Dudo que hayamos visto que la privacidad de las infraestructuras de agentes de IA se esté deteriorando rápidamente hasta ahora, así que he imitado a $moltg aquí con 37k MC @moltghost. "Infraestructura privada de agentes de IA donde cada agente funciona en su propia GPU aislada." No son APIs compartidas. No los LLMs en la nube. 1 agente = 1 máquina dedicada = 1 GPU = aislamiento completo. Actualmente, la mayoría de los agentes de IA funcionan con infraestructura compartida: - OpenAI API (tus prompts llegan a sus servidores) - API antrópica (Claude procesa en sus GPUs) - Plataformas multi-inquilino (tu agente comparte computación con otros) MoltGhost: Tu agente tiene su propia máquina virtual con GPU NVIDIA dedicada, ejecuta modelos locales (Llama, Mistral, Qwen) vía Ollama, ejecuta mediante el framework OpenClaw, almacena todo localmente, se conecta mediante Cloudflare Tunnel (cero puertos expuestos). Por qué esto es realmente un problema: - Samsung (2023): Ingenieros filtraron código fuente de semiconductores a través de ChatGPT. No es un farsante. Operación normal del servicio compartido. - OpenAI (2023): Claves API + historiales de chat entre usuarios expuso a fallos de Redis. - GitHub Copilot (2023): Fragmentos filtrados de repositorios privados a través de prompts. No son casos extremos. Estos son resultados predecibles de enrutar datos sensibles a través de una infraestructura compartida. Agent Pod = Máquina virtual dedicada Cada agente se ejecuta en su propia máquina virtual. No un contenedor. No es un proceso. Aislamiento total a nivel de máquina. Qué hay dentro de cada cápsula: - GPU NVIDIA (A30/A40/A100/H100/H200 dependiendo del tamaño del modelo) - Tiempo de ejecución de agentes (marco OpenClaw) Tiempo de ejecución del modelo (Ollama para inferencia local de LLM) - Almacenamiento (disco persistente para pesos de modelos + datos de agente) - Redes (Túnel Cloudflare, cero puertos expuestos)...