Twijfel of we privacy voor de AI-agentinfrastructuren tot nu toe snel hebben zien toenemen, dus heb ik hier $moltg geapet bij 37k MC @moltghost. "Private AI-agentinfrastructuur waar elke agent draait op zijn eigen geïsoleerde GPU." Geen gedeelde API's. Geen cloud LLM's. 1 agent = 1 toegewijde machine = 1 GPU = volledige isolatie. Op dit moment draaien de meeste AI-agenten op gedeelde infrastructuur: - OpenAI API (jouw prompts komen op hun servers) - Anthropic API (Claude verwerkt op hun GPU's) - Multi-tenant platforms (jouw agent deelt rekenkracht met anderen) MoltGhost: Jouw agent krijgt zijn eigen virtuele machine met een toegewijde NVIDIA GPU, draait lokale modellen (Llama, Mistral, Qwen) via Ollama, voert uit via het OpenClaw-framework, slaat alles lokaal op, verbindt via Cloudflare Tunnel (nul blootgestelde poorten). Waarom dit eigenlijk een echt probleem is: - Samsung (2023): Ingenieurs lekten broncode van halfgeleiders via ChatGPT. Geen hack. Normale werking van een gedeelde service. - OpenAI (2023): Redis-bug blootstelde API-sleutels + chatgeschiedenissen tussen gebruikers. - GitHub Copilot (2023): Leekte fragmenten van privé-repositories via prompts. Dit zijn geen randgevallen. Dit zijn voorspelbare uitkomsten van het routeren van gevoelige gegevens via gedeelde infrastructuur. Agent Pod = Toegewijde VM Elke agent draait op zijn eigen virtuele machine. Geen container. Geen proces. Volledige machine-niveau isolatie. Wat er in elke pod zit: - NVIDIA GPU (A30/A40/A100/H100/H200 afhankelijk van modelgrootte) - Agent Runtime (OpenClaw-framework) Model Runtime (Ollama voor lokale LLM-inferentie) - Opslag (persistente schijf voor modelgewichten + agentgegevens) - Netwerken (Cloudflare Tunnel, nul blootgestelde poorten)...