2026年現在、エッジAIやロボティクス分野でよく使われているチップとして、RK3588とJetson Orin Nanoがあります。どちらも小型で高性能なAIシステムを作るために使われていますが、実際の使い方では違いがはっきり見えてきます。
この記事では、スペックだけではなく、実際の利用シーンをもとに両者の違いをわかりやすく説明します。
RK3588の特徴
Rockchip RK3588は、8コアCPU（Cortex-A76とA55）を搭載しており、処理性能と省電力のバランスがとても良いチップです。AI処理だけでなく、通常のLinuxシステムやアプリケーションもスムーズに動作します。
また、NPU（約6TOPS）を内蔵しているため、画像認識や簡単なAI推論もローカルで処理できます。
Jetson Orin Nanoの特徴
Jetson Orin Nanoは、NVIDIAのAIエコシステムに強みがあります。CUDAやTensorRTなどのツールが使えるため、AI開発のスタートは非常に簡単です。
ただし、一般的な処理性能やコスト面ではRK3588に比べてやや不利な場合もあります。
実際の用途の違い
Jetson Orin Nanoは主に以下の用途で使われます：
- ロボティクス研究
- 自動運転やAI開発
- 高度なディープラーニング
一方、RK3588は以下のような用途で多く使われています：
- スマートディスプレイ
- 小売分析（カメラ＋AI）
- 産業用制御システム
- 映像処理＋AIの組み合わせ
実際のプロジェクトでは、コストや消費電力も重要になるため、RK3588を選ぶケースは非常に多いです。
まとめ
Jetson Orin NanoはAI開発のしやすさが魅力ですが、RK3588はコスト、性能、柔軟性のバランスが優れています。
用途によって最適な選択は変わりますが、エッジデバイスとしてはRK3588は非常に現実的な選択肢です。
より詳しい比較については、以下の記事も参考になります：
RK3588とJetson Orin Nanoの実際の比較