久しぶりのデスクトップPCネタです。
前回のアップデートは2022年9月22日らしいので、4年ぶりのパーツ購入ということになります。
発端：やはりGPUがほしい！！
最近のAI・AIサービスはもう人より賢いのは基本で、「どこまで融通が効くか」の勝負になってきている気がします。
チャットはもちろん、調査してスライドやスプレッドシートにまとめたり、画像生成をしたり、スケジュール登録したり、、、とクラウドなのにかなり身近な存在になったと思います。
一方で自前で高性能なAIを使いたければ、かなりの金額をRAM/VRAMに投じなければなりません。
しかしそれを投じたとしてもChatGPT PlusやClaude Proに勝る性能が得られるかは微妙…
そのような背景から、デスクトップはパーツを全売却しミニPCをメインで使用していました。
AIを試したい場合は基本的にMac mini (M4 24GB RAM)を使っていました。
NVIDIA GPUの汎用性の高さ
しかしながら、ニッチなモデルや最新のモデルだと、Mac miniに対応していなかったり遅かったりとなかなかうまく使いこなせないケースがいくつかあり、NVIDIAのGPUだとそんなことはないので、NVIDIA GPUは多少高くついても持っておいて腐りにくいなと感じていました。
また、最近の生成AIモデルの進化によってそこそこのVRAMでもかなり良い結果を得られるようになってそうというのも感じました。特にQwen-Image-2.1やGemma4 12Bなどです。
AIを使うだけならPCリソースを借りるという選択肢もありますが、「使い込む」なら買うべきだろうと思い、秋葉原でパーツを探すことにしました。
高コスパなNVIDIA 16GB GPUが手に入った？
1日秋葉原を散策してパーツを調達しました。
条件は
- VRAM 16GB以上のNVIDIAチップ搭載GPU
- できる限り中古で揃える
- GPU以外は欲張らない
としました。
そしてこちらが購入したパーツ
- COLORFUL RTX5060Ti (16GB VRAM) : 10.5万
- 中古DDR4 16GB x2 : 2.4万
- B550マザボ : 6000円
- 中古Ryzen5 3600 : 1万
電源・CPUクーラー・PCケース・SSDは持っていたものを流用
RTX5060Ti の16GB VRAMが10万円ちょっとは(2026年9月時点での)他の相場と比べても安い！？
どうやら、最近COLORFULというPCパーツブランドが日本市場に乗り込んできたようで、それに伴う初回価格みたいです。タイミングが良すぎる。
ちなみに、今のところ13万円ちょっとになっていました😇
GPUって昔は5万円くらいでミドル/ハイエンドの境界があった気がするんですが、、、、
あと、RAM/VRAMに明確な価格の壁みたいなのを感じました。
32GBメモリの中古価格が16GBメモリの中古価格の3枚分だったり、VRAMが8GBを割るGPU（6GBとか4GB）中古価格に限れば数万円で調達できたりと、コンシューマー製品でも大容量RAMの人気を実感しました。
ちなみに、VRAM 24GB以上の在庫は新品中古ともにほとんど見当たりませんでした。RTX5090はビックカメラでみましたがそちらは120万円くらいです😇
組み立て
久しぶりの組み立てです。
OSはUbuntu26 serverを入れています。最初はシステムメモリを16GBにしていましたが、生成タスクの一部がメモリ容量不足でエラーになったので16GB追加購入して増設しています。
性能
主に3つの用途で使うのでそれぞれ性能を載せます。
- 画像生成（Qwen-Image-2.1）
- 3Dモデル生成（Hunyuan3D 2.1）
- LLM（Gemma4 12B）
評価環境は以下の通りです。
- CPU :Ryzen5 3600
- RAM : 32GB DDR4-3600
- GPU : NVIDIA RTX5060Ti 16GB VRAM
画像生成
Qwen-Image-2.1-Uncensored-GGUF Q6_Kを使用
大体40秒（最速）〜100秒（高精度）でした。VRAMは15GBくらい使用。精度・速度ともに悪くないと思います。
ちなみに、ChatGPT Plus/Proで生成したほうが速いし精度が出るので、主にOpenClaw経由で画像生成APIを叩いてもらってCodex使用量を節約したりClaudeの拡張として使う想定です。
3Dモデル生成
Hunyuan3D 2.1を使用
大体40秒〜250秒くらいかかります。基本的に高精度設定をつかうので、一つ生成するのに5分くらい待つイメージです。VRAMは9GBくらい使用し、RAM側が20GBくらい使用します。
Tripo3dという3Dモデルを生成するサービスを使うのが速いし高性能ですが、Hunyuan3Dであれば無制限にAI側が叩いてBlender側に取り込めるので明確に差別化ができると考えています。
Gemma4 12B
Gemma4 12B Instruct (unsolth QAT D-Q4_K_XL / 32K / MTP n=4 / Q8_0 /mmproj BF16)
大体120tok/sくらい出せます。VRAMは8GBくらい使用します。
チャットと資料作成はChatGPTまたはClaudeで、OpenAI APIの（内容共有による）無料枠でなんとかなってしまうので、あまり使用する予定はないかもですね。
まとめ：AIサーバーを構築しました
最近の高騰するPC相場としては安めの15万円弱でAIサーバーを構築できました。
16GB VRAM使えるので現在のタスクでも余裕ありのスペックとなり、将来新しいモデルを試したい場合にも選択肢が広がると思います。
RTX5060TiはNVIDIAの16GB VRAMを比較的安価で調達できるのが魅力的ですが、帯域が弱かったりするので用途が明確に決まっている場合で速度が必要な場合はRTX5070Tiなどの上位互換GPUやAMD Radeonなどを探すと良いと思います。
逆に目的別に尖った用途で使うわけではない今回のような事例にはぴったりだと思います。
これまではPCを1台組んだら満足してこれ以上は不要！という流れですが、今回はもう一台、より多くのVRAMを搭載したAIマシンが欲しくなりました🤤
AI画像生成性能の向上やPCを直接操作するAIが登場したことで、まだまだGPU需要は続きそうですね。
