NVIDIA 日前宣布正式推出新一代 Jetson Thor 系列嵌入式平台，主打 AI 推論、機器人控制與邊緣運算等應用場景。該系列以 Blackwell 架構為基礎，搭載全新 ARM Neoverse-V3AE 處理器，結合強大 GPU 運算能力，實現高達 2070TFLOPS 的 AI 性能，號稱是「史上最強、最小」的迷你 PC，售價自 3499 美元起。
NVIDIA 推出 Jetson Thor 系列：史上最強、最小迷你PC
NVIDIA Jetson 系列一向是嵌入式與邊緣 AI 領域的關鍵產品。從早期的 Jetson Nano、Jetson Xavier 到後來的 AGX Orin，NVIDIA 逐步將資料中心等級的 AI 計算力下放到迷你平台。Jetson Thor 系列的推出，則是 NVIDIA 試圖將最新一代 GPU 架構：Blackwell 應用於邊緣裝置的一大躍進。
Jetson Thor 平台的目標市場涵蓋 AI 驅動的自主機器人、無人車、智慧製造、醫療影像分析、邊緣資料中心等，設計理念以高效能、可擴充性與能源效率為核心，協助開發者與企業在不依賴雲端的情況下完成高速推論與即時決策。
核心規格：CPU + GPU 雙重進化
Jetson Thor 系列在硬體規格上帶來了顯著飛躍，主要有三個不同型號供選擇：Jetson AGX Thor Developer Kit、Jetson Thor T5000，以及 Jetson Thor T4000。三款產品皆採用相同 Blackwell GPU 架構，但在 CPU 配置、記憶體與功耗範圍方面有所區分。
Jetson AGX Thor Developer Kit / T5000
Jetson AGX Thor 開發套件與 T5000 型號在硬體組態上大致相同，最大差異在於 T5000 提供部分彈性規格配置，適合商業部署。兩者均配備：
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CPU：14 核心 ARM Neoverse-V3AE
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GPU：2560 核心 Blackwell 架構
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AI 推論性能：高達 2070TFLOPS（即每秒可進行 2.07 千兆次浮點運算）
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記憶體：128GB LPDDR5X
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功耗範圍：40W 至 130W
這樣的性能配置已不再僅止於「嵌入式系統」，而是接近於小型 AI 超級電腦的水準，能夠勝任高強度的視覺辨識、自然語言處理、機器學習訓練與推論等多種任務。
Jetson Thor T4000
相較於 T5000，Jetson Thor T4000 雖然在效能上略遜一籌，但依然是目前嵌入式 AI 平台中的佼佼者。其主要配置如下：
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CPU：12 核心 ARM Neoverse
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GPU：1536 核心 Blackwell 架構
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AI 推論性能：最高 1200TFLOPS
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記憶體：64GB LPDDR5X
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功耗範圍：40W 至 75W
T4000 適合中高階邊緣應用，例如自主移動機器人、智慧製造節點、或醫療影像邊緣處理站等需要大量計算但受限空間與電源條件的場景。
Blackwell 架構首次下放至嵌入式平台
Jetson Thor 系列的 GPU 採用的正是 NVIDIA 於 2024 年 GTC 大會上揭示的最新架構：Blackwell。該架構是繼 Hopper 之後的新一代設計，主打 AI 訓練與推論性能倍數提升，並強調能效比與記憶體帶寬優化。在桌機與伺服器等級別的市場，Blackwell 被廣泛應用於新一代 NVIDIA GPU，例如 B100、B200，而 Jetson Thor 則是首次將此尖端架構導入至小型平台，展現 NVIDIA 對推動「無所不在的 AI」願景的積極性。
2070TFLOPS 的 AI 性能意即每秒可進行 2.07 千兆次浮點運算。以參考對象來說，這一數據已超越許多入門等級伺服器 GPU，甚至接近某些前一代資料中心卡片的推論性能。這意味著 Jetson Thor 可以在裝置本地即完成複雜的 AI 推論工作，而無需將資料傳送至雲端處理。
在自駕車領域，這樣的效能能夠驅動多攝影機感測、雷達融合、即時決策等任務；在工業場景中，則可支援多機協作、自動化品質檢測、邊緣機器學習等應用。
Jetson Thor 系列的售價起點為 3499 美元（約新台幣 11 萬元），無疑是目前市面上最昂貴的嵌入式平台之一。然而，對於追求高效能 AI 邊緣部署的企業與開發者來說，這樣的價格仍具吸引力。相較於傳統部署 AI 伺服器的空間與散熱限制，Jetson Thor 提供更彈性的部署可能。
特別是在邊緣資料中心、無人系統與軍事應用等場景，對空間、功耗、即時性要求極高，Jetson Thor 提供的是一種在效能、能耗與體積之間取得極致平衡的解決方案。
Jetson Thor 的問世，不僅代表 NVIDIA 在硬體設計上又一次大幅提升，也揭示邊緣 AI 的發展趨勢——從單純感測裝置逐步演進為具備強大本地決策能力的智慧節點。這種能力的提升，將使許多產業從「資料收集」走向「即時智慧」，例如：
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零售：智慧收銀、顧客行為分析
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醫療：手術輔助系統、即時影像判讀
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城市治理：智慧監控、交通流量預測
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物流與倉儲：自主搬運車、智慧分揀
NVIDIA 不僅提供硬體平台，也搭配完整的軟體堆疊，如 JetPack SDK、CUDA、TensorRT 等，加速開發者將 AI 模型部署至 Jetson 系列平台，加快原型驗證與商用部署的週期。