Der Jetson AGX Thor ist das stärkste Jetson-Entwicklerkit von NVIDIA für humanoide Roboter und physische KI. Er kostet aktuell 5.499 US-Dollar; der Einführungspreis von 3.499 US-Dollar gehört der Vergangenheit an. Wer ihn nach Hause holen will, um ihn als Desktop-Workstation für lokale große Modelle zu nutzen, für den geht diese Rechnung höchstwahrscheinlich nicht auf; wer Modelle tatsächlich auf einem Roboter einsetzen will, für den lohnt es sich, ihn ernsthaft in Betracht zu ziehen.
Was man für 5.499 US-Dollar bekommt
Dieses Entwicklerkit liefert 2.070 FP4 TFLOPS Rechenleistung bei 128 GB Grafikspeicher, und die Leistungsaufnahme lässt sich zwischen 40 und 130 Watt einstellen. Es enthält das Jetson T5000-Modul, und seine Aufgabe ist es, Rechenleistung in den Roboter zu bringen, damit Modelle dort laufen – nicht, große Modelle auf dem Schreibtisch lokal auszuführen. Das Kit enthält eine 1-TB-SSD und wird mit JetPack 7 ausgeliefert; es richtet sich an Aufgaben wie Objektmanipulation, Navigation und die Ausführung komplexer Anweisungen bei Robotern und verfügt über eine Hochgeschwindigkeits-Sensorschnittstelle, an die sich die Sensoren eines Roboters bequem anschließen lassen.
Hürden und Kosten
Beim Kauf des Thor sind zwei Hürden zu nehmen. Erstens der Preis: 5.499 US-Dollar sind 2.000 US-Dollar mehr als der Einführungspreis, und diese Differenz muss im Budget eingeplant werden – man darf nicht mit dem alten Preis kalkulieren. Zweitens der Kaufweg: Die Produktseite von NVIDIA weist keinen Preis aus und verweist auf den Kauf über Partner; in der Praxis läuft das über Händler, bei denen man anfragen und bestellen muss. Hinzu kommt: Seine Roboterschnittstellen und die Arm-Architektur sind für den Einsatz im Roboter gedacht; wer nur Modelle auf dem Desktop laufen lassen will, bezahlt für Teile, die er nicht nutzt, und Leistungsaufnahme und Wärmeabfuhr müssen nach den Bedingungen eines Roboters oder Edge-Geräts geplant werden.
Für wen er passt – und für wen nicht
Der Thor passt zu Entwicklerinnen und Entwicklern, die an Robotern, visueller KI oder Edge-Einsatz arbeiten und ein leistungsstarkes Entwicklungsboard brauchen, das sich in einen Roboter einbauen lässt, um Modelle und Systeme zu erproben. Wer dagegen nur lokal auf dem Desktop große Modelle ausführen und eine sofort einsatzbereite Workstation haben will, für den ist er nicht geeignet; für dasselbe Budget gibt es Lösungen, die besser zum Desktop-Einsatz passen. Wer auf kleinere Nachfolgemodule warten will, kann auch erst einmal auf weitere offizielle Meldungen warten.
