算力狂飙7000倍，黄仁勋只用了10年

高工人形机器人

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高工人形机器人英伟达在机器人的十年布局“人形机器人频道”即刻进入——文 | Levi.黄仁勋堪称是当前手握全球AI算力命脉的男人。英伟达最新推出的专为物理AI和人形机器人设计的计算平台Jetson Thor，包括开发者套件Jetson AGX Thor和量产模组Jetson T5000。黄仁勋盛赞新品，将它摆到了标杆级的位置：“Jetson Thor是推动物理 AI 和通用机器人时代发展的终极...

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GR00T，并让九台搭载GR00T模型的顶流人形机器人同台亮相。与此同时，英伟达还首次抛出了基于 NVIDIA Thor 系统级芯片（SoC）的人形机器人计算平台 Jetson Thor，由此正式杀入人形赛道。据英伟达当时公布的信息，该平台同样采用 NVIDIA Blackwell 架构，算力为800TFLOPS，凭借集成的功能安全处理器、高性能 CPU 集群和 100GB 以太网带宽，能够支持 GR00T 等多模态大模型的流畅运作。英国《金融时报》在2024年底曾透露，英伟达计划在2025年上半年重注机器人领域，推出Jetson Thor。然而，发布时间一路推迟到今天。但从最终公布的参数来看，姗姗来迟的 Jetson Thor，显然没有辜负行业的等待。性能跨越7.5倍,算力进入2000TFLOPS时代与五个月前GTC大会上首次亮相相比，最新发布的Jetson Thor终于揭开了完整的性能面纱，算力、功耗和生态能力全面升级。作为黄仁勋口中的“机器人新大脑”，Jetson Thor直指人形机器人行业最核心的痛点：如何在有限功耗下，让端侧设备能够实时运行多模态大模型。Jetson Thor基于全新的NVIDIA Blackwell GPU架构，搭载14核Arm Neoverse CPU，升级至128GB LPDDR5X内存，显存带宽高达273GB/s。峰值AI算力实现跨代式飞跃，FP4精度下峰值算力可达 2070 TFLOPS，在性能大幅提升的同时，Thor仍将整体功耗控制在 40W至130W，在同等能耗下提供远超前代的推理能力。Jetson Thor借助 4 个 25 GbE 网络、摄像头卸载引擎和 Holoscan 传感器桥接器，提取高速传感器数据以实现实时性能。根据英伟达官网数据，Jetson AGX Thor开发者套件的定价为3499美元（约合人民币25023元），量产模组 Jetson T5000 在采购 1000片及以上时单价为 2999美元（约合人民币21447元）。作为对比，上一代 Jetson AGX Orin开发者套件的售价为 1999美元（约合人民币14296元），AGX Orin 64GB模组在采购 1000片及以上时单价为1599美元（约合人民币11435元）。与上一代Jetson Orin相比，Thor的跨代进化几乎是“全维度”的：AI算力提升7.5倍、CPU性能提升3.1倍、内存容量翻倍、I/O吞吐能力提升10倍，并且在支持多路高速传感器并发交互的同时，将能效比提升至 3.5倍。这意味着，在过去需要两到四颗Orin才能实现的机器人算力，如今一颗Thor就能完成。对人形机器人厂商来说，这一提升具有决定性意义。过去大多数机器人搭载1到2颗Orin，端侧算力大约在 275至550TOPS。但多位技术负责人都曾表示，若想让机器人原生搭载VLA大模型，端侧算力至少需要逼近 3000TOPS 才能满足实时性要求。Jetson Thor的出现，显然让端侧算力焦虑被大幅缓解。Thor的算力冗余还体现在它对大模型的原生支持能力上。它兼容几乎所有主流AI框架与推理模型，既能运行 Cosmos Reason、DeepSeek、Llama、Gemini、Qwen、Physical Intelligence等通用大模型，也支持 Isaac GR00T N1.5 等机器人专用模型。开发者可以在端侧设备上同时运行多个大模型，让机器人直接完成视觉、语言与动作的一体化推理，大幅降低对云端算力的依赖。英伟达的CUDA生态系统也为Thor提供了长期优化的可能性。官方数据显示，通过软件升级，Xavier的性能提高50%，Orin提升100%。随着后续软件栈的持续优化，Jetson Thor在吞吐量和响应速度上还将进一步突破，为机器人带来更长的生命周期红利。