NemoClaw: NVIDIA baut OpenClaw in sicher

KI-Agents gelten als nächster Entwicklungsschritt nach Chatbots und Copilots. In der Praxis scheitert ihr Einsatz aber oft an fehlender Kontrolle über Daten, Entscheidungen und Prozesse. NVIDIA positioniert sich genau an dieser Stelle und bringt mit NemoClaw eine Plattform, die diese Lücke schließen soll.

Auf der GTC beschreibt der NVIDIA CEO Jensen Huang nicht einfach ein neues Produkt, sondern einen Machtanspruch: Jedes sollte Unternehmen eine 
OpenClaw-Strategie haben.

Mit NemoClaw bringt das US-amerikanische Tech-Unternehmen eine Open-Source-Plattform für KI-Agents an den Start, die die Lücken schließen soll, die der OpenClaw Hype offengelegt hat: Sicherheit, Datenschutz und Kontrolle im Unternehmenseinsatz.

Moltbot ist OpenClaw:
Sehr gefährlich und hilfreich zugleich

NVIDIA positioniert NemoClaw als Infrastruktur für sichere und steuerbare Agents

Mit OpenClaw entstand Anfang 2026 ein stark wachsendes Interesse an lokal ausgeführten Agent-Systemen. Innerhalb von drei Wochen, so das Unternehmen, erreichte OpenClaw mehr Nutzer:innen als Linux in den Anfangsjahren. Vor allem Developer, tech-affine Nutzer:innen und erste Unternehmen testeten, wie sich Agents direkt auf eigener Hardware einsetzen lassen – ohne externe Cloud-Dienste. Aufgaben wie Schreiben, Coden oder das Organisieren von Dateien ließen sich so automatisieren, ohne externe Dienste einbinden zu müssen. Für Unternehmen wurde dabei schnell ein zentrales Problem deutlich: Es fehlten Governance-Strukturen, Sicherheitsmechanismen und Kontrolle über Daten und Prozesse.

Im Februar schloss OpenAI die Übernahme von OpenClaw ab, im September 2025 stand diese Übernahme bereits im Raum. Gleichzeitig wechselte vor Kurzem der OpenClaw-Entwickler Peter Steinberger zum ChatGPT-Unternehmen. OpenClaw selbst soll künftig als Open-Source-Projekt über eine Stiftung weitergeführt werden, während OpenAI weiterhin unterstützend eingebunden bleibt. Damit verschiebt sich die Wahrnehmung im Markt: Aus einem zuvor unabhängig wahrgenommenen Projekt wird ein System mit enger Anbindung an einen der zentralen Player im KI-Markt. Entsprechend steigt die Nachfrage nach Lösungen, die eine unabhängige, sicherheitsorientierte und eigenständig kontrollierbare Nutzung von KI-Agents ermöglichen.

Genau hier setzt NVIDIA mit NemoClaw an und adressiert die wachsenden Anforderungen von Unternehmen an Kontrolle, Sicherheit und Anpassbarkeit von KI-Agents. Die Plattform baut auf OpenClaw auf und ergänzt das Framework um Sicherheits- und Datenschutzfunktionen auf Enterprise-Niveau. Unternehmen können damit steuern, wie Agents arbeiten und wie Daten verarbeitet werden, während der offene Quell-Code weiterhin Anpassungen an spezifische Anforderungen ermöglicht, etwa für Compliance-Vorgaben oder interne Workflows. Technisch integriert NVIDIA NemoClaw direkt in den eigenen KI-Stack mit NeMo, Nemotron und NIM, sodass Agents nicht nur entwickelt, sondern auch effizient betrieben und skaliert werden können. Gleichzeitig bleibt die Plattform hardware-unabhängig und läuft neben NVIDIA-Systemen auch auf Infrastruktur von AMD, Intel und anderen – ein Ansatz, mit dem NVIDIA die eigene Rolle über die Hardware hinaus erweitert und stärker im gesamten KI-Software-Stack verankert.

