> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://www.digitalbrain.news/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Nvidia presenta el Jetson Orin Nano 2 con 78 TOPS y un 40% menos de consumo - URL: https://www.digitalbrain.news/noticias/nvidia-jetson-orin-nano-2-78-tops/ - Published: 2026-08-26T06:45:00.000Z - Updated: 2026-08-27T07:43:00.000Z - Description: Nvidia ha anunciado el Jetson Orin Nano 2, su ordenador de robótica de gama de entrada, con 78 TOPS de cómputo y un 40% menos de consumo que la… - Author: Ramón Pérez Coronado - Tags: #noticias, nvidia, robotica, chips, edge-ai [Nvidia](https://www.digitalbrain.news/glosario/#nvidia) ha anunciado el [Jetson Orin Nano 2](https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-jetson-orin-nano-2-robotics-computer-to-redefine-entry-level-edge-ai?ref=digitalbrain.news), su ordenador de robótica de gama de entrada, con 78 TOPS de cómputo y un 40% menos de consumo que la generación anterior para el mismo rendimiento. Llega en la primera mitad de 2027 y mantiene el mismo tamaño físico que el modelo al que sustituye. ## Puntos clave - **78 TOPS** (billones de operaciones por segundo), **8 GB de memoria** y **CPU Arm de 8 núcleos**. - **Duplica el rendimiento de** [**inferencia**](https://www.digitalbrain.news/glosario/#inferencia) del Jetson Orin Nano Super gracias a mejores Tensor Cores y más ancho de banda de memoria. - En **modo de 15 vatios** consume un **40% menos** para dar lo mismo que su predecesor. - Módulo y kit de desarrollo **en la primera mitad de 2027**. - Ya lo están montando **Cognex, Doosan Bobcat, Matic Robots y Wing**, la filial de drones de Alphabet. ## Qué cambia respecto al Orin Nano Super El salto viene de dos sitios: Tensor Cores mejorados y más ancho de banda de memoria, que es lo que suele estrangular a estas placas cuando corren un modelo de visión o de lenguaje pequeño. Que mantenga el mismo formato tiene más importancia de la que parece para quien fabrica. Una placa que encaja en el mismo hueco significa que el robot, la cámara o el dron que ya tenías diseñado se actualiza sin rediseñar el chasis ni la refrigeración. El dato de consumo es el otro argumento. En robótica móvil (drones, robots de almacén, cámaras autónomas) cada vatio ahorrado es autonomía. Un 40% menos de consumo a igual rendimiento se traduce directamente en minutos de vuelo o en horas de turno. Deepu Talla, vicepresidente de robótica y edge AI de Nvidia, resume el argumento diciendo que el Orin Nano 2 pone el [razonamiento](https://www.digitalbrain.news/guias/que-es-un-modelo-de-razonamiento-en-ia/) en tiempo real al alcance de millones de desarrolladores con el rendimiento y la eficiencia energética que hacen falta. ## Quién lo va a montar La lista de adoptantes tempranos dice bastante sobre dónde apunta esto. Cognex hace visión industrial para fábricas. Doosan Bobcat, maquinaria de construcción. Matic Robots, robots domésticos. Wing, reparto con drones. Cuatro sectores distintos con el mismo problema: meter un modelo que vea y decida dentro de una máquina que se mueve, sin conexión garantizada y con una batería. Detrás hay más de 25 socios preparando placas portadoras y soluciones de referencia, entre ellos AAEON, ADLINK, Advantech, Antmicro, Aptiv, AVerMedia, Connect Tech y Seeed Studio. Ese es el trabajo aburrido que decide si una plataforma se usa: alguien tiene que hacer la placa que convierte el módulo en un producto. Nvidia no ha dado precio, que es el dato que más importa en una gama que se llama "de entrada". ## Por qué importa Esto queda lejos del día a día de una empresa de servicios, y aun así hay una lectura práctica. La IA que se ejecuta dentro del aparato, sin pasar por la nube, ha dejado de ser un experimento. Un módulo de 8 GB que corre modelos en 15 vatios abre la puerta a control de calidad por visión en una línea de producción, conteo de stock en almacén o inspección de instalaciones sin subir un solo fotograma a internet. El calendario es el freno. Primera mitad de 2027 quiere decir que cualquier proyecto que lo use no está en producción antes de finales del año que viene. Si tienes un caso de uso de visión en planta y no puedes esperar, el hardware de la generación actual ya lo resuelve, solo que gastando más luz. Y si alguien de tu equipo va a evaluarlo, el número a vigilar es la memoria. Ocho gigas marcan el techo de qué modelo cabe, y ese techo se alcanza antes de lo que la gente espera. Fuente original: [NVIDIA](https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-jetson-orin-nano-2-robotics-computer-to-redefine-entry-level-edge-ai?ref=digitalbrain.news) --- **Relacionado** [![AWS suma 2 millones de GPUs de Nvidia y triplica su pedido anterior](https://storage.ghost.io/c/6d/e3/6de31f63-d0a8-45df-9c6a-481016520347/content/images/size/w300/format/webp/2026/08/aws-nvidia-2-millones-gpus-2027-2028.jpg)AWS suma 2 millones de GPUs de Nvidia y triplica su pedido anterior](https://www.digitalbrain.news/noticias/aws-nvidia-2-millones-gpus-2027-2028/)[![Generalist levanta 200 millones más y llega a 3.000 millones de valoración](https://storage.ghost.io/c/6d/e3/6de31f63-d0a8-45df-9c6a-481016520347/content/images/size/w300/format/webp/2026/08/generalist-200-millones-3000-millones-valoracion.jpg)Generalist levanta 200 millones más y llega a 3.000 millones de valoración](https://www.digitalbrain.news/noticias/generalist-200-millones-3000-millones-valoracion/)[![Nvidia presenta NVHBM: 30% más ancho de banda y 25% más espacio de cómputo](https://storage.ghost.io/c/6d/e3/6de31f63-d0a8-45df-9c6a-481016520347/content/images/size/w300/format/webp/2026/08/nvidia-nvhbm-nvlink-fusion-annapurna.jpg)Nvidia presenta NVHBM: 30% más ancho de banda y 25% más espacio de cómputo](https://www.digitalbrain.news/noticias/nvidia-nvhbm-nvlink-fusion-annapurna/)