算力狂飆7000倍，黃仁勳只用了10年

高工人形機器人

2025/10/02

高工人形機器人英偉達在機器人的十年佈局「人形機器人頻道」即刻進入——文 | Levi.黃仁勳堪稱是當前手握全球AI算力命脈的男人。英偉達最新推出的專為物理AI和人形機器人設計的計算平台Jetson Thor，包括開發者套件Jetson AGX Thor和量產模組Jetson T5000。黃仁勳盛讚新品，將它擺到了標杆級的位置：「Jetson Thor是推動物理 AI 和通用機器人時代發展的終極...

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人形機器人的姿態，發布通用基礎模型 Project GR00T，並讓九台搭載GR00T模型的頂流人形機器人同台亮相。與此同時，英偉達還首次拋出了基於 NVIDIA Thor 系統級芯片（SoC）的人形機器人計算平台 Jetson Thor，由此正式殺入人形賽道。據英偉達當時公布的信息，該平台同樣採用 NVIDIA Blackwell 架構，算力為800TFLOPS，憑藉集成的功能安全處理器、高性能 CPU 集群和 100GB 以太網帶寬，能夠支持 GR00T 等多模態大模型的流暢運作。英國《金融時報》在2024年底曾透露，英偉達計劃在2025年上半年重注機器人領域，推出Jetson Thor。然而，發布時間一路推遲到今天。但從最終公布的參數來看，姍姍來遲的 Jetson Thor，顯然沒有辜負行業的等待。性能跨越7.5倍,算力進入2000TFLOPS時代與五個月前GTC大會上首次亮相相比，最新發布的Jetson Thor終於揭開了完整的性能面紗，算力、功耗和生態能力全面升級。作為黃仁勳口中的「機器人新大腦」，Jetson Thor直指人形機器人行業最核心的痛點：如何在有限功耗下，讓端側設備能夠實時運行多模態大模型。Jetson Thor基於全新的NVIDIA Blackwell GPU架構，搭載14核Arm Neoverse CPU，升級至128GB LPDDR5X內存，顯存帶寬高達273GB/s。峯值AI算力實現跨代式飛躍，FP4精度下峯值算力可達 2070 TFLOPS，在性能大幅提升的同時，Thor仍將整體功耗控制在 40W至130W，在同等能耗下提供遠超前代的推理能力。Jetson Thor藉助 4 個 25 GbE 網絡、攝像頭卸載引擎和 Holoscan 傳感器橋接器，提取高速傳感器數據以實現實時性能。根據英偉達官網數據，Jetson AGX Thor開發者套件的定價為3499美元（約合人民幣25023元），量產模組 Jetson T5000 在採購 1000片及以上時單價為 2999美元（約合人民幣21447元）。作為對比，上一代 Jetson AGX Orin開發者套件的售價為 1999美元（約合人民幣14296元），AGX Orin 64GB模組在採購 1000片及以上時單價為1599美元（約合人民幣11435元）。與上一代Jetson Orin相比，Thor的跨代進化幾乎是「全維度」的：AI算力提升7.5倍、CPU性能提升3.1倍、內存容量翻倍、I/O吞吐能力提升10倍，並且在支持多路高速傳感器併發交互的同時，將能效比提升至 3.5倍。這意味着，在過去需要兩到四顆Orin才能實現的機器人算力，如今一顆Thor就能完成。對人形機器人廠商來説，這一提升具有決定性意義。過去大多數機器人搭載1到2顆Orin，端側算力大約在 275至550TOPS。但多位技術負責人都曾表示，若想讓機器人原生搭載VLA大模型，端側算力至少需要逼近 3000TOPS 才能滿足實時性要求。Jetson Thor的出現，顯然讓端側算力焦慮被大幅緩解。Thor的算力冗餘還體現在它對大模型的原生支持能力上。它兼容幾乎所有主流AI框架與推理模型，既能運行 Cosmos Reason、DeepSeek、Llama、Gemini、Qwen、Physical Intelligence等通用大模型，也支持 Isaac GR00T N1.5 等機器人專用模型。開發者可以在端側設備上同時運行多個大模型，讓機器人直接完成視覺、語言與動作的一體化推理，大幅降低對雲端算力的依賴。英偉達的CUDA生態系統也為Thor提供了長期優化的可能性。官方數據顯示，通過軟件升級，Xavier的性能提高50%，Orin提升100%。隨着後續軟件棧的持續優化，Jetson Thor在吞吐量和響應速度上還將進一步突破，為機器人帶來更長的生命周期紅利。