NVIDIA、エッジAIボード「Jetson Thor」に低消費電力モデル追加　メモリ最適化技術も同時発表

NVIDIAは2026年7月16日、組み込みAI（人工知能）ボード「Jetsonシリーズ」のフラッグシップ製品「Jetson AGX Thor」に、新たな量産モジュールとして「Jetson T3000」と「Jetson T2000」を追加すると発表した。従来の高性能品に加え、消費電力やメモリ容量を抑えつつ、必要十分なAI性能を提供するラインナップを拡充した格好だ。あわせて、メモリ使用量を削減するソフトウェア技術「Jetsonエージェントスキル」も公開された。

これまでJetson Thorの量産モジュールは、「Blackwell」世代GPUを搭載した最上位「Jetson T5000」（FP4で2070TFLOPS、メモリ128GB、消費電力150W級）と、その下位にあたる「Jetson T4000」（同1200TFLOPS、メモリ64GB）の2種類が展開されていた。新たに追加されたT3000は、FP4のAI処理性能を865TFLOPSとしながらも、メモリ容量を32GB（T5000の4分の1）、消費電力を70W（同約2分の1）に抑え、モジュールサイズも半減。CPUコア数も14コアから8コアに削減した。ただし、273GB/sのメモリ帯域幅や25GbEの高速ネットワークインタフェースは維持するなど、中堅グレードとしての実用性は確保されている。協働ロボット市場をにらみ、機能安全（Functional Safety）に対応した「IGX T3000」も用意された。

下位のT2000は、さらにスペックを引き下げ、FP4で400TFLOPS、メモリ16GB、消費電力40Wとした。モジュールサイズはT3000と同一だ。両製品とも2027年第1四半期に発売予定。先行してソフトウェア開発を始めたいユーザー向けには、Jetson Thor開発者キット上でエミュレーションモードが提供される。T3000のエミュレーションモードは2026年7月下旬リリースの「JetPack 7.2.1」で利用可能となり、T2000対応はその後のアップデートで行われる。

同時にリリースされた「Jetsonエージェントスキル」は、AIエージェントをはじめとするアプリケーションのメモリ使用量を、ソフトウェアスタック全体の最適化によって削減する技術だ。数日の開発期間で大幅な効率化が可能とされ、結果としてよりメモリ容量の小さいJetsonモジュールへの置き換えを実現する。すでに複数のパートナー企業が効果を報告しており、ヒューマノイドメーカーのUBTechやAgile Robots、産業ソリューションのConnect Techは、Jetson AGX Orinの64GBモジュールから32GB品への移行に成功。スマートリテールを手掛けるSandStarは、Jetson Orin NXの16GB品から8GB品への切り替えを達成したという。

日本のメーカーからは、家族型AIロボット「LOVOT」を展開するGROOVE Xが、同スキルを活用した事例を公開した。GROOVE Xは異種AIアクセラレータへのワークロード分散によってメモリ使用量を削減し、従来16GB必要だったシステムが8GBでも安定動作するよう最適化を完了。ただし同社は「現行製品には引き続き16GB品を搭載するが、8GB分の余剰リソースを活かして追加機能の実装やシステムの高度化を進める」と説明している。また、インテリジェント交通のNoTrafficはメモリ使用量を30％削減し、より多くのAI機能を追加可能になったという。Jetsonエージェントスキルは、Jetson Orin NX以前の「TX2 NX」にも適用可能で、幅広い既存製品の延命や機能向上にも貢献する見通しだ。