NVIDIA presenta Jetson Orin Nano 2: más IA en robots y drones con menos consumo
NVIDIA presenta el Jetson Orin Nano 2, un ordenador para robótica con el doble de rendimiento en inferencia y un 40% menos de consumo, para llevar la IA generativa a robots, drones y sistemas de visión.
La carrera por meter inteligencia artificial dentro de las máquinas físicas tiene un nuevo protagonista. NVIDIA ha presentado el Jetson Orin Nano 2, un pequeño ordenador para robótica que quiere redefinir la llamada IA de borde: la capacidad de ejecutar modelos de IA directamente en el dispositivo, sin depender de la nube. El módulo está pensado para que millones de desarrolladores construyan robots, drones de reparto e inspección y sistemas de visión artificial con capacidades de IA generativa avanzadas. La compañía, que cotiza en bolsa bajo el ticker NVDA, asegura que este chip pone la IA de última generación al alcance de cualquiera.
La mejora técnica es lo más llamativo. El Jetson Orin Nano 2 ofrece el doble de rendimiento en inferencia que su predecesor, el Jetson Orin Nano Super, manteniendo el mismo formato compacto. La inferencia es, en cristiano, el momento en el que el modelo ya entrenado piensa y responde en tiempo real. Además, en modo de 15 vatios consume un 40% menos de energía para ofrecer el mismo rendimiento que la versión anterior. El equipo incluye 78 billones de operaciones por segundo de cómputo de IA, 8 GB de memoria y una CPU Arm de 8 núcleos. Según Deepu Talla, vicepresidente de robótica e IA de borde de NVIDIA, los modelos pequeños y medianos de hoy han alcanzado la precisión de los modelos grandes del año pasado, lo que permite inteligencia en tiempo real en dispositivos con recursos limitados.
El anuncio no llega solo. Más de tres millones de desarrolladores trabajan ya sobre la plataforma de robótica de NVIDIA, y empresas como Cognex, Doosan Bobcat y Matic están entre las primeras en adoptarlo. Wing, la filial de reparto con drones de Alphabet, planea evaluar el Jetson Orin Nano 2 para mejorar la percepción y el razonamiento de su flota en tiempo real. Matic, especializada en robots domésticos de limpieza, lo usará para dar a sus robots conversación, detección de gestos y una comprensión más profunda del hogar. El sistema se apoya en el stack de software abierto de NVIDIA y puede ejecutar modelos de lenguaje y de visión-lenguaje optimizados para el borde, como Cosmos y Nemotron de NVIDIA, Gemma 4 y Qwen 3. Otros socios como AAEON, ADLINK, Advantech, Aetina, Antmicro, Aptiv, AVerMedia, Seeed Studio y muchos más están desarrollando placas, sistemas de hardware y soluciones de referencia para acelerar la llegada al mercado.
Eso sí, la disponibilidad no es inmediata: el módulo y el kit de desarrollo llegarán en el primer semestre de 2027. El anuncio es, por tanto, una apuesta de futuro, pero también una señal clara de la estrategia de NVIDIA: extender su dominio de la IA desde los centros de datos hasta los robots y dispositivos que operan en el mundo real. Para desarrolladores y fabricantes, el mensaje es que la próxima generación de máquinas autónomas ya tiene un cerebro pensado para funcionar con poco consumo y en espacios reducidos.
El análisis de Salseo
- El salto de rendimiento no es cosmético: duplicar la inferencia y consumir un 40% menos en el mismo formato ataca directamente el mayor límite de la robótica, la eficiencia energética. Es lo que separa a un robot o dron que puede razonar en tiempo real con batería de uno que necesita estar conectado a la nube.
- La noticia encaja con una tendencia de fondo: los modelos de IA son cada vez más pequeños y precisos, y el hardware de borde se beneficia de ello. NVIDIA está intentando atrapar el siguiente ciclo de crecimiento, donde la IA no vive solo en la nube, sino dentro de máquinas físicas que interactúan con el mundo.
- El calendario es la letra pequeña: el producto no estará disponible hasta el primer semestre de 2027. Para NVIDIA, el impacto en ingresos será probablemente modesto comparado con su negocio de centros de datos, pero para el ecosistema robótico es un hito que fija la dirección de los próximos años.
- La señal a vigilar son los casos de uso reales: Wing (Alphabet) en drones de reparto y Matic en robots domésticos. Si demuestran que esta plataforma funciona en entornos cotidianos, atraerá a más fabricantes; si se retrasa o la competencia en IA de borde aprieta, el anuncio podría quedar en una declaración de intenciones.