Nvidia presenta el Jetson Orin Nano 2 ofreciendo el doble de potencia en IA para robótica

Nvidia acaba de presentar el Jetson Orin Nano 2, y es de esos saltos generacionales que prometen grandes cambios en la robótica y la inteligencia artificial en el borde. La premisa es clara, la de meter IA generativa de nivel avanzado en un dispositivo pequeño, accesible y de muy bajo consumo.

Nvidia Jetson Orin Nano 2 promete un gran salto para la IA en robótica

Lo que más destaca a primera vista es el rendimiento. Esta nueva versión duplica la capacidad de cómputo de su antecesora, alcanzando los 78 TOPS en precisión INT8 gracias a su GPU basada en la arquitectura Ampere. ¿Qué significa esto en la práctica? Que robots pequeños o dispositivos IoT ahora pueden procesar lo que ven, trabajar con modelos de lenguaje y realizar procesamiento de video en tiempo real sin despeinarse ni depender de la nube.

Pero la cifra que más llama la atención no es solo la potencia, sino la eficiencia. Si lo pones a trabajar a 15 vatios, la Orin Nano 2 ofrece exactamente el mismo rendimiento que la generación anterior, pero consumiendo un 40% menos de energía. Esto es vital cuando estás construyendo robótica móvil, donde cada miliamperio de la batería cuenta.

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En cuanto a las especificaciones, mantiene la arquitectura Ampere y un procesador ARM de 8 núcleos, acompañado por 8 GB de memoria LPDDR5x con un ancho de banda de 120 GB/s. Toda esa estructura está pensada para mover modelos de IA modernos y pesados, como Nvidia Cosmos, Nemotron, Gemma 4 o Qwen 3, directamente en el chip. De hecho, en las demos de Nvidia ya se puede ver funcionando en robots como el Reachy Mini, gestionando de forma simultánea modelos de voz, lenguaje y visión sin latencia.

La idea de fondo es democratizar la IA a nivel local con este tipo de chips. Ya no necesitas un servidor gigantesco ni gastar miles de dólares para que un equipo entienda su entorno y responda al instante.

Tanto el módulo como el kit de desarrollo para creadores e ingenieros estarán disponibles durante la primera mitad de 2027. Sin duda, un componente que va a dar muchísimo de qué hablar en el desarrollo de hardware de IA. Os mantendremos informados.