NVIDIA正将韩国作为自主型AI代理的重要落地市场。公司一方面推出开源框架OpenClaw，并结合自有安全运行环境形成企业级方案NemoClaw；另一方面搭配主打本地部署的DGX Spark，试图以“软件+硬件”一体化方案承接相关需求。随着AI代理持续运行所带来的API调用成本和安全顾虑不断升温，NVIDIA相关产品线的受益空间也在扩大。

4月21日，NVIDIA在韩国举办“Nemotron Developer Days Seoul 2026”，并推出“Build-a-Claw”开发实践项目。该项目此前已在3月于美国圣何塞举行的GTC 2026上亮相，并引发开发者关注。此次韩国成为其全球首个落地站点。NVIDIA相关人士表示，之所以将韩国设为首站，主要是因为当地市场对AI技术的反应速度最快。

从产品结构看，NVIDIA主推的Claw技术体系由OpenClaw、OpenShell和NemoClaw三层组成。按照现场技术负责人的介绍，OpenClaw是一套开源框架，可为不同代理设定角色和背景信息，并组成多智能体协作体系进行编排。NVIDIA强调，其路径并非依赖单一智能体，而是通过“群体智能”推动自动化，这也是其与现有AI代理方案的差异所在。NVIDIA CEO Jensen Huang上月在GTC上将OpenClaw称为“人类历史上最受欢迎的开源项目之一”，这也被解读为其看重该框架的可扩展性。

不过，AI代理权限越大，风险也越高。市场主要担忧包括企业IT系统数据外泄、外部攻击者窃取信息，以及代理误操作导致系统受损等问题。

针对上述风险，NVIDIA给出的方案是OpenShell。这是一套容器化安全方案，通过将代理及OpenClaw运行环境限制在封闭空间内，以降低潜在风险。其防护机制主要覆盖三类边界：一是通过MCP、API、CLI等方式连接外部服务的网络区域；二是用于模拟和信息检索的开发环境；三是代理可被授予的能力范围。

此外，许可证密钥等敏感信息仅允许通过内部变量调用，避免直接暴露给用户或代理。在此基础上，NVIDIA进一步将OpenClaw生态以企业级方式封装，形成NemoClaw服务。

NVIDIA的目标并不局限于软件层面。随着AI代理进入持续运行阶段，每次调用外部API都会累积成本，市场因此开始转向对“本地运行大模型”硬件的需求。面向个人开发者的DGX Spark被定位为个人AI超级计算机，可在无需依赖外部API的情况下，于本地运行1200亿参数模型。

NVIDIA表示，DGX Spark采用CPU与GPU共享统一内存的架构，更适合大模型的加载与部署。谈及与Mac mini的对比时，NVIDIA相关人士称，Mac mini并不基于NVIDIA的软件体系，且GPU规格相对较低，较难运行性能更强的大语言模型；如果通过API连接方式来运行持续在线的“助手型模型”，成本也会更高，因此DGX Spark是更合适的选择。

在企业场景中，部署方式则有所不同。企业可以搭建本地数据中心集群，基于Kubernetes构建高可用（HA）架构，并通过OpenShell实现隔离，向不同用户提供独立环境。NVIDIA还展示了按团队或工作组构建代理群体，并与Slack等既有沟通渠道集成的应用场景。按照NVIDIA的说法，其内部也在利用OpenClaw组建承担秘书、技术负责人、研究员、工程师、解决方案架构师、QA、运维及HR等角色的代理，用于项目规划和推进。

API成本与安全顾虑升温，本地部署或带动NVIDIA硬件需求

NemoClaw支持云端和本地部署，也可通过单条命令部署到GeForce RTX台式机和笔记本、RTX Pro工作站、DGX Spark、DGX Station等设备上。系统支持一键安装，并可自动完成基础环境配置，但代理树和图结构仍需由用户根据自身工作流程自行搭建。NVIDIA给出的示例包括：每天早晨抓取网页上的AI重点新闻并生成摘要邮件；在每次代码提交后触发CI/CD流水线验证；以及根据制造现场产能变化生成仿真报告等。

当前的关键在于，本地AI需求将以多快速度向NVIDIA硬件侧聚集。如果为了规避API成本而部署持续运行代理的开发者、团队和企业持续增加，DGX Spark与RTX产品线的增量空间有望进一步打开。韩国此次被选为“Build-a-Claw”的全球首个举办地，也被视为NVIDIA为提前锁定需求所做的布局。

从3月GTC现场披露的情况来看，相关用例构想正在快速扩展。国防物流初创公司GallatinAI正在评估一类Claw应用，即将多份新闻简报重写为一份个性化简报；荷兰研究机构TNO提出定期扫描最新论文并自动生成周报；AI原生咨询公司Groove则在评估10余项方案，包括在会议现场代替同事完成采访并整理洞察等。

不过，真正投入业务场景仍存在顾虑。如果Claw要实际承担“秘书”角色，就需要接触登录信息以及公司内部资料，相应的安全负担也会明显上升。NVIDIA方面也建议，短期内可先在独立设备上进行隔离运行。这也意味着，该类方案距离大规模落地仍需时间。NVIDIA近期在首尔加快举办硬件体验活动，也被视为针对这一时间差所做的前置布局。