Fogwise AIRbox Q900: Caja de IA de borde de clase 200TOPS

Radxa (Fogwise®) anunció el lanzamiento oficial de Fogwise AIRbox Q900 con fecha 30 de septiembre de 2025. La información del producto está publicada en la página oficial y documentos.

Esta máquina está equipada con Qualcomm Dragonwing™ IQ-9075, una caja de IA de borde con rendimiento NPU de hasta 200TOPS (INT8 sparse). "Quiero ejecutar inferencia de IA en el sitio sin enviar a la nube", "Quiero una caja fuerte para situaciones de cableado en sitio como 2.5GbE x2 cableado o operación SIM": esta unidad responde a estas condiciones.

Por otro lado, debe confirmar antes de comprar que la optimización sesgada a la cadena de herramientas tipo Qualcomm (QAIRT, etc.) es una premisa. Si desea traer activos CUDA tal cual, se recomienda comparar con la serie Jetson.

Especificaciones

■ Fogwise AIRbox Q900
Procesador	Qualcomm Dragonwing™ IQ-9075 (Kryo Gen6 8 núcleos máx 2.36GHz) + Cortex-R52 4 núcleos (máx 1.85GHz)
GPU	Adreno 663 (Máx 1.2 TFLOPS FP32)
NPU	Dual Hexagon NPU (Máx 200 TOPS@INT8 sparse)
Memoria	36GB LPDDR5 (96-bit, 6400MT/s, ECC)
Almacenamiento	128GB UFS 3.1 (En placa) + 32MB SPI Flash
Expansibilidad	M.2 M Key 2230 (PCIe Gen4 x4), Mini PCIe (Módulo Wi-Fi o 4G/5G), Nano SIM, Módulo UFS/eMMC
Red	Cableada: 2×2.5GbE (Compatible TSN), Inalámbrica: Wi-Fi 6 / BT 5.4 vía Mini PCIe, o 4G/5G + Nano SIM
Salida de video	HDMI 2.0 (Máx 4K@60) 1 puerto
USB	USB 3.1 Gen2 Type-A HOST×1, USB 3.1 Gen2 Type-A OTG×1, USB-C (Consola serial / Depuración)
Tamaño	104×84×45mm
Energía	Entrada DC 12V (Recomendado 12V/5.4A)
SO Compatible	Compatible Ubuntu / Yocto. Documentos relacionados con RadxaOS (basado en Debian/Ubuntu) disponibles

Candidato favorito para IA de borde en sitio que condensa NPU clase 200TOPS + 36GB de memoria ECC en 104×84mm.

Configuración orientada firmemente a uso industrial con carcasa metálica compatible con 2.5GbE x2 y operación SIM. Peso sin confirmar. Accesorios tampoco se pueden confirmar en información primaria, pero Quick Start guía "Preparar fuente DC 12V, cable HDMI, Ethernet, etc.".

Características

Procesador y NPU

La posición del IQ-9075 es interesante. Es una extensión de SoC tipo teléfono, pero aquí la premisa es fuerte de usar CPU, GPU, NPU juntos como "caja de sitio". Hay una Dual Hexagon NPU que promociona un máximo de 200TOPS (INT8 sparse), inclinándose a usos donde se quiere completar la inferencia en el lado del terminal.

Hablando de comparación con la competencia, promociona un rendimiento pico de aproximadamente el doble de NVIDIA Jetson Orin NX 16GB (100TOPS), pero el rendimiento efectivo depende de la optimización del modelo. Mientras que la serie Jetson tiene la "claridad de CUDA dominante", esta máquina asume familiaridad con la cadena de herramientas tipo Qualcomm (QAIRT, etc.). Es seguro incorporar en la planificación si los activos existentes son tipo CUDA antes de comprar.

Memoria y Almacenamiento

La memoria es 36GB LPDDR5 + ECC. Aquí, personalmente tengo una muy buena impresión. Los usos de borde involucran operación 24/7 y condiciones de temperatura, así que ECC (corrección de errores) tiende a tener valor.

El almacenamiento es 128GB UFS 3.1 en placa estándar, y además se puede agregar M.2 2230 NVMe (PCIe Gen4 x4). Para NVMe, el procedimiento oficial "Apagar -> Insertar y fijar con tornillo" está claramente especificado, y es un punto feliz que la base para expansión del usuario sea fácil de tomar.

Como imagen práctica, lo más directo es poner el SO en el lado UFS y hacer que NVMe sea "lugar para registros, conjunto de datos, modelos". Metadatos de cámaras de vigilancia, registros de inferencia de línea de fábrica, caché de LLM local, cosas que se acumulan se escapan a NVMe para facilitar la operación.

