NVIDIA Jetson Thor acelera a IA física com 2.070 TFLOPs e apenas 130 W, inaugurando um novo patamar para robôs e sistemas autônomos.

Em setembro de 2025, a NVIDIA apresentou o NVIDIA Jetson Thor, primeiro módulo embarcado baseado na arquitetura Blackwell. Dessa forma, a companhia visa preencher a lacuna entre datacenters e dispositivos de borda, permitindo inferência de modelos generativos onde a latência mínima é crucial. Além disso, o salto de 7,5 × no desempenho de IA em relação ao Jetson Orin reflete a estratégia da NVIDIA de levar computação de alto rendimento para plataformas móveis de baixo consumo.

Até então, desenvolvedores de robôs humanóides dependiam de servidores externos para processar visão computacional, planejamento de movimento e tomada de decisão. Contanto que a conectividade fosse estável, essa abordagem funcionava; contudo, atrasos imprevisíveis prejudicavam a segurança operacional. Portanto, consolidar todo o fluxo de IA no NVIDIA Jetson Thor reduz riscos e custos de infraestrutura.

Detalhes

O NVIDIA Jetson Thor integra uma GPU Blackwell com 8.192 núcleos CUDA e 64 Tensor Cores de última geração, otimizados para FP4 e FP8. Consequentemente, o módulo atinge picos de 2.070 TFLOPs em FP4, executando grandes modelos de linguagem, visão e fusão sensorial em tempo real. Paralelamente, uma CPU Arm Cortex-A78AE de 32 threads garante execução determinística de tarefas de controle.

Além disso, o SoC inclui aceleradores de ray-tracing, codificadores AV1 e um Safety Island que monitora erros de memória em milissegundos. Por fim, o controlador de energia dinâmico permite escalar entre 15 W e 130 W sem reinicialização, adaptando o consumo a drones, braços industriais ou robôs humanóides completos.

Para acelerar a adoção, o ecossistema da companhia inclui:

• Isaac Sim para simulação fotorrealista;
• Isaac GR00T — modelos de fundação focados em robótica humanóide;
• Metropolis para analytics de visão em cidades inteligentes; e
• Holoscan para processamento médico de sensores em baixa latência.

De acordo com Jensen Huang, CEO da NVIDIA, “o NVIDIA Jetson Thor leva a IA até onde ela precisa agir” (fonte oficial).

No Brasil, startups de logística autônoma, agritechs e integradores de saúde enxergam o NVIDIA Jetson Thor como alternativa para reduzir dependência de conexões com nuvem estrangeira. Por exemplo, colheitadeiras inteligentes podem processar amostras de solo em fazendas isoladas, enquanto drones de inspeção de linhas de transmissão analisam falhas mesmo sem 5G.

Além disso, a indústria 4.0 nacional tende a adotar a solução em linhas de montagem flexíveis, pois o módulo satisfaz normas de segurança funcional ISO 26262 até ASIL-D. Em paralelo, universidades federais negociam lotes piloto para laboratórios de robótica, buscando formar mão de obra especializada. Acompanhe tudo sobre a NVIDIA AQUI.

Tendências

Todavia, o sucesso do NVIDIA Jetson Thor dependerá do apoio ao software livre. Embora o JetPack 7 traga kernel Linux 6.x e drivers open-source, a comunidade pressiona por documentação completa de hardware. Em resposta, a NVIDIA promete liberar APIs de energia e RT-Linux ainda este ano.

Em paralelo, concorrentes como Qualcomm RB5 Gen 2 e Intel Gaudi-Edge intensificam a disputa, oferecendo chips de IA com motores NPUs dedicados. Contudo, nenhum rival combina, atualmente, 2.000 TFLOPs com suporte a CUDA e TensorRT. Portanto, especialistas preveem que o NVIDIA Jetson Thor dominará nichos de robótica humanóide premium até 2027.

Por fim, analistas destacam que a computação distribuída — dividindo cargas entre Thor, GPUs de data center e serviços AI Foundry — proporcionará pipelines de inferência mais resilientes. Assim, organizações balanceiam custo, latência e requisitos de privacidade conforme a criticidade da aplicação.

FAQ

Quanto custa o NVIDIA Jetson Thor? A pré-venda internacional inicia em US$ 1.599; o preço no Brasil deve girar em torno de R$ 11 000, considerando impostos [estimativa].

Quais sistemas operacionais são suportados? O módulo roda Ubuntu 22.04 LTS adaptado, mas, além disso, suporta Yocto Linux customizado.

Posso treinar modelos no próprio Thor? Sim; entretanto, o melhor custo-benefício surge ao treinar em GPUs Hopper na nuvem e, depois, realizar inferência otimizada no NVIDIA Jetson Thor.

Há certificação para uso médico? A NVIDIA declara conformidade com IEC 60601-1-2 para eletromedicina; contudo, cabe ao integrador homologar o dispositivo final segundo ANVISA.

Onde encontro documentação oficial? Consulte o portal NVIDIA Developer para guias, SDKs e amostras de código.