La inteligencia artificial sale del plano digital y entra en el mundo físico con el anuncio de NVIDIA IGX Thor, una plataforma de grado industrial diseñada para ejecutar IA en tiempo real en el borde —desde quirófanos hasta líneas ferroviarias, fábricas o almacenes— con mayores garantías de seguridad funcional, fiabilidad y ciclo de vida extendido. Según la compañía, IGX Thor ofrece hasta 8 veces más computación de IA que su predecesora IGX Orin en la GPU integrada y 2,5 veces más en la GPU discreta, además de el doble de conectividad para ejecutar modelos generativos y visión-lenguaje localmente sin cuellos de botella.
La propuesta llega con adoptantes tempranos en sectores críticos —Diligent Robotics, EndoQuest Robotics, Hitachi Rail, Joby Aviation, Maven Robotics y SETI Institute—, mientras CMR Surgical evalúa la plataforma para llevar asistencia inteligente y guía quirúrgica en tiempo real a sus robots. La disponibilidad comercial de sistemas de producción y kits de desarrollo está prevista para diciembre.
Un salto de rendimiento y conectividad pensado para el borde
En el corazón de IGX Thor conviven dos GPUs Blackwell: una integrada (iGPU) y otra discreta (dGPU). Juntas proporcionan 5.581 TFLOPS FP4 de cómputo de IA, enlazados con conectividad 400 GbE para ingestión de datos de sensores y flujos de vídeo de alta fidelidad. Traducido al terreno práctico: margen para orquestar varios modelos a la vez —p. ej., segmentación de imagen médica, detección 3D, SLAM, razonamiento visual-lingüístico y un agente de control— sin degradar la latencia.
El salto generacional frente a IGX Orin se concreta en tres ejes:
- Cómputo: ×8 en iGPU y ×2,5 en dGPU para cargas de IA.
- Red: ×2 en conectividad, con 400 GbE para cámaras, LIDAR, buses industriales o fusión de sensores.
- Tiempo real: capacidad de procesamiento determinista para atender múltiples pipelines con seguridad funcional y trazabilidad.
La plataforma —con soporte de 10 años— está preparada para trabajar en entornos exigentes y mantener la pila de software acelerada y securizada durante su ciclo de vida.
Seguridad funcional y software de extremo a extremo
IGX Thor integra elementos del sistema NVIDIA Halos para llevar seguridad funcional (functional safety) y “safety by design” a robots, equipos médicos e infraestructuras: aprovecha sensores a bordo y fuera del sistema (lo que NVIDIA denomina outside-in) para vigilar entornos compartidos con personas y mitigar riesgos.
Sobre la base de NVIDIA AI Enterprise, IGX Thor ejecuta:
- NVIDIA NIM (microservicios) para desplegar modelos de IA empaquetados —inferencia, RAG, VLMs— desde la nube hasta el borde.
- NVIDIA Isaac para robótica (planificación, percepción, control y simulación).
- NVIDIA Metropolis para visión AI industrial (calidad, conteo, seguridad).
- NVIDIA Holoscan para procesamiento de sensores de baja latencia (imagen médica, multiespectro, ultrasonidos).
La combinación persigue un objetivo claro: reducir el tiempo entre prototipo y dispositivo en campo, con un stack coherente de desarrollo, validación y despliegue.
Casos de uso: del quirófano a la vía férrea
- Robótica quirúrgica (CMR Surgical, EndoQuest, Diligent): asistencia intraoperatoria con análisis de alta fidelidad en tiempo real, superposición de información anatómica y alertas contextuales. La seguridad y la latencia son críticas: el sistema debe percibir, razonar y actuar sin pausas en procedimientos de acceso mínimamente invasivo.
- Ferrocarril (Hitachi Rail): mantenimiento predictivo y inspección autónoma en red. Con IGX Thor, se habilita el procesamiento local de vídeo/sensores embarcados para detectar anomalías en infraestructura y material rodante, optimizar operaciones y reducir indisponibilidades.
