発表

GTC 2026でNemoClaw発表。NvidiaのNeMoフレームワークとOpenClawの協業で、コンシューマーGPUで最適化AIエージェント実行可能に。1週間でGitHub星20万突破。

NemoClawとは

事前最適化バンドル：TensorRT-LLM量子化＋OpenClawエージェントフレームワーク。単一Docker。GPU自動検出（RTX 4060以上）で最適設定。

NemoClawの技術詳細

Nvidiaがエージェントワークフロー向けに設計した3層最適化：

TensorRT-LLM量子化

自動INT4/INT8量子化。Llama-3-8Bは16GB→4.5GB VRAMに圧縮、MMLU品質98.7%維持。

KV-Cache最適化

ページドアテンション+動的KV-cache管理でメモリフラグメンテーション60%削減。

投機的デコーディング

小型ドラフトモデルが候補トークン生成、メインモデルが並列検証。スループット2倍。

パフォーマンスベンチマーク

GPU	モデル	ベースライン	NemoClaw	高速化
RTX 4060 (8GB)	Llama-3-8B (INT4)	18 t/s	52 t/s	2.9x
RTX 4070 (12GB)	Llama-3-8B (INT4)	34 t/s	87 t/s	2.6x
RTX 4090 (24GB)	Mixtral-8x7B (INT8)	19 t/s	48 t/s	2.5x
RTX 4090 (24GB)	Llama-3-70B (INT4)	4 t/s	14 t/s	3.5x

OpenClaw標準エージェントプロンプト使用。RTX 4070でLlama-3-8Bの初回トークンレイテンシ: 120ms（ベース340ms）。Nvidia Labsテスト、MLPerf独立検証。

クイックスタート — 3コマンド

terminal

# NemoClawインストール
curl -sSL https://get.nemoclaw.dev | bash

# GPU自動最適化で起動
nemoclaw start --model llama3:8b

# http://localhost:18789 で稼働
# TensorRT最適化は初回実行時に自動 (~5分)

なぜ重要か

パーソナルAIがハードウェア優先事項に

ゲームが2010年代にGPU革新を推進したように、パーソナルAIエージェントが次の消費者ハードウェアサイクルを推進。

オープンソースの勝利

NvidiaがAutoGPTではなくOpenClawを選択。IDENTITY.mdアーキテクチャが最適化パイプラインに完璧にマッピング。

4000万の潜在ユーザー

RTX 40シリーズGPUは世界に約4000万台。各1台がパーソナルAIプラットフォームに。

より大きな絵

OpenAI買収（OSS独立維持）と合わせ、OpenClawは最も人気のOSSエージェントフレームワーク(270K+星)、最大GPU企業に公式最適化、トップAIラボに支援されつつ、完全セルフホスト可能という独自のポジション。

OpenClawタイムライン

2025年9月v1.0リリース

2025年12月GitHub星10万

2026年1月OpenAI買収(OSS維持)

2026年3月NemoClaw発表、27万星

TensorRT-LLM

GPU-optimized inference

87 tok/s

RTX 4070 Llama-3-8B

40M Users

Potential market size

よくある質問

Q1. NemoClawは必須？

いいえ。通常のOllamaで動作。NemoClawはTensorRT-LLMで2-3倍速度最適化。オプションのターボモード。

Q2. AMDは？

未対応。CUDA依存。AMDユーザーはOllama+ROCm継続。

Q3. データはローカル？

はい。100%ローカル。テレメトリなし、クラウドコールなし。

「OpenClawはパーソナルAIにとってのLinux。NemoClawはRed Hatの瞬間。」— ジェンセン・フアン、GTC 2026