NVIDIAが、自律型AIエージェント分野の立ち上がり需要の取り込みに向け、韓国市場での展開を本格化している。オープンソースのAIエージェントフレームワーク「OpenClaw」に、セキュリティ機能を備えた「NemoClawn」と、ローカル実行向けハードウェア「DGX Spark」を組み合わせ、ソフトウェアからハードウェアまで一体で訴求する構えだ。API利用コストの増大やセキュリティ不安を背景に、ローカルAIへの需要を開拓する狙いがある。

NVIDIAは4月21日、ソウルで開発者向けイベント「NemoTron Developer Days Seoul 2026」を開催し、「Build-a-Claw」のハンズオンプログラムを紹介した。同プログラムは3月に米サンノゼで開いた「GTC 2026」で公開されたもので、韓国がグローバル主要市場で初の実施先となった。NVIDIA関係者は、韓国を最初の開催地に選んだ理由について、「AIに対する市場の反応が最も速い」と説明した。

同社が示した技術スタックは、「OpenClaw」「OpenShell」「NemoClawn」の3層で構成される。会場での説明によると、OpenClawは複数のAIエージェントに役割と履歴データを持たせ、集団として編成・制御するオープンソースフレームワークだ。単一エージェントではなく、複数のエージェントによる集合知をベースに自動化する点が特徴だという。

ジェンスン・フアンCEOが先月のGTCでOpenClawを高く評価したのも、こうした拡張性を踏まえたものだとNVIDIA側は説明する。

一方で、エージェントに広範な権限を与えるほどリスクは高まる。企業システム内の情報流出や外部からの不正持ち出しに加え、エージェントがシステムそのものに悪影響を及ぼす可能性もあるためだ。

この課題への対策としてNVIDIAが示したのが、コンテナ型のセキュリティソリューション「OpenShell」だ。エージェントとOpenClawの実行環境を制限された領域内に隔離し、その範囲でのみ動作させる。NVIDIAによると、ガードレールはMCPやAPI、CLIなど外部サービスと接続するネットワーク領域、シミュレーションや情報探索を行う開発環境、エージェントに付与するスキルの3領域を対象に設けている。

また、フローティングライセンスのキーなどの機密情報は内部変数からのみ参照できるようにし、ユーザーやエージェントから直接見えないようにした。こうしたOpenShellの上でOpenClawをエンタープライズ向けに利用できる形にまとめたサービスがNemoClawnという位置付けだ。

NVIDIAの狙いはソフトウェアにとどまらない。常時稼働するエージェントは外部APIを呼び出すたびにコストが発生するため、大規模モデルをローカルで直接動かすためのハードウェア需要も見込める。個人開発者向けに打ち出したDGX Sparkについて、同社は1200億パラメータのモデルをAPIコストなしでローカル実行できる「個人向けAIスーパーコンピュータ」として訴求した。

DGX Sparkは、CPUとGPUが単一メモリを共有する構造を採用しており、大規模モデルを搭載・配布しやすいという。Mac miniとの比較では、NVIDIA関係者は、Mac miniはNVIDIAのソフトウェア基盤ではなく、高性能なLLMの実行にも制約があると説明。そのうえで、常時稼働する秘書型モデルをAPI接続で使い続けると費用負担が大きくなるとして、DGX Sparkの優位性を強調した。

企業利用では、オンプレミスのデータセンタークラスタをKubernetesベースの高可用性（HA）構成で組み、OpenShellでユーザーごとに環境を分離して提供する使い方を想定する。チームやワーキンググループ単位でエージェント群を構成し、Slackなど既存のコミュニケーションチャネルと連携する例も示した。

NVIDIAでも、秘書、技術チーム長、リサーチャー、エンジニア、ソリューションアーキテクト、QA、Ops、HRといった役割を担うエージェントをOpenClaw上で構成し、プロジェクトの企画や進行に活用しているという。

NemoClawnは、クラウドやオンプレミスに加え、GeForce RTX搭載PC・ノートPC、RTX Proワークステーション、DGX Spark、DGX Stationなどに単一コマンドでデプロイできる。インストールと基本環境の構築は自動化されるが、エージェントツリーやグラフの設計は、利用する業務に応じてユーザー側で構築する必要がある。

想定ユースケースとしては、毎朝AI関連の主要ニュースをWebから収集して要約メールを送る自動化や、コミットごとに動作するCI/CDパイプラインの検証、製造現場のキャパシティ変動に応じたシミュレーションレポートの生成などを挙げた。

今後の焦点は、こうしたローカルAI需要がどの程度の速さでNVIDIAのハードウェア需要につながるかにある。APIコストを抑えながら常時稼働エージェントを運用したい開発者やチーム、企業が増えれば、DGX SparkやRTX製品群の需要拡大につながる可能性がある。韓国がBuild-a-Clawの最初の展開先に選ばれたのも、こうした需要を先取りする布石とみられる。

3月のGTC会場でも、用途のアイデアは急速に広がっていた。防衛物流スタートアップのGallatinAIは、複数のニュースレターを個人向けに一本化して再編集するClawを検討。オランダの研究機関TNOは、最新論文を定期的にスキャンして週次レポートを受け取る用途を想定している。AIネイティブのコンサルティング企業Grooveも、カンファレンス会場で同僚の代わりにインタビューを行い、インサイトを整理するClawなど、10件あまりのアイデアを検討中だという。

もっとも、実務導入には慎重論もある。Clawが本格的な秘書役を担うには、ログイン情報や社内資料全般へのアクセスが必要となり、セキュリティ負担が一段と増すためだ。NVIDIA側も当面は別の機器で分離運用することを推奨した。現場導入にはなお時間がかかるとみられ、ソウルでハードウェア体験イベントを急いだ背景にも、こうした時間差を見越した先行展開の意図がにじむ。