在硬件進化的同時，Jetson Thor與英偉達自研的全棧軟件深度整合：數據中心的NVIDIA DGX 負責訓練大模型，Omniverse承擔3D仿真與驗證，Jetson Thor則在機器人進入物理世界後充當實時決策與推理的大腦。通過與 Isaac平台、GR00T基礎模型、Metropolis視覺AI和Holoscan傳感器處理框架的協同，英偉達正在構建一條從訓練到部署的閉環，顯著降低機器人開發、驗證與迭代的複雜度。這種「軟硬一體」的優勢，讓Jetson Thor在行業內幾乎無可替代。為Jetson Thor背書的客户陣容幾乎囊括全球最有影響力的具身智能公司：從 波士頓動力、Agility Robotics、Apptronik、Figure、Skild AI，到國內的宇樹科技、智元機器人、銀河通用、眾擎機器人、優必選、傅利葉、靈初智能等，均已在研發中部署Thor。這也讓英偉達在人形機器人產業鏈上的影響力被進一步放大。Skild AI在開箱Jetson Thor值得一提的是，1X、OpenAI與Physical Intelligence三家頭部企業仍保持觀望，尚處於評估階段。憑藉跨代的性能躍升與軟硬件生態的深度整合，Jetson Thor不僅徹底重塑了機器人算力平台的技術標準，也讓英偉達在人形機器人產業鏈的控制力被推向新高。十年佈局：英偉達在人形機器人的史前史Jetson Thor的發布，是英偉達在機器人計算平台上的一次重量級落子，而這一步棋，其實早在十年前就已埋下伏筆。2014年，英偉達首次推出面向機器人領域的 Jetson 系列，同步發布 Jetson TK1 芯片，正式拉開進軍機器人的序幕。此後十年，他們先後推出 TX1、TX2、Xavier、Orin，在硬件端逐步構建出完整產品矩陣。彼時，第一代TK1的算力僅為 0.3TFLOPS，而如今Jetson Thor的FP4精度下峯值算力已經達到 2070TFLOPS，十年間實現了 7000倍的性能飛躍。但在過去的十年，儘管技術體系逐漸完善，機器人市場卻遲遲未迎來爆發。英偉達2026財年一季報數據，自動駕駛與機器人業務部門在收入按年暴增72%的情況下，季度營收仍僅為5.67億美元，佔總營收1.29%。換言之，這是一場英偉達長達十年的戰略蓄勢。但從英偉達在AI的成功中，他們深知，只有算力 + 工具鏈 + 開發者生態三位一體，才能在具身智能時代建立真正的護城河。正如他們在AI爆發前十餘年持續投入CUDA生態，英偉達在機器人領域同樣提前播下種子：發布通用機器人基礎模型 Project GR00T，打通具身智能大模型的底層能力；構建 NVIDIA Omniverse 仿真平台，為開發者提供高精度虛擬驗證與數字孿生環境；推出專注視覺AI的 NVIDIA Metropolis 和針對傳感器處理的 NVIDIA Holoscan，完善從數據到推理的工具鏈。藉助這一系列基礎設施，英偉達圍繞 Jetson 平台逐步形成了開放式開發者生態。官方數據顯示，Jetson及其機器人技術堆棧已吸引超過200萬名開發者，並與超過150家硬件、軟件和傳感器夥伴建立合作，形成覆蓋算法、數據、仿真和硬件的立體化網絡。在軟硬件生態之外，英偉達更直接地不吝真金白銀向具身智能創業者們砸去。近年來，他們頻頻出手，重倉投資新一代人形機器人企業：2024年2月，人形機器人頂流Figure AI宣佈完成新一輪6.75億美元的融資，英偉達就出資5000萬美元；2024年9月，李飛飛創辦、專注於世界模型研發的World Labs宣佈成立並獲得2.3億美元融資，英偉達參與其中；2025年6月，在機器人獨角獸企業Skild AI的B輪融資中，英偉達投資了2500萬美元；2025年7月，具身智能創企Field AI宣佈完成兩輪共4.05億美元的融資，英偉達正是領投方之一。可以説，Jetson Thor只是英偉達十年佈局的冰山一角。通過工具鏈、開發者生態與資本協同，英偉達已經把自己嵌入人形機器人價值鏈的每一環，在這場才剛開局的產業革命中，搶先站上了制高點。寫在最後過去十年，英偉達在人形機器人上的每一步，都是在下一盤極為漫長的棋局：算力的躍遷、生態的編織、資本的下注。Jetson Thor的出世，也不過是棋盤上的又一次落子，但這一子，重到足以讓整個行業震盪。這不是英偉達的第一次豪賭，或許也不是最漫長的一次，但極可能是回報最大的一次。因為他們賭的不只是芯片，而是未來具身智能格局的入口。然而，故事才啱啱開始。當英偉達把底座搭好，萬億級的具身智能市場正迅速升温，越來越多的玩家從四面八方殺入戰場，算力、模型與生態的秩序正在被迫改寫。隨着中國企業的崛起，沒有人敢確定，這個棋局最終贏家會不會是英偉達。","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"}}}