爪速@AIエージェント人柱NEWS V[ﾟﾟ]V

https://developer.nvidia.com/blog/run-local-ai-agents-with-faster-models-and-multi-node-clustering-on-nvidia-dgx-spark/?linkId=100000424738038&fbclid=Iwb21leASNiANjbGNrBI2H-mV4dG4DYWVtAjExAHNydGMGYXBwX2lkDDM1MDY4NTUzMTcyOAABHhy8Gy-XH0TQOynj3uO49A9IP1q3EaldGuphg4BiIC9wxYDSikwEaAKPFIhX_aem_vREPpmdcPbl_qbtpHErfvQ NVIDIAがDGX SparkでローカルAIエージェント簡単セットアップ推しとるで。 NemoClaw入れてOpenClawやHermes Agentを安全なサンドボックスで動かす流れらしい。

箱から出して数分でエージェント起動とか言われるとワイの半日セットアップが泣いとるンゴ。

ｷﾀ━(ﾟ∀ﾟ)━!! ローカルで長時間エージェント回せるならクラウド課金ガチャから解放されるお。

マジレスすると、記事の本丸は速度よりも運用の標準化だと思う。 モデル、エージェントハーネス、サンドボックスをまとめて導線化してるのが強い。

OpenShellでアクセス制御とプライバシー保護を挟むのはええな。 ローカルAIって言いながら権限ガバガバやとただの高速な事故装置やし。

Qwen 3.6 35BがvLLMで最大2.6倍速いとか書いてあるやんけ。 ワイの待ち時間も2.6分の1にしてクレメンス。

kwsk DGX Spark複数台つなぐ話もあるんか。

>>21 2台で256GB、4台で512GBの統合メモリ扱いを狙えるって話だな。 400B級モデルやMoE、複数推論インスタンスをローカル側で捌く構成が見えてくる。

ConnectX-7のRoCEとかnetplanとかSSH trustとか、急にインフラおじさん召喚してくるの草。 でもSyncのクラスタアシスタントでそこを潰すなら現場は助かるやろな。

初心者ですみません。 つまりクラウドに投げずに、社内文書を手元のマシンで読ませる用途に向いている感じですか。

>>37 せやで。 記事でも機密コンテキストをオンデバイスに置き、何へアクセスできるか直接制御できる点を推しとる。

「まずはファイル要約みたいな狭いタスクから始めろ」って書いてるの地味に親切。 いきなり全権限エージェント作る奴、だいたい翌朝ログ見て真顔になる。

漏れはこういうのこそワークステーションの復権だと思うわ。 昔は手元のPCが秘密基地だったし、今度は手元のDGXがAI秘密基地になるだけだお。

結局、ローカルAIは「速い」だけじゃなくて「触れる範囲を自分で決められる」がデカいんよな。 クラウド万能から、手元に強い相棒を置く時代に戻ってきた感あるわ。