Nvidia bringt mit Jetson Thor ab 3.499 Dollar Blackwell-Rechenleistung in Roboter, Figure, Agility und Boston Dynamics steigen ein

Nvidia hat am 25. August 2025 den Verkauf von Jetson Thor gestartet, einem Rechner auf Basis der Blackwell-Architektur, der in humanoiden und anderen autonomen Robotern verbaut werden soll. Entwickler von Roboter-Basismodellen erhalten damit eine Standardplattform an Bord, auf der mehrere generative KI-Modelle gleichzeitig laufen können. Der Konzern aus Santa Clara setzt für das Entwicklerkit Jetson AGX Thor einen Einstiegspreis von 3.499 Dollar an. Die Serienmodule Jetson T5000 liefern nach Unternehmensangaben weltweite Distributionspartner, Trägerplatinen und Komplettsysteme kommen von Embedded-Partnern.

Laut Nvidias Mitteilung erreicht Thor bis zu 2.070 Teraflops KI-Rechenleistung in FP4 innerhalb eines Leistungsbudgets von 130 Watt und verfügt über 128 GB Speicher. Das entspreche der 7,5-fachen KI-Rechenleistung und der 3,5-fachen Energieeffizienz von Jetson Orin, der bisherigen Robotikplattform. Im technischen Blog präzisiert Nvidia, dass sich die 2.070 Teraflops auf dünnbesetzte FP4-Berechnungen beziehen, dicht besetzt sind es 1.035 Teraflops.

Das Modul kombiniert dem Blog zufolge eine Blackwell-GPU mit 2.560 Kernen und 96 Tensor Cores der fünften Generation mit einer 14-Kern-CPU vom Typ Arm Neoverse-V3AE und bis zu 2,6 GHz Takt. Der Speicher umfasst 128 GB LPDDR5X an einem 256-Bit-Bus mit 273 GB/s Bandbreite, die Leistungsaufnahme lässt sich zwischen 40 und 130 Watt einstellen. Die GPU unterstützt Multi-Instance-GPU über 10 TPCs, sodass ein Roboter Teile des Chips für getrennte Aufgaben wie Wahrnehmung und Bewegungsplanung reservieren kann. Das Entwicklerkit hat einen QSFP28-Anschluss mit vier 25-GbE-Verbindungen für Kamera- und Sensordaten. Die Software JetPack 7 basiert auf Ubuntu 24.04 LTS, Linux-Kernel 6.8 und CUDA 13.0.

Als frühe Anwender nennt Nvidia Agility Robotics, Amazon Robotics, Boston Dynamics, Caterpillar, Figure, Hexagon, Medtronic und Meta. 1X, John Deere, OpenAI und Physical Intelligence prüfen Thor demnach. Vier der zwölf Namen, Figure, Agility, Boston Dynamics und 1X, entwickeln humanoide Roboter, Physical Intelligence baut allgemeine Robotermodelle. Die übrigen reichen von Amazons Lagerrobotik über Bau- und Bergbaumaschinen von Caterpillar bis zu Landtechnik von Deere und Medizintechnik von Medtronic. Nvidia beziffert die Zahl der Entwickler auf seinem Robotik-Stack auf 2 Millionen, die Zahl der Hardware-, Software- und Sensorpartner auf mehr als 150 und die Kundenbasis von Jetson Orin auf mehr als 7.000.

Gründer und Vorstandschef Jensen Huang bezeichnete Thor als Supercomputer für das Zeitalter der physischen KI und der universellen Robotik und verwies darauf, dass mehrere generative KI-Modelle direkt am Gerät laufen können. Figure-Gründer und Chef Brett Adcock erklärte in der Mitteilung, die Serverleistung in einem kompakten, sparsamen Gehäuse erlaube es, große generative KI-Modelle auf den Robotern einzusetzen. Tye Brady, Chief Technologist von Amazon Robotics, hob Rechenleistung und Energieeffizienz für die nächste Robotergeneration hervor, Caterpillar-Chef Joe Creed verband das Modul mit künftigen Bau- und Bergbaumaschinen.

Thor unterstützt laut Nvidia den gesamten Robotik-Software-Stack des Konzerns, darunter Isaac für Simulation und Entwicklung, die humanoiden Basismodelle Isaac GR00T einschließlich GR00T N1.5, Metropolis für Bildverarbeitung und Holoscan für Echtzeit-Sensorverarbeitung. Im Blog testete Nvidia unter anderem Llama 3.1 8B, Qwen3-32B, Qwen2.5-VL-7B, GR00T N1.5 und Cosmos Reason 7B. Generatives Schlussfolgern laufe bis zu fünfmal schneller als auf Orin, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B um den Faktor 4,87.

Wichtiger als die Teraflops ist der Speicher. Ein Vision-Language-Action-Modell, wie es Humanoid-Entwickler einsetzen, übersetzt Kamerabilder und eine Anweisung mehrmals pro Sekunde in Gelenkbefehle. Wer ein solches Modell zusammen mit einem Sprachmodell und der Wahrnehmung auf einem Roboter betreiben will, stößt zuerst an Grenzen bei Speichergröße und Bandbreite. Thor verdoppelt die 64 GB des größten Jetson-AGX-Orin-Moduls und hebt die Bandbreite von 204,8 auf 273 GB/s, nach MEKAWIRE-Berechnung ein Plus um den Faktor 1,33. Die maximale Leistungsaufnahme steigt dafür von 75 auf 130 Watt.

Zwei Tage nach dem Start meldete Nvidia für das zweite Quartal des Geschäftsjahres 2026 einen Umsatz von 46,743 Milliarden Dollar, 56 Prozent mehr als ein Jahr zuvor. Das Segment Automotive und Robotik kam auf 586 Millionen Dollar, ein Plus von 69 Prozent zum Vorjahr und 3 Prozent zum Vorquartal. Die Ergebnismitteilung hob Thor als Plattform für Millionen von Robotern hervor. Nach MEKAWIRE-Berechnung entspricht das Segment rund 1,25 Prozent des Konzernumsatzes, Robotik weist Nvidia nicht gesondert aus.

Für Europa ist der Befund gemischt. Mit Hexagon steht ein schwedischer Messtechnik- und Industriekonzern auf der Anwenderliste, europäische Humanoid-Entwickler fehlen dagegen. Für Autobauer und Mittelständler, die humanoide Roboter in Werken testen, wird die Wahl des Bordrechners zur Frage von Abhängigkeit und Kosten. Figure hatte bei seiner Serie-B-Finanzierung 2024 eine kommerzielle Vereinbarung mit BMW Manufacturing gemeldet, Roboter mit Thor an Bord könnten damit auch in deutschen Konzernstrukturen ankommen. Wer Modelle mit Nvidias Simulations- und Trainingswerkzeugen entwickelt, hat einen Anreiz, auch an Bord bei Nvidia zu bleiben.

Offene Fragen bleiben. Nvidia nannte weder Volumenpreise für T5000-Module noch Stückzahlen und ließ offen, welche Anwender Thor in Serienroboter statt in Entwicklungsmuster einbauen. Chinesische Humanoid-Hersteller und Teslas Optimus-Programm tauchen in der Liste nicht auf. In einem batteriebetriebenen Humanoiden konkurriert ein Rechner mit bis zu 130 Watt mit den Antrieben um Energie, jeder Hersteller muss diesen Zielkonflikt im eigenen Design lösen.