Por muchos años, la robótica se ha visto limitada por la potencia de sus procesadores. Pero hoy, Nvidia asegura haber roto esa barrera con el Thor T5000, un módulo diseñado para dotar a los robots de la capacidad de aprender, razonar e interactuar casi como un humano. No es un simple chip: es un paso hacia la inteligencia artificial física. El Thor T5000 ofrece un salto nunca antes visto en la línea Jetson. Con 2.560 núcleos CUDA, 96 Tensor Cores de quinta generación y una CPU ARM Neoverse de 14 núcleos, alcanza un rendimiento 7,5 veces superior al AGX Orin, con una eficiencia energética 3,5 veces mayor. Esta potencia permite procesar datos de cámaras, micrófonos o sensores lidar en tiempo real y ejecutar modelos de IA generativa con latencias de milisegundos.
Este nuevo chip se apoya en 128 GB de memoria LPDDR5X y aprovecha la arquitectura Blackwell de Nvidia, la más avanzada de la compañía. En términos prácticos, esto significa que un robot equipado con Thor T5000 puede “ver” su entorno, interpretar lo que ocurre y responder de inmediato con acciones precisas. Junto al chip, Nvidia presentó GR00T, un modelo fundacional multimodal que permite a los robots aprender habilidades observando a humanos. Un operario ejecuta una tarea, la cámara del robot la registra y GR00T traduce esos movimientos en instrucciones que la máquina puede replicar y adaptar.
Es decir, esto elimina la necesidad de programar manualmente cada acción y abre la puerta a una robótica generalista: máquinas que aprenden a ensamblar piezas, clasificar objetos o asistir en el hogar simplemente viendo cómo lo hacen las personas. Aunque Nvidia no fabrica sus propios humanoides, su chip está pensado para empresas como Figure AI, Boston Dynamics, Sanctuary AI, Agility Robotics o incluso Tesla. Estas compañías buscan un cuerpo mecánico ágil; Nvidia ofrece el cerebro que lo gobierne. El kit de desarrollo costará unos 3.500 dólares (3.000 en compras masivas), una inversión elevada pero clave para quienes quieran experimentar con robótica de nueva generación. Para Nvidia, el sector aún representa solo el 1% de sus ingresos, pero, según Jensen Huang, podría convertirse en su mayor motor de crecimiento fuera de la inteligencia artificial pura.
En palabras del propio Huang: “Estamos en el umbral de la inteligencia artificial física”. Y con Thor T5000, ese umbral acaba de abrirse un poco más.
Este nuevo módulo puede almacenar más información con menos energía que el modelo anterior Jetson Orin. Gracias a los últimos GPUs Blackwell, el Jetson Thor tiene siete veces más potencia de computar IA y dos veces más memoria con el triple de velocidad y eficiencia que su predecesor, afirma Nvidia. “Jetson Thor resuelve uno de los desafíos más importantes de la robótica: que los robots tengan interacciones inteligentes en tiempo real con las personas y el mundo físico”, escribió la compañía. La compañía dice que entre los que lo adoptarán primero se cuentan Amazon, Meta, Caterpillar y Agility Robotics, una startup que fabrica robots humanoides que se venden a almacenes y otras instalaciones de manufactura. John Deere y OpenAI consideran adoptar el modelo también.
Además, lo adoptan laboratorios de investigación de Stanford, Carnegie Mellon y la Universidad de Zurich con el fin de usarlo en robots autónomos de investigación médica, entre otros trabajos, comunicó Nvidia el lunes en su blog.
El kit de desarrollo Jetson AGX Thor, que incluye el módulo Jetson T5000 más una placa base, fuente de energía y una disipador de calor con ventilador, se vende ahora en el sitio web de la compañía a U$3.499. Ahora disponible en preventa, llega el Nvidia Drive AGX Thor, un kit de desarrollo que usa la misma tecnología pero para vehículos autónomos. Se planean las entregas a partir de septiembre, afirma la compañía.
Aunque Nvidia se dedica a los chips de IA, el gigante tecnológico apuesta cada vez más a la robótica y los vehículos autónomos. “Esta será la década de los vehículos autónomos, la robótica y las máquinas autónomas”, dijo el CEO Jensen Huang en junio durante una entrevista con CNBC. Huang habló de su confianza en lo mucho que puede escalar la industria robótica, durante su reunión con inversores ese mismo mes.
Junto con la IA, Nvidia espera que la robótica sea la mayor fuente de crecimiento de la compañía, y supone que en conjunto ambas representan “una oportunidad de crecimiento de miles de billones de dólares”, les dijo Huang a los inversores. Recordemos que este año la compañía lanzó Cosmos, una familia de modelos de IA que pueden utilizarse para entrenar robots humanoides. La apuesta de Huang no está errada porque los robots humanoides siguen avanzando. La semana pasada China, uno de los jugadores clave en la carrera global de la robótica, celebró los primeros Juegos Mundiales de Robótica Humanoide. Durante los tres días del evento las compañías exhibieron robots que pueden completar una carrera de 1.500 metros en poco más de seis segundos, y cumplir tareas prácticas como seleccionar medicamentos o tomar órdenes de comida.
Por el momento, es una tecnología que todavía está muy limitada, lejos de que se adopte masivamente. En los espectáculos del evento de China muchos de los robots sufrieron dificultades técnicas. Uno d ellos robots que corría la carrera se llevó por delante a un espectador al desviarse de su trayectoria. Nvidia domina el mercado de la IA, por lo que sus ganancias siempre son motivo de especulación, pero esta semana su importancia se ve acentuada por cambios de política y preguntas sobre el valor económico de adoptar la IA a gran escala. La compañía ha tenido idas y vueltas para vender chips de IA en China, en medio de la guerra comercial entre Beijing y Washington. China es un gran mercado para Nvidia, y la incertidumbre mantiene a los inversores muy atentos. También están atentos al nuevo informe sobre IA emitido por investigadores del MIT, que hallaron que a pesar de la apuesta a la IA en el mundo corporativo, menos de 1 en 10 programas piloto de IA resultaron en ganancias reales.
Finalmente, Nvidia llegó con su valor de mercado de U$4 billones, siendo la primera compañía que cotiza en Bolsa que logró ese nivel. Ahora apuesta fuerte, y el gigante tecnológico tiene que demostrar que su valor no se apoya solamente en el entusiasmo por la IA.