NVIDIA beschreibt NemoClaw aktuell selbst als frühe Alphaversion, die noch nicht für produktive Umgebungen ausgelegt ist. Parallel baut das Unternehmen Kooperationen mit Akteur:innen wie Salesforce, Cisco, Google, CrowdStrike und jetzt auch Adobe auf, um die Plattform perspektivisch in reale Unternehmensprozesse zu überführen und produktiv nutzbar zu machen.

Adobe und NVIDIA verknüpfen Infrastruktur und Kreativ-Workflows

Während NVIDIA mit NemoClaw die Infrastruktur für KI-Agents aufbaut, verschiebt sich die Dynamik auf der Anwendungsebene. Ein Treiber ist die neue Zusammenarbeit mit Adobe. Gemeinsam verzahnen beide kreative Prozesse und Marketing Workflows direkt mit NVIDIAs Modellen, Bibliotheken und Computing-Infrastruktur.

Ziel ist es, die nächste Generation von Firefly-Modellen zu entwickeln und agentische Workflows in Content-, Kampagnen- und Produktionsprozesse zu integrieren. Laut LinkedIn-Ankündigung und Pressemitteilung kommen dabei unter anderem CUDA-X-Technologie, NeMo-Bibliotheken, Nemotron-Modelle und das Agent Toolkit zum Einsatz. NemoClaw bildet dabei die Grundlage für sichere und skalierbare Agent-Systeme.

Die neuen Firefly-Modelle sollen mehr Präzision und Kontrolle in Kreativ- und Marketing-Prozesse bringen. Ergänzt wird das durch eine cloudnative 3D-Digital-Twin-Lösung für automatisierte Content-Produktion. Auch Firefly Foundry wird weiter ausgebaut und auf markensichere AI im großen Maßstab ausgerichtet. Parallel prüft Adobe den Einsatz von Nvidias Agent Toolkit, Nemotron-Modellen und NemoClaw. So entstehen agentische Workflows entlang der gesamten Customer Experience.

Parallel treibt Apple die eigene Strategie weiter voran und setzt dabei auf die Integration externer Technologien. Mit MotionVFX zieht ein umfangreiches Toolset für Video-Editing, Effekte und AI Features direkt in Final Cut Pro ein. Der Ansatz bündelt Workflows, reduziert Tool-Wechsel und stärkt die Bindung an die eigene Software- und Abo-Umgebung.

Standardisierung im Agent-Zeitalter: Wie NVIDIA die Hauptrolle besetzen will

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Agents verschiebt sich die strategische Entscheidungs- und Steuerungsebene in Unternehmen weg von einzelnen Tools hin zur Frage, auf welcher Plattform diese Agents überhaupt laufen. Es geht also weniger darum, welches Tool genutzt wird, sondern darum, welches System im Hintergrund alles steuert. Entscheidend ist, wer die Kontrolle über Daten, Abläufe und Entscheidungen behält.

NVIDIA positioniert sich hier früh als zentrale Infrastruktur, also als technisches Fundament, auf dem solche Agent-Systeme aufgebaut und betrieben werden. Gleichzeitig verfolgen andere Akteur:innen eigene Strategien. Google, Microsoft und Amazon integrieren Agent-Funktionen direkt in ihre Cloud-Angebote. OpenAI setzt stärker auf geschlossene, eng verzahnte Systeme. Und Open-Source-Projekte versuchen, mehr Transparenz und Anpassbarkeit zu bieten.

Mit dieser Entwicklung entstehen jedoch auch neue Risiken. Unternehmen begeben sich stärker in Abhängigkeit von Plattformen, deren Regeln, Schnittstellen und technische Standards sie nur begrenzt beeinflussen können. Selbst bei offenen Lösungen bleibt oft unklar, wie unabhängig sie wirklich sind, wenn zentrale Bausteine an bestimmte Infrastruktur gebunden sind. Dazu kommen regulatorische Fragen, etwa beim Datenschutz oder bei der Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen, wenn Agents eigenständig handeln.

In diesem Spannungsfeld entscheidet sich, wer künftig den Standard setzt und NVIDIA arbeitet darauf hin, diese Rolle im Hintergrund der Agent-Systeme einzunehmen.

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