ANIWEAVE y Avalanche Computing se alían para transformar espacios inmobiliarios en experiencias 3D inmersivas con agentes conversacionales potenciados por IA.
Más IA, menos memoria
Imagen cortesía de SandStar.
SandStar usa NVIDIA Jetson Orin NX y NemoClaw para impulsar máquinas expendedoras con IA y operaciones de retail inteligente con visión por computadora, interacción dirigida por LLM, monitoreo de procedimientos operativos estándar y optimización de tiendas en más de 30 países. Con casi un 40% de optimización de memoria, SandStar reporta haber migrado de dispositivos de 16GB a 8GB, reduciendo significativamente los costos de despliegue mientras mantiene alto rendimiento.
NoTraffic desarrolla sistemas de gestión de tráfico inteligentes que analizan condiciones en tiempo real y optimizan dinámicamente la operación de semáforos. NoTraffic reporta haber optimizado el overhead de bibliotecas CUDA mediante compilación estática y pruning dirigido de kernels. Estas optimizaciones redujeron el uso de memoria un 29%, mejorando la eficiencia y agilizando el stack de percepción para inferencia en tiempo real más veloz.
GROOVE X, fabricante del robot acompañante LOVOT, está usando una variedad de aceleradores de IA sobre módulos Jetson para descargar trabajo de CPU y GPU y reducir la huella de memoria.
¿Qué hace distinto al JetPack 7.2 con Yocto?
Hexagon Robotics integra NVIDIA Jetson Thor para impulsar robots humanoides más seguros y autónomos con IA en tiempo real, procesamiento de sensores a alta velocidad y fusión de datos multimodal. Combinados con customización de OS basada en Yocto para mejor reproducibilidad y seguridad, estos humanoides operan más confiablemente en entornos exigentes como manufactura, logística y construcción.
Zipline usa NVIDIA Jetson Orin NX en sus drones autónomos de entrega para habilitar fusión de sensores en tiempo real, conciencia ambiental y navegación segura para entregas médicas, de alimentos y de retail alrededor del mundo. Zipline usa Yocto para construir su sistema operativo a medida, diseñado para procesamiento de IA onboard de alto rendimiento mientras optimiza confiabilidad, eficiencia y huella de memoria.
1X (fabricante del humanoide Neo) y Universal Robots planean adoptar JetPack 7.2 con Yocto en sus despliegues productivos.
Socios del ecosistema Yocto
Balena, Konsulko Group, Neurealm, Peridio, RidgeRun y Wind River entregan distribuciones Linux, servicios de ingeniería y soporte a largo plazo que ayudan a los clientes a desplegar sistemas Yocto de grado productivo más rápido.
AAEON, ASUS, Avermedia, Connect Tech y YUAN han validado Yocto OS con sus sistemas de cómputo de borde productivos para acelerar el despliegue de clientes.
Lo que viene
NemoClaw comenzó en el centro de datos. Ahora corre en una tienda de retail, en un humanoide sobre una planta fabril, en un sistema de tráfico en una intersección concurrida. La era de los agentes físicos de IA recién empieza.
Los desarrolladores pueden iniciar su recorrido de IA agéntica desde la página de software Jetson.