- Industria y logística (Maven Robotics, Joby Aviation): robots generalistas y móviles con modelos de IA corporal (embodied-AI) que equilibran cumplimiento normativo y capacidad. IGX Thor aporta compute safety-rated con potencia suficiente para VLMs y planificación compleja en el propio robot.
- Ciencia y exploración (SETI Institute): filtrado y detección de eventos raros en instrumentación con gran volumen de datos, ejecutando pipelines complejos en el borde para reaccionar sin depender de la nube.
Ecosistema: hardware listo y socios de fabricación
Para acelerar proyectos, NVIDIA apoyará el despliegue con dos sistemas listos para producción:
- IGX T5000 (módulo): pensado para integradores que necesiten encastrar el cerebro IGX Thor en equipos propios.
- IGX T7000 (board kit): placa de referencia completa para construir sistemas de borde con conectividad y E/S industriales.
Fabricantes como Advantech, ADLINK, ASRock Rack, Barco, Curtiss-Wright, Dedicated Computing, EIZO Rugged Solutions, Inventec, NexCOBOT (NEXCOM), Onyx, WOLF Advanced Technology o YUAN ofrecerán servidores edge, carrier boards, cámaras/sensores y servicios de diseño basados en IGX Thor, acortando tiempos de homologación y certificación.
Por qué es relevante (y qué cambia)
- IA física “de verdad”: muchas organizaciones chocaban con falta de potencia o latencia para ejecutar varios modelos en paralelo sobre el terreno. IGX Thor eleva el listón, habilitando percepción + razonamiento + control en el mismo nodo.
- Menos dependencia de la nube: 400 GbE y la potencia local reducen tráfico y latencia, mejoran privacidad y resiliencia (operación aun sin conectividad externa).
- Seguridad funcional integrada: el hardware “safety-rated” y la telemetría inside-out/outside-in permiten colaboración hombre-máquina más segura.
- Ciclo de vida industrial: el soporte de 10 años y una pila estable dan cobertura a certificaciones médicas/industriales y despliegues 24/7.
Lo que viene: agentes en el borde y validación “in-situ”
Con IGX Thor como base, el siguiente paso lógico es llevar agentes de IA capaces de percibir, planificar y actuar en bucles cerrados, con monitorización y auditoría continuas. La integración de Isaac, Holoscan y NIM facilita construir pipelines reproducibles que pasen de simulación a campo con menos fricción, y validar seguridad y explicabilidad en entornos regulados.
Preguntas frecuentes
¿Qué aporta IGX Thor frente a IGX Orin?
Un salto notable en cómputo de IA (×8 en iGPU, ×2,5 en dGPU), conectividad (×2, hasta 400 GbE) y seguridad funcional integrada, manteniendo un ciclo de vida de 10 años y compatibilidad con la pila NVIDIA AI Enterprise.
¿Puedo ejecutar varios modelos generativos y de visión a la vez en el borde?
Sí. La combinación de iGPU + dGPU Blackwell y 400 GbE permite correr pipelines concurrentes (VLMs, segmentación 3D, seguimiento, RAG local) con latencia baja sin depender de la nube.
¿Qué herramientas de desarrollo incluye el stack?
NVIDIA NIM (microservicios de modelos), Isaac (robótica), Metropolis (visión AI) y Holoscan (sensores) sobre NVIDIA AI Enterprise, todo integrado para pasar de prototipo a producción en el mismo ecosistema.
¿Cuándo estarán disponibles los sistemas y kits?
NVIDIA prevé disponibilidad en diciembre de los sistemas de producción (IGX T5000 y IGX T7000) y de los kits de desarrollo, con un ecosistema de fabricantes y carriers listos para acelerar proyectos.
Nota: Los datos clave del anuncio incluyen 5.581 TFLOPS FP4 de cómputo de IA, conectividad 400 GbE, doble GPU Blackwell (iGPU + dGPU), integración con NVIDIA Halos para seguridad funcional, soporte de 10 años y disponibilidad de IGX T5000/T7000 en diciembre, junto a una red de partners industriales y médicos.
