엔비디아가 7월 15일 Thor 아키텍처를 적용한 새 엣지 AI 모듈 Jetson T3000과 T2000을 공개했다. 회사는 범용 로봇과 자율기계가 연구실을 넘어 상용 배치로 이동하면서, 작은 전력·공간 안에서 기반모델을 실행할 컴퓨터 수요가 커졌다고 설명했다. 제품은 아직 즉시 판매되는 단계가 아니라 2027년 1분기 공급 예정이며, 개발자는 기존 Jetson AGX Thor 개발 키트의 에뮬레이션 모드로 먼저 준비할 수 있다.
상위 T3000은 Blackwell GPU, 8코어 Neoverse Arm CPU, 32GB LPDDR5X 메모리, 초당 273GB 메모리 대역폭과 25GbE 연결을 묶었다. 엔비디아가 제시한 AI 성능은 FP4 기준 865테라플롭스다. 모듈 크기와 소비전력은 T5000의 약 절반이지만, 대형언어모델과 비전언어모델, 비전언어행동모델, 세계기반모델 같은 멀티모달 추론에서 T5000과 비슷한 성능을 목표로 한다.
T2000은 400 FP4 테라플롭스와 16GB 메모리를 제공하는 보급형 선택지다. 비주얼 AI 에이전트, 자율이동로봇, 산업용 매니퓰레이터처럼 비용과 전력 제약이 큰 장비를 겨냥한다. 기능 안전이 필요한 현장에는 같은 성능에 안전 기능을 통합하고 Halos for Robotics 스택을 실행하는 IGX T3000도 제시됐다. 로봇 제품군 안에서 가격·메모리·안전 요구에 따라 선택 폭을 넓힌 구성이다.
하드웨어와 함께 Jetson 전체 제품군을 지원하는 에이전트 스킬도 공개됐다. 이 도구는 메모리 최적화와 시스템 구성, 배포 작업을 자동화한다. 엔비디아 사례에 따르면 UBTech·Agile Robots·Connect Tech는 메모리 사용량을 최대 15GB 줄였고, NoTraffic은 Jetson TX2 NX에서 30%를 줄였다. 이는 독립 검증치가 아니라 회사와 파트너가 공개한 적용 사례라는 점을 함께 봐야 한다.
| 항목 | Jetson T3000 | Jetson T2000 |
|---|---|---|
| AI 연산 | 865 FP4 TFLOPS | 400 FP4 TFLOPS |
| 메모리 | 32GB LPDDR5X | 16GB |
| 주요 대상 | 휴머노이드·고성능 로봇 | 비주얼 AI·AMR·산업 장비 |
| 공급 일정 | 2027년 1분기 | 2027년 1분기 |
자료: STORIUM 정리
소프트웨어 쪽에서는 40억 매개변수 Cosmos 3 Edge를 Thor에서 온디바이스로 실행하도록 확장했다. 특정 로봇 형태와 센서에 맞춰 사후학습한 뒤 실시간 시각 분석과 로봇 정책에 배치하는 흐름이다. T3000 에뮬레이션은 JetPack 7.2.1과 함께 이달 말 제공될 예정이고 T2000 지원은 이후 추가된다. 이번 발표의 핵심은 단일 최고성능 경쟁보다 Thor를 여러 가격·전력 구간으로 확장한 데 있다.
저작권자 © STORIUM 무단전재 및 재배포 금지
