OpenClaw·NemoClaw 완전 분석 | 젠슨 황이 "HTML만큼 큰 사건"이라 부른 이유

나는 GTC 2026에서 발표된 OpenClaw와 NemoClaw를 중심으로 이번 포스트의 핵심 내용을 정리한다. OpenClaw를 만든 사람은 피터 스타인버거이고, 이 프레임워크는 사용자의 파일 앱 워크플로우에서 맥락을 가져와 일상 작업을 자동화하는 로컬 에이전트 플랫폼이다. 쉽게 말해 내가 원하는 대로 프로그래밍된 AI 비서를 24시간 로컬에서 돌릴 수 있으며 텔레그램 같은 메신저를 통해 대화하며 업무를 시킬 수 있다. 젠슨 황은 이를 “개인 AI의 OS”로 비유했고, Windows가 PC OS를 대중화했다면 OpenClaw가 AI 에이전트를 대중화하리라 예견한다. OpenClaw는 출시 직후 빠르게 확산되며 인기를 얻었지만 기업 입장에선 보안 문제 토큰 비용 거버넌스 부재의 삼중난제가 남았다. 이 문제를 해결하기 위해 NemoClaw가 등장한다.

NemoClaw는 OpenClaw 위에 구축된 기업용 보안 스택으로, 에이전트의 데이터 접근과 도구 사용, 네트워크 경로를 정책으로 제어하는 NVIDIA OpenShell 런타임을 핵심으로 삼는다. 로컬 모델인 Nemotron으로 토큰 비용을 0원으로 유지하고 프라이버시를 보장하며, 로컬과 클라우드를 안전하게 혼합하는 Privacy Router를 제공한다. NemoClaw는 하드웨어에 국한되지 않고 어떤 코딩 에이전트와도 호환되며 오픈소스 생태계를 포괄하는 전략을 보여준다. 다만 현재 얼리 알파 단계로 프로덕션 샌드박스를 목표로 한 초기 출발점에 머물러 있다.

쉽게 쓰는 방법도 강조한다. NemoClaw 설치는 셸 명령어 두 줄로 OpenClaw 에이전트를 띄우는 방식이고, 실행 시 필요한 도구와 모델이 자동으로 설치된다. 현장 Build-a-Claw 이벤트를 통해 참가자들이 에이전트 이름 짓기와 성격 정의, 접근 도구 설정까지 체험했다. 하드웨어로는 DGX Spark나 RTX PC가 로컬에서 무료로 24시간 에이전트를 가동하게 해주고, 로컬 모델이 부족할 땐 Privacy Router를 통해 클라우드 모델을 안전하게 활용한다.

동시에 공개된 오픈 모델들로 Nemotron 3 Super 120B, Nemotron 3 Nano 4B, Mistral Small 4, Qwen 3.5 등의 구성과 성능 차이가 제시된다. DX 기반 벤치에서 OpenClaw의 성능은 높은 편이고, RTX PC의 토큰 생성 속도는 Mac의 M3 Ultra를 앞서는 경우도 보인다. NVIDIA의 의도는 CUDA 생태계를 에이전트 시대에 맞춰 확장하는 전략으로 보인다. OpenClaw가 AI 에이전트의 OS로 자리 잡아가고 있지만 기업 관점의 보안·비용·거버넌스 문제를 NemoClaw가 해결해 주는 구조로, CUDA의 생태계 락인처럼 에이전트 생태계도 CUDA처럼 강력한 방향으로 움직일 가능성을 시사한다. NemoClaw가 완전히 자리 잡으려면 얼리 알파를 지나 프로덕션 수준으로 다듬어야 하겠지만, 현 시점에서 NVIDIA의 열정과 전략은 분명 강하게 느껴진다.