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OpenClaw en local: requisitos de hardware y guía de instalación con Ollama
Qué hardware necesitas para correr OpenClaw en local: requisitos del gateway, GPU y VRAM recomendada según el modelo, integración con Ollama y configuraciones por caso de uso. Agentes de IA autónomos 100% en tu propia infraestructura.
Actualizado: 10 de junio de 2026
¿Qué es OpenClaw y por qué importa el hardware?
OpenClaw es un runtime open source de agentes de IA autónomos y self-hosted: conecta un modelo de lenguaje (LLM) a tu sistema de archivos, tus apps de mensajería, el navegador y tus APIs, de forma que el agente puede planificar y ejecutar tareas de varios pasos de manera continua. Es uno de los proyectos de agentes que más rápido ha crecido (decenas de miles de estrellas en GitHub) precisamente porque se ejecuta en tu propia máquina, no en la nube.
OpenClaw en sí no es un modelo: es el orquestador que decide qué hacer y llama al LLM en cada paso. Por eso el hardware crítico no lo marca OpenClaw, sino el modelo que decidas correr debajo. Si usas un modelo local (vía Ollama), tu GPU determina la velocidad y la calidad del agente. Si usas un modelo en la nube (Claude, GPT, Gemini) mediante tu propia API key, el hardware deja de ser el cuello de botella, pero pierdes la privacidad total que da el local.
Cómo funciona: gateway ligero, modelo pesado
OpenClaw corre como un único proceso 'gateway': un daemon de Node.js que vive en segundo plano de forma permanente y gestiona conexiones WebSocket, sesiones, autenticación y el enrutado de cada mensaje hacia el agente. Este proceso es muy ligero: consume pocos recursos y puede correr en casi cualquier máquina, incluido un mini PC encendido 24/7.
El trabajo pesado es la inferencia del LLM. Aquí hay dos arquitecturas posibles: (1) todo en la misma máquina —gateway + modelo local en la misma GPU—, ideal para un equipo de sobremesa o workstation; o (2) gateway en un mini PC o VPS de bajo consumo encendido siempre, y la inferencia en una máquina con GPU potente a la que se conecta. La segunda opción es la más eficiente para tener un agente 'always-on' sin dejar la workstation encendida las 24 horas.
Requisitos del gateway (siempre encendido)
Para el proceso de OpenClaw en sí: cualquier CPU x86_64 o ARM64 reciente, 4-8 GB de RAM y unos pocos GB de disco. Un mini PC tipo Intel N100/N305 o un equipo de bajo consumo es más que suficiente y consume poca electricidad funcionando de forma continua.
Si solo vas a usar modelos en la nube (con tu API key de Claude, GPT o Gemini), esto es literalmente todo el hardware que necesitas: el mini PC ejecuta el agente y la inteligencia viene por API. Es el setup más barato para empezar, a cambio de enviar tus datos a un tercero.
Requisitos de GPU y VRAM para modelos locales
Si quieres privacidad total y que tus datos nunca salgan de tu red, el modelo debe correr en local —normalmente vía Ollama, que es proveedor oficial de OpenClaw—. Aquí la VRAM de tu GPU es lo que manda. Para agentes autónomos conviene apuntar algo más alto que para un simple chat, porque el agente encadena muchas llamadas y un modelo demasiado pequeño comete más errores en los pasos intermedios.
12-16 GB VRAM (RTX 4060 Ti 16 GB, RTX 4070 Ti Super): punto de entrada práctico. Corre modelos 7B-9B (Qwen3, Llama, Gemma 3) con buena fluidez. Suficiente para agentes personales y tareas acotadas.
24 GB VRAM (RTX 3090, RTX 4090, RTX 5090): el punto dulce para agentes serios. Modelos de 27B-32B cuantizados con buena capacidad de razonamiento multi-paso, que es justo lo que un agente autónomo necesita para no descarrilar.
