Innhold Vis
«Det raskest voksende open-source-prosjektet i historien.» Det var Jensen Huangs ord under GTC 2026-keynoten 16. mars – og han snakket om OpenClaw. Ikke for å promotere det, men for å kunngjøre at Nvidia nå bygger videre på det. NemoClaw er Nvidias eget sikkerhetslag, modellstack og enterprise-plattform – bygget direkte oppå OpenClaw.
Det er et strategisk skift som forteller mye om hvor Nvidia ser fremtiden. De har alltid solgt pickaxes i gullrushet – GPUer til de som trener modeller, datasentre til de som kjører dem. Men med NemoClaw beveger de seg oppover i stacken: fra chip-leverandør til plattformeier for autonome AI-agenter. Med egne språkmodeller, egen hardware og eget sikkerhetslag.
Jensen Huangs budskap – Nvidia vil eie hele stacken
Under GTC-keynoten brukte Huang overraskende mye tid på OpenClaw – et prosjekt Nvidia verken startet eller eier. Men logikken er tydelig: OpenClaw har 250 000 GitHub-stars og massiv adopsjon, men sikkerhetsproblemene holder bedrifter unna. Nvidia ser en åpning.
Huangs pitch var vertikal integrasjon: Nemotron-modeller optimalisert for Nvidia-hardware. DGX Spark til 55 000 kr designet for å kjøre disse modellene. NemoClaw som binder det hele sammen med sikkerhet og privacy. Fra chip til brukergrensesnitt – alt Nvidia.
Det er ikke veldedighet. Det er strategi. Og det er smart strategi – fordi det løser et reelt problem. Jeg har skrevet om OpenClaw-agenter før, og sikkerhetsutfordringene har vært en gjennomgående bekymring. ClawJacked-sårbarheten, 12% ondsinnede Skills i markedsplassen, agenter som gikk rogue – det har holdt seriøse brukere unna.
Nemotron 3 – Nvidias egen modell-familie for agenter
Det mest interessante med NemoClaw er ikke sikkerhetslaget. Det er at Nvidia ruller ut egne språkmodeller – Nemotron 3-familien – designet spesifikt for agentkjøring på Nvidia-hardware.
Nemotron 3 Nano (4B) er inngangsporten. 4 milliarder parametere, designet for vanlige RTX-PCer og laptoper. Kjører fint på en RTX 4070 eller nyere. Liten nok til å være responsiv, stor nok til å håndtere daglige agentoppgaver. For de fleste er dette modellen du starter med.
Nemotron 3 Super (120B) er der det blir spennende. 120 milliarder parametere totalt, men den bruker bare 12 milliarder aktivt per inferansepass – takket være hybrid latent Mixture-of-Experts (MoE) arkitektur. Du får ytelsen til en stor modell med minnekravene til en mye mindre en. Optimal for DGX Spark, og sannsynligvis den mest interessante modellen i familien for SMBer.
Nemotron 3 Ultra har Nvidia holdt kortene tett til brystet på. Parametertall er ikke offentliggjort, men de oppgir 5x gjennomstrømningseffektivitet med NVFP4-format på Blackwell-plattformen. Denne er for datasenter og enterprise – ikke noe du kjører hjemme.
Forskjellen fra Llama, Mistral og Qwen? Nemotron er optimalisert for Nvidia-silicon fra bunnen av. Det gir potensielt bedre ytelse per watt på RTX-hardware enn modeller som er trent plattformagnostisk. Har du lest guiden min om hvilken lokal AI-modell du bør kjøre med OpenClaw? Nemotron Nano er en ny konkurrent i det segmentet – og den har hjemmebanefordel på Nvidia-GPUer.
Hva NemoClaw legger oppå OpenClaw
NemoClaw er ikke en fork av OpenClaw. Det er et infrastrukturlag som legger seg under – ifølge Nvidias dokumentasjon. Du beholder OpenClaw-agentene, Skills og grensesnittene. NemoClaw legger til tre ting:
OpenShell – policy-baserte sikkerhetsregler i et sandboxed kjøringsmiljø. Definerer hva agenten har lov til, og stopper alt annet.