在硬件进化的同时，Jetson Thor与英伟达自研的全栈软件深度整合：数据中心的NVIDIA DGX 负责训练大模型，Omniverse承担3D仿真与验证，Jetson Thor则在机器人进入物理世界后充当实时决策与推理的大脑。通过与 Isaac平台、GR00T基础模型、Metropolis视觉AI和Holoscan传感器处理框架的协同，英伟达正在构建一条从训练到部署的闭环，显著降低机器人开发、验证与迭代的复杂度。这种“软硬一体”的优势，让Jetson Thor在行业内几乎无可替代。为Jetson Thor背书的客户阵容几乎囊括全球最有影响力的具身智能公司：从 波士顿动力、Agility Robotics、Apptronik、Figure、Skild AI，到国内的宇树科技、智元机器人、银河通用、众擎机器人、优必选、傅利叶、灵初智能等，均已在研发中部署Thor。这也让英伟达在人形机器人产业链上的影响力被进一步放大。Skild AI在开箱Jetson Thor值得一提的是，1X、OpenAI与Physical Intelligence三家头部企业仍保持观望，尚处于评估阶段。凭借跨代的性能跃升与软硬件生态的深度整合，Jetson Thor不仅彻底重塑了机器人算力平台的技术标准，也让英伟达在人形机器人产业链的控制力被推向新高。十年布局：英伟达在人形机器人的史前史Jetson Thor的发布，是英伟达在机器人计算平台上的一次重量级落子，而这一步棋，其实早在十年前就已埋下伏笔。2014年，英伟达首次推出面向机器人领域的 Jetson 系列，同步发布 Jetson TK1 芯片，正式拉开进军机器人的序幕。此后十年，他们先后推出 TX1、TX2、Xavier、Orin，在硬件端逐步构建出完整产品矩阵。彼时，第一代TK1的算力仅为 0.3TFLOPS，而如今Jetson Thor的FP4精度下峰值算力已经达到 2070TFLOPS，十年间实现了 7000倍的性能飞跃。但在过去的十年，尽管技术体系逐渐完善，机器人市场却迟迟未迎来爆发。英伟达2026财年一季报数据，自动驾驶与机器人业务部门在收入同比暴增72%的情况下，季度营收仍仅为5.67亿美元，占总营收1.29%。换言之，这是一场英伟达长达十年的战略蓄势。但从英伟达在AI的成功中，他们深知，只有算力 + 工具链 + 开发者生态三位一体，才能在具身智能时代建立真正的护城河。正如他们在AI爆发前十余年持续投入CUDA生态，英伟达在机器人领域同样提前播下种子：发布通用机器人基础模型 Project GR00T，打通具身智能大模型的底层能力；构建 NVIDIA Omniverse 仿真平台，为开发者提供高精度虚拟验证与数字孪生环境；推出专注视觉AI的 NVIDIA Metropolis 和针对传感器处理的 NVIDIA Holoscan，完善从数据到推理的工具链。借助这一系列基础设施，英伟达围绕 Jetson 平台逐步形成了开放式开发者生态。官方数据显示，Jetson及其机器人技术堆栈已吸引超过200万名开发者，并与超过150家硬件、软件和传感器伙伴建立合作，形成覆盖算法、数据、仿真和硬件的立体化网络。在软硬件生态之外，英伟达更直接地不吝真金白银向具身智能创业者们砸去。近年来，他们频频出手，重仓投资新一代人形机器人企业：2024年2月，人形机器人顶流Figure AI宣布完成新一轮6.75亿美元的融资，英伟达就出资5000万美元；2024年9月，李飞飞创办、专注于世界模型研发的World Labs宣布成立并获得2.3亿美元融资，英伟达参与其中；2025年6月，在机器人独角兽企业Skild AI的B轮融资中，英伟达投资了2500万美元；2025年7月，具身智能创企Field AI宣布完成两轮共4.05亿美元的融资，英伟达正是领投方之一。可以说，Jetson Thor只是英伟达十年布局的冰山一角。通过工具链、开发者生态与资本协同，英伟达已经把自己嵌入人形机器人价值链的每一环，在这场才刚开局的产业革命中，抢先站上了制高点。写在最后过去十年，英伟达在人形机器人上的每一步，都是在下一盘极为漫长的棋局：算力的跃迁、生态的编织、资本的下注。Jetson Thor的出世，也不过是棋盘上的又一次落子，但这一子，重到足以让整个行业震荡。这不是英伟达的第一次豪赌，或许也不是最漫长的一次，但极可能是回报最大的一次。因为他们赌的不只是芯片，而是未来具身智能格局的入口。然而，故事才刚刚开始。当英伟达把底座搭好，万亿级的具身智能市场正迅速升温，越来越多的玩家从四面八方杀入战场，算力、模型与生态的秩序正在被迫改写。随着中国企业的崛起，没有人敢确定，这个棋局最终赢家会不会是英伟达。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}