Nvidia detalla en una nueva guía cómo instalar y ejecutar OpenClaw de forma completamente local, sin depender de servicios en la nube, aprovechando GPUs GeForce RTX y Nvidia RTX tanto en equipos de sobremesa como en la plataforma profesional DGX Spark. El documento explica paso a paso la puesta en marcha del agente utilizando aplicaciones de inferencia local como LM Studio u Ollama, con recomendaciones específicas para optimizar el uso de la memoria de la GPU y garantizar un funcionamiento fluido con modelos de gran tamaño. La compañía subraya que esta aproximación permite reducir costes recurrentes y mantener los datos en la infraestructura del propio usuario, un argumento clave para desarrolladores y organizaciones preocupadas por la privacidad y el cumplimiento normativo.
La guía incluye procedimientos diferenciados para entornos Windows con WSL, así como instrucciones específicas para saltar directamente a la configuración en sistemas DGX Spark, diseñados como equipos compactos de computación avanzada para desarrolladores y científicos de datos. Entre los pasos descritos se encuentra la configuración del proveedor de modelos, la selección del backend de inferencia, la edición de archivos de configuración de OpenClaw y la activación del panel de control web del agente para gestionar flujos de trabajo y habilidades. Nvidia recomienda LM Studio como backend orientado al rendimiento, basado en Llama.cpp, mientras que presenta Ollama como opción con más herramientas para desarrolladores y despliegues.
Paralelamente al impulso de Nvidia a la ejecución local, OpenClaw se ha convertido en una de las plataformas de agentes de IA de crecimiento más rápido, impulsada por su modelo de código abierto y por la posibilidad de integrar modelos locales y en la nube en un mismo entorno. Este auge ha derivado en una amplia adopción en servidores domésticos, laboratorios de desarrollo y pequeñas empresas que buscan experimentar con agentes autónomos capaces de ejecutar comandos, interactuar con APIs y orquestar tareas complejas. La facilidad de instalación mediante scripts de «un solo comando» y tutoriales comunitarios ha rebajado la barrera de entrada, pero también ha incrementado el número de despliegues realizados sin conocimientos avanzados de seguridad o administración de sistemas.
Firmas de ciberseguridad han advertido que esta combinación de popularidad y configuraciones por defecto poco estrictas ha dejado decenas de miles de instancias de OpenClaw accesibles desde internet sin las debidas protecciones. Investigaciones recientes cifran en más de 135.000 los agentes OpenClaw expuestos públicamente, con riesgos que incluyen la ejecución remota de código, el robo de claves privadas y tokens de API, así como el acceso no autorizado a datos sensibles y sistemas internos. Los expertos describen la situación como un fallo masivo en el control de accesos e identidad, derivado de despliegues apresurados con configuraciones pensadas para la comodidad y no para la protección de entornos de producción.
Uno de los problemas más citados es la exposición de interfaces administrativas de OpenClaw detrás de proxies inversos mal configurados, que hacen pasar tráfico externo como si fuera tráfico local desde 127.0.0.1, lo que permite el acceso sin autenticación a paneles con privilegios elevados. A ello se suman debilidades en el ecosistema de extensiones y hooks, que pueden ampliar la superficie de ataque y facilitar el aprovechamiento de vulnerabilidades de ejecución de código con permisos del sistema. También se han documentado problemas de fuga de tokens de sesión y patrones similares a ataques de tipo CSRF que, combinados con webs maliciosas, pueden derivar en secuestro de sesiones de usuario.
Frente a estos riesgos, varias guías técnicas independientes proponen listas de verificación para endurecer las instalaciones de OpenClaw, incluyendo el uso obligatorio de autenticación en el panel, la activación de cifrado TLS con certificados propios, el cierre de puertos no esenciales y la segmentación de red para aislar el agente de sistemas críticos. También se recomienda revisar las configuraciones por defecto de proxys inversos, aplicar políticas de firewall estrictas y mantener actualizadas tanto la base de OpenClaw como sus extensiones, con el fin de mitigar vulnerabilidades conocidas ya parcheadas pero aún presentes en miles de instancias. Estas pautas buscan equilibrar el atractivo de ejecutar agentes de IA avanzados en local —desde estaciones RTX domésticas hasta plataformas DGX Spark— con prácticas de seguridad alineadas con estándares empresariales.
La publicación de la guía de Nvidia llega, por tanto, en un momento en que el ecosistema de agentes de IA entra en una fase de madurez acelerada, en la que el rendimiento y la accesibilidad deben convivir con requisitos crecientes de seguridad y gobierno del dato. Para organizaciones y desarrolladores, el mensaje que se desprende de los últimos análisis es que ejecutar OpenClaw en local sobre hardware RTX ofrece ventajas claras de control y coste, siempre que la puesta en producción se acompañe de una configuración rigurosa, auditorías periódicas y una gestión proactiva de vulnerabilidades.