Privacy router – lar deg definere hva som kan sendes til skymodeller og hva som MÅ kjøres lokalt. Sensitivt innhold går til Nemotron via Ollama. Generelle oppgaver kan bruke frontier-modeller i skyen – men innenfor dine regler.
NVIDIA Agent Toolkit – SDK for å bygge og sikre agenter, optimalisert for Nvidia-hardware.
Installasjon er to kommandoer: curl -fsSL https://nvidia.com/nemoclaw.sh | bash og nemoclaw onboard. I praksis tar det 45-90 minutter fordi Nemotron 3 Super veier 87 GB. Viktig presisering: NemoClaw er fortsatt alpha/early preview. Ikke produksjonsklar ennå.
DGX Spark til 55 000 kr – den siste brikken
DGX Spark ble lansert under samme keynote. En $5 000 «personal AI supercomputer» (ca. 55 000 kr) basert på GB10-chip, designet for å kjøre Nemotron 3 Super lokalt, 24/7. Og her ser du Nvidias fulle plan: modell + sikkerhet + hardware i én pakke.
For en privatperson er 55 000 kr mye. For en bedrift med 3-5 ansatte som bruker AI daglig? API-kostnader til OpenAI, Anthropic eller Google tikker fort. 55 000 kr amortisert over 2-3 år kan være billigere enn sky-abonnement. Min artikkel om hvordan du kutter AI-agent-kostnadene med 80% dekker den generelle tankegangen.
Men det handler om mer enn kostnad. En DGX Spark med NemoClaw betyr:
- Ingen kundeopplysninger som forlater din infrastruktur
- Ingen avhengighet av amerikanske sky-leverandører
- Privacy router som håndhever hva som sendes ut
- Full logging og kontroll over agentens handlinger
- Nemotron Super (120B MoE) med 12 milliarder aktive parametere – lokalt
For norske bedrifter som håndterer persondata under GDPR forenkler dette hele databehandlerproblematikken. Dataene forlater aldri bygget. Det er et annet utgangspunkt enn cloud-first.
Vera Rubin – neste generasjon gjør alt billigere
NemoClaw var ikke den eneste GTC-kunngjøringen. Huang presenterte også Vera Rubin – neste generasjons AI-superplattform etter Blackwell.
Tallene: Rubin GPU med 288 GB HBM4-minne, 22 TB/s minnebåndbredde og 50 PFLOPS inferens – 5x forbedring over Blackwell GB200. Et NVL72-rack (72 GPUer + 36 CPUer) leverer 260 TB/s gjennomstrømning. Estimert pris: 22-33 millioner kroner per rack.
Hva betyr det for folk flest? 10x mer gjennomstrømning per watt betyr 1/10 av tokenkostnaden. Bildegenerering, videogenerering og reasoning-modeller blir vesentlig billigere fra 2027. Lanseringen starter andre halvår 2026.
Hva betyr dette fremover?
NemoClaw er alpha-programvare. Ikke implementer det i produksjon i morgen. Men retningen Nvidia peker i er tydelig: de vil at bedrifter skal kjøre autonome AI-agenter lokalt, på Nvidia-hardware, med Nvidia-modeller og Nvidia-sikkerhet.
Da OpenAI kapret OpenClaw-skaperen Peter Steinberger trodde mange at OpenClaw ville miste retningen. I stedet har Nvidia gitt det et nytt liv – med en enterprise-vinkel ingen så komme. Jensen Huang satser på at AI-agenter er neste plattformskifte, og NemoClaw er Nvidias måte å sikre at det skiftet kjører på deres hardware.
Det er første gang noen leverer hele pakken fra chip til agent. Nemotron-modeller. DGX Spark-hardware. NemoClaw-sikkerhet. Startpris: 55 000 kr.
Ikke nok til å stole blindt på. Men nok til å følge nøye med.
3 kommentarer