OpenClaw ahora corre 100% en local con NVIDIA RTX

La carrera por llevar la inteligencia artificial fuera de la nube y directamente al dispositivo del usuario suma un nuevo capítulo. OpenClaw, un agente de IA “local-first”, ahora puede ejecutarse completamente en local en PCs con GPUs NVIDIA RTX y en sistemas DGX Spark, según una guía publicada por NVIDIA.

La propuesta es clara: un asistente siempre activo que opera desde la máquina del usuario, toma contexto de archivos locales, bandejas de entrada y aplicaciones personales, y ejecuta tareas de manera continua sin depender de servidores externos.

OpenClaw en local con NVIDIA RTX: cómo funciona

NVIDIA publicó una guía técnica que detalla el proceso para ejecutar OpenClaw en entornos locales, incluyendo:

• Configuración en Windows mediante WSL.

• Implementación de LLM locales usando LM Studio u Ollama.

• Recomendaciones de modelos según la memoria de la GPU.

En términos de capacidad, la guía indica que es posible correr:

• Modelos de 4B parámetros en GPUs con 8–12 GB de memoria.

• Hasta gpt-oss-120B en DGX Spark con 128 GB de memoria.

Este escalamiento permite que tanto desarrolladores individuales como equipos empresariales adapten el agente a distintos niveles de infraestructura.

Ventaja estratégica: privacidad y rendimiento

La ejecución local elimina la necesidad de enviar datos sensibles a la nube, un factor relevante para sectores regulados o usuarios que priorizan confidencialidad.

Las GPUs RTX aceleran la inferencia de LLM mediante Tensor Cores y herramientas optimizadas con CUDA como Llama.cpp y Ollama, habilitando flujos de trabajo agentivos más ágiles.

Desde la perspectiva empresarial, esto implica:

• Reducción de latencia.

• Mayor control sobre los datos.

• Posibilidad de integrar IA en procesos internos sin depender de terceros.

¿Qué puede hacer OpenClaw?

De acuerdo con la información compartida, el agente puede:

• Redactar correos electrónicos automáticamente.

• Gestionar calendarios.

• Administrar y dar seguimiento a proyectos de manera proactiva.

• Generar informes de investigación combinando búsquedas web con contexto personalizado de archivos locales.

El concepto es el de un agente persistente que opera como asistente digital continuo, más cercano a un copiloto autónomo que a un simple chatbot.