엔비디아 가이드 공개: RTX GPU와 DGX Spark에서 AI 에이전트 'OpenClaw' 무료 실행

OpenClaw(이전 명칭 Clawdbot, Moltbot)는 개인 PC에서 상시 가동되도록 설계된 로컬 우선 오픈소스 AI 에이전트입니다. 깃허브에서 가장 가파르게 성장하는 프로젝트 중 하나로, 과거 대화 맥락을 기억하며 로컬 파일과 이메일, 캘린더를 넘나들며 잡다한 업무를 처리합니다.

무엇을 할 수 있나

사용자가 질문할 때만 응답하는 일반적인 챗봇과 달리, OpenClaw는 백그라운드에 상주하며 시스템을 보조하는 자율형 비서입니다. 기기 내 파일과 애플리케이션 정보를 읽어 들이고, 새로운 스킬을 설치해 수행할 수 있는 작업 영역을 계속 넓혀나갈 수 있습니다.

이런 상시 가동형 에이전트를 상용 클라우드 API로 굴리면 백그라운드 연산으로 인해 토큰 비용이 걷잡을 수 없이 불어납니다. 개인 기기의 문서와 데이터를 외부 서버에 전부 업로드해야 하는 사생활 침해 위험도 큽니다. 모든 구동 환경을 로컬로 옮겨오면 비용을 완전히 없애면서 프라이버시를 안전하게 지킬 수 있습니다.

RTX 그래픽카드에서 구동하는 방법

엔비디아 공식 가이드는 GeForce RTX GPU와 DGX Spark 환경에서 OpenClaw와 대규모 언어 모델을 로컬로 구동하는 최적 경로를 다룹니다.

윈도우 네이티브 환경은 물론 WSL을 활용한 구축을 지원합니다. 로컬 추론 런타임으로는 LM Studio, Ollama, vLLM을 선택할 수 있으며, RTX 환경에서는 Qwen 3.6 27B 같은 모델을 올려 Tensor Core와 CUDA를 통해 가속하는 구성을 권장합니다.

에이전트 워크플로는 맥락 유지가 핵심이므로 컨텍스트 길이를 최소 32K, VRAM 여유가 있다면 64K 이상으로 넉넉하게 잡는 것이 필수적입니다. 128GB 통합 메모리를 갖추고 상시 전원 구동을 전제로 한 DGX Spark 시스템의 경우, 최적화된 Qwen 3.6 35B 체크포인트를 사용해 더 높은 정확도로 에이전트를 돌릴 수 있습니다.

로컬 모델 서버가 준비되면 웹 브라우저에서 OpenClaw 게이트웨이 토큰을 입력해 곧바로 연결되며, 채팅창 명령어 하나로 로컬 모델을 즉시 바꿔가며 테스트할 수 있습니다.

왜 중요한가

고성능 RTX 그래픽카드를 보유한 사용자에게 이번 가이드는 추가 비용이나 클라우드 종속 없이 나만의 상시형 비서를 구축할 수 있는 가장 직관적인 출발점입니다.

하지만 데스크톱 제어 권한을 쥐는 자율 에이전트인 만큼 보안에 대한 책임도 전적으로 사용자에게 돌아옵니다. 검증되지 않은 외부 스킬을 무분별하게 추가할 경우 로컬 시스템에 치명적인 오작동을 유발할 수 있습니다. 처음 구축할 때는 반드시 격리된 작업 환경에서 필수 스킬만 등록해 안전성을 점검하는 편이 현명합니다.