（汎用・本人が機種を指定） / pc
RTX 5090 搭載ワークステーション (BTO)
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画像・動画の生成をローカルで数多く回す人。NVIDIA前提のツールを使う人。
VRAM32GBに収まるサイズのAIモデルなら、Macより速く生成できる。画像・動画生成をローカルで数をこなす人向け。
- GPUNVIDIA GeForce RTX 5090（VRAM 32GB）
- メモリ64GB以上を推奨
- 電源1200W級以上を推奨
- ストレージ2TB SSD
- VRAMに収まるサイズのモデルでは、ユニファイドメモリのMacより生成が速い
- 画像生成・動画生成のツールはNVIDIAのGPU前提のものが多く、対応の幅が広い
- パーツを後から交換・増設できる
- 112万円前後。個人で買うにはMac Studioより高くつくことが多い
- VRAM32GBを超える大きさのモデルは載らない。そこはMacの方が有利
- 消費電力と発熱が大きく、電源とケース冷却に余裕が要る
- 安く抑えるなら画像生成は動く。扱えるモデルの大きさと生成速度は下がる
VRAMに収まるなら、これが一番速い
AIモデルをローカルで動かすとき、モデルがGPUのVRAMに収まるサイズなら、この構成が最も速い。生成の回数が多い人ほど、この差が時間として効いてくる。
画像生成・動画生成のツールはNVIDIA前提のものが多く、使えるツールの幅でも有利になる。
Macとの分かれ目
弱点は上限だ。VRAMを超える大きさのモデルは載らない。そこはユニファイドメモリを大きく積んだMacの方が有利になる。
速さで選ぶならこちら、大きさで選ぶならMac。 どちらが上ということはなく、動かすモデルが決まってから選ぶ方が失敗しない。
向いていない使い方
静かな環境で使いたい人には向かない。消費電力が大きく、それだけ発熱し、冷却のための音も出る。収録や会議を同じ部屋でするなら置き場所を考えたい。
テキスト中心の用途にも過剰だ。
買う前に確認したいこと
本体価格だけでなく、電気代と設置環境も含めて考えたい。電源容量と冷却に余裕のない構成を選ぶと、性能を出し切れないまま高い買い物になる。
予算で選ぶなら
同じ用途で価格帯の違うものを並べています。RTX 5090 搭載ワークステーション (BTO)が高いと感じたら、下の安い方から始めても仕事は回ります。
安く抑えるなら（約280千円）
画像生成は動く。扱えるモデルの大きさと生成速度は下がる
NVIDIA GPUで機械学習の学習や動画処理を高速化したい人向け。CUDA対応で、Mac でできない処理にも対応できる。本人が実機を確認して機種を確定する。
- CPUIntel Core i7 or AMD Ryzen 7 (目安)
- メモリ32GB DDR5
- GPUNVIDIA RTX 4070 Super
- ストレージ1TB SSD
- 電源850W以上
- 冷却水冷 or 空冷 (メーカー製推奨)
- RTX 4070 SuperのGPUで機械学習の学習時間が短縮
- 32GBメモリでAIエージェントと開発環境を同時実行
- 拡張性が高く、SSDやメモリの追加が容易
- ウインドウズなのでMac専用ツール（Final Cut等）が使えない
- セットアップやドライバ管理の手間がMacより多い
- もう一段上ならVRAMが32GBになり、扱えるモデルの幅が広がる
