AIエージェントのインフラのプライバシーが急速に拡大しているのは見たことがないので、ここ37,000MC@moltghostで真似$moltgしました。 「すべてのエージェントが独自の独立したGPU上で動作するプライベートAIエージェントインフラ」 共有APIではありません。クラウドLLMではありません。 エージェント1 = 専用マシン1 = GPU = 完全な隔離。 現在、ほとんどのAIエージェントは共有インフラ上で動作しています: - OpenAI API(あなたのプロンプトがサーバーに届く) - Anthropic API(GPU上のClaudeプロセス) - マルチテナントプラットフォーム(エージェントが他者とコンピュートを共有する) MoltGhost:あなたのエージェントは専用のNVIDIA GPUを持つ独自の仮想マシンを持ち、Ollama経由でローカルモデル(Llama、Mistral、Qwen)を実行し、OpenClawフレームワークで実行し、すべてをローカルに保存し、Cloudflareトンネル経由で接続します(ポートは公開されません)。 なぜこれが実際に問題なのか: - サムスン(2023):エンジニアが半導体ソースコードをChatGPT経由で漏らしました。ハックではありません。共有サービスの通常の運用。 - OpenAI(2023):Redis バグを暴露したAPIキー+ユーザー間のチャット履歴。 - GitHub Copilot(2023):プロンプトを通じてプライベートリポジトリの断片がリークされました。 これらは例外的なケースではありません。 これらは、機密データを共有インフラを通じてルーティングすることで予測可能な結果を生み出します。 Agent Pod = 専用VM 各エージェントはそれぞれの仮想マシン上で動作します。コンテナじゃない。プロセスではありません。完全な機械レベルの隔離。 各ポッドの中身: - NVIDIA GPU(モデルサイズに応じてA30/A40/A100/H100/H200) - Agent Runtime(OpenClawフレームワーク) Model Runtime(ローカルLLM推論用Ollama) - ストレージ(モデル重み+エージェントデータ用の永続ディスク) - ネットワーク(Cloudflare Tunnel、露出ポートゼロ)...