Los propietarios de NVIDIA GeForce RTX y sistemas NVIDIA DGX Spark pueden ejecutar OpenClaw AI Agent de forma local y gratuita, aprovechando las capacidades de aceleración de Tensor Cores y la arquitectura RTX AI. La compañía ha publicado una guía detallada para desplegar estos agentes de IA locales en equipos Windows mediante WSL y configuraciones con LM Studio u Ollama.
OpenClaw destaca por su enfoque local-first, lo que significa que el procesamiento se realiza en el propio sistema del usuario, utilizando modelos LLM (Large Language Models) y acceso contextual a archivos, correo y calendario. Esta aproximación permite mantener datos sensibles en local, reduciendo dependencia de servicios externos.
Asistente personal, gestión de proyectos e investigación
Entre los casos de uso más comunes se encuentran el rol de secretaría personal, con acceso a correo electrónico, calendario y archivos, la gestión proactiva de proyectos mediante seguimiento automático de estados y recordatorios, y la función de agente de investigación, capaz de generar informes combinando información en línea con contenido local.
La ejecución eficiente de estos flujos depende de la capacidad de cálculo y del ancho de banda de memoria disponible. Aquí es donde las plataformas RTX AI y DGX Spark ofrecen ventaja, especialmente en cargas basadas en modelos de lenguaje de gran tamaño.
Hasta 35% más rendimiento en LLM y 3× en IA creativa
Según datos de la propia compañía, las últimas actualizaciones del DGX Spark han incrementado su rendimiento en 2,5× desde su lanzamiento, mientras que las GPU RTX con soporte NVFP4 han logrado un 35% más de rendimiento en LLM y hasta 3× más en IA creativa.
El conjunto se apoya en los Tensor Cores de última generación y en la aceleración mediante CUDA, que optimiza la ejecución de cargas de inferencia y tareas generativas. En el caso del DGX Spark con 128 GB de memoria, es posible ejecutar modelos de hasta 120B parámetros, como variantes de gpt-oss-120B, completamente en local.
Requisitos y escalabilidad por memoria
La guía técnica publicada por NVIDIA detalla una configuración básica que incluye:
- Entorno Windows con WSL
- Configuración de LLM local con LM Studio u Ollama
- Selección de modelo en función de la memoria de GPU disponible, desde modelos de 4B parámetros en GPU de 8–12 GB hasta configuraciones de gran escala en DGX Spark de 128 GB
Este enfoque permite adaptar OpenClaw a diferentes perfiles de hardware, manteniendo la ejecución totalmente localizada.
El auge de los agentes autónomos de IA está impulsando la adopción de soluciones locales capaces de gestionar tareas complejas sin depender de la nube. Con su ecosistema RTX AI y estaciones DGX Spark, NVIDIA posiciona su plataforma como una base sólida para quienes buscan privacidad, control y aceleración dedicada en IA generativa.
Vía: Wccftech