Rendimiento de IA Generativa

En la página oficial se muestra claramente el contexto de ejecutar GPT, LLaMA, Stable Diffusion localmente. Como ejemplo, hay una mención de LLaMA-7B con primer token aprox. 0.6 seg, luego aprox. 12 tok/s.

Como comparación con la competencia, se dice que Jetson Orin NX 16GB (100TOPS) corre LLaMA-7B a aprox. 8-10 tok/s, así que 12 tok/s de esta máquina es un nivel ligeramente superior. Sin embargo, esto cambia mucho con la cuantización del modelo, asignación de memoria y condiciones térmicas, así que "200TOPS = todo es súper rápido" no es necesariamente cierto.

Al revés, si encaja bien, se puede crear la experiencia de "respuesta en el sitio" sin ida y vuelta a la nube. Como usos, "respuesta en sitio de LLM ligero", "clasificación y detección de imágenes", "generación simple (verificación y demo)" serían puntos de aterrizaje realistas.

Apariencia

La cara de puertos es bastante orientada a práctica, con entrada DC12V, USB, 2x2.5GbE, USB-C (consola serial / depuración), HDMI 2.0, ranura SIM, botón EDL organizados. Que "USB-C bajo premisa de depuración" y "conducto tipo EDL (escritura de emergencia)" estén preparados desde el principio funciona en producción en masa y despliegue en sitio.

La cara superior tiene la posición del ventilador clara, y junto con las aletas de disipación se puede leer el "conducto para escapar calor". El silencio depende de las condiciones de operación, pero al menos es bueno no dejar la refrigeración al software. Como la caja de IA tiende a oscilar en rendimiento por calor, hacer esto bien es sutilmente importante.

Otros

Red

El entorno de red es práctico, y 2.5GbE x2 (compatible TSN) debería impactar en muchos sitios. Simplemente se puede tomar un ancho de banda máximo de 2.5 veces en comparación con 1GbE, y también es fácil dividir sistemas (ej: red superior y red de equipos).

Inalámbrico y celular son ranura Mini PCIe, configuración para elegir tarjeta Wi-Fi 6 / BT 5.4 o módulo 4G/5G. Explicación de ranura Nano SIM también está en el oficial. Aquí es un punto feliz que haya margen para construir la comunicación según el uso, no solo "comprar y fin".

Energía y Refrigeración

Entrada de energía es DC 12V (Recomendado 12V/5.4A). La medición real de consumo varía según condiciones de operación, pero en el blog oficial hay mención de "normalmente aprox. 20W" (condiciones a confirmar).

La refrigeración es una postura de "caja correcta" de carcasa metálica + ventilador PWM. No hay extravagancia, pero si es consciente de 24/7 esta dirección es segura.

Resumen

Fogwise AIRbox Q900 es un producto que se inclina a "caja para correr AI en el sitio" como se ve. Requisitos fáciles de encontrar en proyectos de borde como NPU clase 200TOPS, memoria ECC 36GB, expansión UFS + NVMe, 2.5GbE x2, operación SIM están reunidos desde el principio.

Para personas que quieren ejecutar inferencia en el sitio sin enviar a la nube, o buscan una caja fuerte para situaciones de cableado en sitio como 2.5GbE x2 cableado o operación SIM, será una opción ideal.

Por otro lado, para personas que quieren traer activos CUDA tal cual, la necesidad de optimización tipo Qualcomm es una barrera. Además, para personas que buscan facilidad como querer mover IA generativa súper rápido con un clic, puede no ser adecuado considerando el esfuerzo de ajuste.

Como impresión personal, tengo buena impresión en el punto de que "I/O y conducto de operación están bien hechos" más que las especificaciones. Al contrario, es una lástima que partes como "información que se quiere saber al comprar" como contenido del paquete y peso sean difíciles de ver en información primaria, así que es seguro comprar después de confirmar en la página del vendedor.

Enlaces relacionados

• Página oficial del producto (Radxa): https://radxa.com/products/fogwise/airbox-q900/
• Documentación oficial (Especificaciones / General): https://docs.radxa.com/en/fogwise/airbox-q900
• Artículo de lanzamiento oficial (Radxa Blog, 2025-09-30): https://www.radxa.com/blog/fogwise-airbox-q900-official-release/
• Documentación oficial (Expansión M.2 2230): https://docs.radxa.com/en/fogwise/airbox-q900/hardware-design/nvme
• Documentación oficial (Mini PCIe): https://docs.radxa.com/en/fogwise/airbox-q900/hardware-design/mini-pcie
• Verificación de precio y SKU (Arace Tech): https://arace.tech/products/fogwise-airbox-q900