48 GB+ VRAM (dos GPUs de 24 GB o GPUs profesionales): modelos grandes (70B+) o varios agentes en paralelo. Territorio de producción empresarial, donde el agente atiende a varios usuarios o procesos a la vez.
El stack recomendado: OpenClaw + Ollama en local
La forma más sencilla y robusta de tener OpenClaw 100% local es apoyarlo en Ollama. El flujo es: (1) instalar Ollama y descargar el modelo (p. ej. un Qwen3 o Llama de tamaño acorde a tu VRAM); (2) instalar OpenClaw y arrancar su gateway; (3) configurar Ollama como proveedor del modelo dentro de OpenClaw; (4) conectar el agente a los canales que uses (mensajería, archivos, APIs).
Con este stack, ni un solo token sale de tu red: el agente razona, lee tus archivos y ejecuta acciones sin que ningún proveedor externo vea tus datos. Es la diferencia entre 'usar IA' y 'tener tu propia IA'. Si quieres entender los requisitos de Ollama en detalle, consulta nuestra guía de hardware para Ollama.
Configuraciones recomendadas por caso de uso
Personal / pruebas (modelo en la nube): mini PC N100 + 8 GB RAM corriendo el gateway, modelo vía API key. Inversión mínima, ideal para evaluar OpenClaw antes de comprometerte con GPU.
Personal / privacidad total: equipo de sobremesa con RTX 4070 Ti Super 16 GB + 32 GB RAM + NVMe 1 TB. Gateway y modelo local en la misma máquina. Agente privado para casa o autónomos.
Negocio / agente always-on: mini PC de bajo consumo para el gateway (24/7) + workstation con RTX 4090 24 GB para la inferencia. El agente está siempre disponible sin tener la workstation encendida en vacío.
Empresa / multiagente: workstation o servidor con 2x RTX 4090 (o GPU profesional 48 GB+), 64-128 GB RAM ECC y NVMe en RAID. Varios agentes en paralelo, modelos grandes y datos sensibles que no pueden salir de la empresa.
Preguntas frecuentes
¿Qué hardware necesito para correr OpenClaw en local?
OpenClaw en sí (el gateway) es muy ligero: corre en un mini PC con 4-8 GB de RAM. El hardware importante lo marca el modelo: si lo corres en local vía Ollama, recomendamos mínimo una GPU de 16 GB de VRAM para agentes personales y 24 GB (RTX 4090) para agentes con razonamiento multi-paso fiable. Si usas un modelo en la nube con tu API key, basta con el mini PC.
¿OpenClaw necesita GPU?
No necesariamente. El proceso de OpenClaw funciona sin GPU. La GPU solo hace falta si quieres correr el modelo de lenguaje en local (para privacidad total). Si conectas OpenClaw a un modelo en la nube (Claude, GPT, Gemini) mediante API key, no necesitas GPU.
¿Puedo usar OpenClaw con Ollama?
Sí. Ollama es proveedor oficial de OpenClaw y es la vía recomendada para correr modelos locales. Instalas Ollama, descargas un modelo acorde a tu VRAM y lo configuras como proveedor en OpenClaw. Así el agente funciona 100% en tu hardware, sin enviar datos a terceros.
¿Qué modelo local es mejor para OpenClaw?
Depende de tu VRAM. Con 16 GB, modelos 7B-9B (Qwen3, Llama, Gemma 3) funcionan bien para tareas acotadas. Con 24 GB, modelos 27B-32B cuantizados ofrecen el razonamiento multi-paso que los agentes autónomos necesitan. Para producción, modelos 70B+ con 48 GB o más. Conviene usar un modelo algo mayor que para un chat simple, porque el agente encadena muchas llamadas.
¿OpenClaw funciona sin conexión a internet?
Con un modelo local (vía Ollama) y los canales que no dependan de servicios externos, OpenClaw puede operar sin enviar datos a la nube. Necesitará conexión para las acciones que toquen servicios online (correo, APIs externas, navegación), pero la inteligencia del agente corre íntegramente en tu hardware.
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