YUAN、NVIDIA Jetson Thor製品ラインアップを拡充 新たにJetson T3000およびT2000モジュールに対応
NVIDIA Blackwellアーキテクチャを採用した次世代エッジAIプラットフォームで、ロボティクスの普及とスケーラブルなPhysical AIの実現を加速
NVIDIAエコシステムパートナーであるYUAN High-Tech（以下、YUAN）は本日、新たな NVIDIA Jetson T3000 および T2000 モジュールに対応した次世代エッジAIプラットフォームの開発を開始したことを発表しました。フラッグシップモデルである NVIDIA Jetson AGX Thor T5000 と同じ NVIDIA Blackwell アーキテクチャおよびソフトウェアスタックを採用したこれらの新モジュールは、ロボティクスやエッジAIアプリケーションへのスムーズな移行を実現するとともに、大規模展開に対応する高い柔軟性を提供します。
YUANは、フラッグシップモデル NVIDIA Jetson AGX Thor T5000 を採用した量産対応のエッジAIプラットフォームを通じて、工場検査、自律型ロボット、インテリジェントセーフガーディングなどの分野で導入実績を積み重ねてきました。低遅延のエッジAI処理を実現すると同時に、データをオンサイトで安全に処理することで、高いセキュリティを確保しています。ロボティクス市場が本格的な商用化の時代を迎える中、開発者には、圧倒的なAI性能だけでなく、電力効率、省スペース性、導入コストの最適なバランスを備えたAIプラットフォームがこれまで以上に求められています。
Jetson T3000：主流ロボティクス向けの高性能プラットフォーム
新しい Jetson T3000 は、フラッグシップモデルである NVIDIA Jetson AGX Thor T5000 と比較して、メモリ容量、消費電力、およびモジュールサイズを約50％削減しながら、同一の NVIDIA ソフトウェアスタックを維持し、T5000 の約90％に相当するAI推論性能を実現します。これにより、AI性能を損なうことなく、システムの設置スペース、消費電力、および導入コストを大幅に削減できるため、大規模なロボティクスおよびエッジAIアプリケーションに最適なプラットフォームとなります。 さらに、Jetson T3000 は Functional Safety Island（FSI）を継承しており、産業用ロボット、自律システム、ならびに安全性が求められるエッジAIアプリケーションに必要な機能安全（Functional Safety）を提供します。
Jetson T2000：Thorアーキテクチャをより幅広いエッジAIアプリケーションへ
新しい Jetson T2000 は、高性能な NVIDIA Thor アーキテクチャを、より幅広いエッジAIシステムへと展開します。400 FP4 TFLOPS のAI演算性能、NVIDIA Blackwell GPU、16GB LPDDR5Xメモリを搭載し、消費電力はわずか40Wに抑えています。 優れた性能とコストパフォーマンスを兼ね備え、ビジュアルAIエージェント、自律移動ロボット（AMR）、ロボットアームをはじめ、コスト効率が求められるさまざまなインテリジェント・エッジAIアプリケーションに最適なプラットフォームを提供します。
エミュレーション環境により、今すぐ開発を開始
Jetson T3000 および T2000 モジュールの提供開始は2027年第1四半期を予定していますが、JetPack 7.2.1で今月後半より利用可能となる T3000 エミュレーションモードを活用することで、開発をすぐに開始できます。 YUAN の NVIDIA Jetson AGX Thor 搭載開発プラットフォームを利用することで、開発者は T3000 エミュレーションモード上で、NVIDIA Nemotron、NVIDIA Cosmos 3、NVIDIA Isaac GR00T をはじめ、最新の Jetson AI Agent 機能を含む NVIDIA ソフトウェアスタック全体を活用しながら、アプリケーションの検証を行うことが可能です。なお、Jetson T2000 のエミュレーションモードについては、今後のリリースで提供される予定です。
単一のThorプラットフォームで、あらゆる導入規模に対応
フラッグシップモデルの Jetson AGX Thor T5000、高効率な Jetson T3000、そしてコストパフォーマンスに優れた Jetson T2000 まで、YUAN は包括的な Jetson Thor プラットフォーム製品群を提供しています。 これにより、お客様は既存アプリケーションをスムーズに移行できるだけでなく、次世代ロボティクス製品の開発から量産展開までを迅速に推進することが可能になります。