NVIDIA ha presentado Jetson Orin Nano 2, un ordenador compacto para ejecutar modelos de inteligencia artificial dentro de robots, drones y sistemas de visión. La compañía promete el doble de rendimiento de inferencia que su anterior Orin Nano Super y un consumo menor a igualdad de carga, pero el módulo y el kit de desarrollo no estarán disponibles hasta la primera mitad de 2027.
78 TOPS para modelos que deben responder dentro de la máquina
Jetson Orin Nano 2 integra una capacidad declarada de 78 TOPS, 8 GB de memoria y una CPU Arm de ocho núcleos. Según el anuncio oficial de NVIDIA, la mejora procede de nuevos Tensor Cores y de un mayor ancho de banda de memoria, sin cambiar el formato físico de la generación anterior.
Ese formato importa tanto como la cifra bruta. Un robot móvil no suele disponer del espacio, la refrigeración ni la batería de un servidor. Tampoco puede enviar cada imagen a la nube y esperar una respuesta si debe esquivar un obstáculo, identificar un objeto o corregir una trayectoria en tiempo real. El ordenador embarcado tiene que equilibrar rendimiento, latencia y energía dentro de una envolvente pequeña.
NVIDIA afirma que, en modo de 15 vatios, Nano 2 consume un 40% menos para ofrecer el mismo rendimiento máximo que su predecesor. La formulación exige cuidado: no significa que cualquier aplicación vaya a duplicar velocidad y reducir consumo al mismo tiempo. El resultado real dependerá del modelo, la precisión numérica utilizada, la memoria, el vídeo que deba procesarse y la optimización del software.
La plataforma está orientada a modelos de lenguaje y de visión-lenguaje que puedan ejecutarse localmente. NVIDIA cita sus familias Cosmos y Nemotron, además de Gemma 4 y Qwen 3. La idea es combinar percepción y razonamiento con las funciones clásicas de navegación o manipulación, de modo que una máquina pueda interpretar instrucciones y contexto sin depender siempre de una conexión remota.
Matic adopta el módulo y Wing lo evaluará en sus drones
El lanzamiento llega con varios socios, aunque no todos se encuentran en el mismo grado de compromiso. Matic Robots dice que está adoptando Jetson Orin Nano 2 para añadir conversación, detección de gestos, mapas más precisos y comprensión semántica a sus robots domésticos de limpieza. Es un caso de uso concreto, pero NVIDIA no ha detallado todavía cuántas unidades incorporarán el nuevo ordenador ni cuándo empezarán a llegar a clientes.
Wing, la filial de Alphabet dedicada al reparto con drones, utiliza actualmente Jetson Orin Nano Super y planea evaluar Nano 2. Su interés está en mejorar percepción y razonamiento en tiempo real con un presupuesto energético compatible con una aeronave pequeña. Aquí la palabra relevante es «evaluar»: el anuncio no confirma que la flota vaya a migrar ni ofrece resultados de vuelo con el nuevo hardware.
Cognex y Doosan Bobcat también aparecen entre las primeras compañías que adoptan o exploran la plataforma. La cobertura de The Robot Report añade que fabricantes de placas y sistemas como Advantech, ADLINK, Seeed Studio o Connect Tech preparan hardware alrededor del módulo. Ese ecosistema puede reducir el trabajo necesario para convertir una placa de desarrollo en un ordenador apto para una máquina comercial.
NVIDIA sitúa Nano 2 en el extremo de entrada de una familia que ya incluye módulos Orin NX y equipos Jetson Thor más potentes. La compatibilidad de formato con clientes Orin existentes puede facilitar pruebas y actualizaciones, pero no elimina la validación térmica, eléctrica y de software que requiere un producto industrial.
El anuncio adelanta al producto al menos varios meses
La principal limitación es temporal. Jetson Orin Nano 2 se ha presentado en agosto de 2026, pero NVIDIA espera poner a la venta el módulo y el kit durante la primera mitad de 2027. Tampoco ha comunicado precio. Por tanto, todavía no es posible comparar su coste total con el Orin Nano Super ni comprobar de forma independiente los datos de rendimiento en aplicaciones robóticas sostenidas.
También conviene separar capacidad de cálculo y autonomía. Un ordenador más rápido permite ejecutar modelos mayores o responder antes, pero no resuelve por sí solo la calidad de los datos, la seguridad funcional, la planificación de movimientos ni el comportamiento ante casos raros. En un dron o un robot doméstico, una respuesta plausible del modelo no basta: la máquina debe actuar de forma predecible dentro de límites físicos.
El valor del lanzamiento está en bajar el coste energético de la inferencia local y mantener una ruta de integración conocida para desarrolladores de Jetson. La prueba decisiva llegará cuando los socios enseñen productos finales, métricas por tarea y horas de operación real. Hasta entonces, Nano 2 es una plataforma prometida con especificaciones concretas, no una mejora ya desplegada a escala.
Fuentes
- NVIDIA — anuncio oficial de Jetson Orin Nano 2 [en]
- NVIDIA — familia Jetson para robótica y computación en el borde [en]
- The Robot Report — especificaciones, socios y disponibilidad de Jetson Orin Nano 2 [en]
- Imagen: NVIDIA Jetson Orin Nano 2 en un entorno de desarrollo robótico, cortesía de NVIDIA [en]