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At a press briefing, NVIDIA put a new computer in the place where a robot has to make decisions: inside the machine, not at the far end of a network. The Jetson Orin Nano 2 delivers 78 trillion operations per second (TOPS) of AI compute, and NVIDIA says it doubles inference performance compared with the Jetson Orin Nano Super.
Lors d’une présentation à la presse, NVIDIA a placé un nouvel ordinateur là où un robot doit prendre ses décisions : à l’intérieur de la machine, et non à l’autre bout d’un réseau. Le Jetson Orin Nano 2 fournit 78 000 milliards d’opérations par seconde (TOPS) de calcul d’IA, et NVIDIA affirme qu’il double les performances d’inférence par rapport au Jetson Orin Nano Super.
The gain comes from improved Tensor Cores and higher memory bandwidth, while the board keeps the same compact form factor. Inference—the process of running an AI model—also becomes less demanding on power: in 15-watt mode, NVIDIA says the Nano 2 uses 40% less power than its predecessor at the same peak-to-peak performance. Those are the manufacturer’s figures.
Cette progression tient à l’amélioration des Tensor Cores et à une bande passante mémoire accrue, tandis que la carte conserve le même format compact. L’inférence — le processus d’exécution d’un modèle d’IA — devient également moins gourmande en énergie : en mode 15 watts, NVIDIA affirme que le Nano 2 consomme 40 % d’énergie en moins que son prédécesseur, à performances crête à crête identiques. Il s’agit des chiffres du fabricant.
The board is built for edge AI, where compact devices run models locally during deployment. It has 8GB of memory and an eight-core Arm CPU, and NVIDIA says its existing open software stack can run on it. The company also says the computer can support memory-efficient versions of LLMs, or large language models, and VLMs, or vision-language models, including Cosmos, Nemotron, Gemma 4 and Qwen 3.
La carte est conçue pour l’IA en périphérie, où des appareils compacts exécutent localement les modèles lors de leur déploiement. Elle dispose de 8 Go de mémoire et d’un CPU Arm à huit cœurs, et NVIDIA affirme que sa pile logicielle open source existante peut y fonctionner. L’entreprise indique également que l’ordinateur peut prendre en charge des versions économes en mémoire des LLM, ou grands modèles de langage, et des VLM, ou modèles vision-langage, notamment Cosmos, Nemotron, Gemma 4 et Qwen 3.
That changes the options for developers working on machines that must interpret their surroundings while moving. Matic Robotics is using the Nano 2 in home-cleaning robots for conversational AI, gesture detection, precision mapping and semantic understanding. Wing, Alphabet’s delivery-drone subsidiary, plans to evaluate it for more responsive perception and reasoning. NVIDIA says more than 3 million developers are building on its robotics stack, while more than 10,000 companies are shipping or developing Jetson-based products.
Cette évolution élargit les possibilités des développeurs qui travaillent sur des machines devant interpréter leur environnement tout en se déplaçant. Matic Robotics utilise le Nano 2 dans des robots de nettoyage domestique pour l’IA conversationnelle, la détection des gestes, la cartographie de précision et la compréhension sémantique. Wing, filiale d’Alphabet spécialisée dans les drones de livraison, prévoit de l’évaluer pour améliorer la réactivité de la perception et du raisonnement. NVIDIA affirme que plus de 3 millions de développeurs construisent des produits avec sa pile robotique, tandis que plus de 10 000 entreprises commercialisent ou développent des produits basés sur Jetson.
Concretely, the immediate opportunity is not a finished robot arriving for consumers, but a smaller computing platform that developers and robotics companies can test in compact devices. It could let Matic add richer interaction and help Wing explore quicker, more energy-efficient deliveries, while preserving compatibility with existing Orin software. The Nano 2 is newly introduced and is being used or evaluated by partners; its performance and power claims still come from NVIDIA rather than an independent comparison.
Concrètement, l’opportunité immédiate n’est pas l’arrivée d’un robot prêt à l’emploi pour les consommateurs, mais celle d’une plateforme de calcul plus compacte que les développeurs et les entreprises de robotique peuvent tester dans des appareils de petite taille. Elle pourrait permettre à Matic d’ajouter des interactions plus riches et aider Wing à étudier des livraisons plus rapides et plus économes en énergie, tout en préservant la compatibilité avec les logiciels Orin existants. Le Nano 2 vient d’être présenté et est utilisé ou évalué par des partenaires ; ses performances et ses promesses en matière de consommation d’énergie reposent encore sur les chiffres de NVIDIA, et non sur une comparaison indépendante.