スペック表の数値比較にとどまらず、「計算資源をどう持ち、何に使い、どのような価値へ変換するか」を用途から考えるシリーズです。 第13回は、192GBのRyzen AI Max+ PRO 495、128GBのRyzen AI Max+ 395、NVIDIA GB10（DGX Spark系）、Mac Studioの大容量ユニファイドメモリを、ローカルLLM用途と実際に購入できるPCの選択肢から整理します。
計算資源シリーズ一覧を見る →ローカルLLM用のPCを探していると、「128GB、さらに192GBもの大容量メモリを搭載した小型AI PC」という、少し不思議な製品に出会います。
GeForce RTX 5090のVRAMは32GBです。それに対して、Ryzen AI Max+ 395やNVIDIA GB10搭載PCでは128GB、Ryzen AI Max+ PRO 495搭載機では192GB、Mac Studioではさらに大容量のユニファイドメモリを選択できます。
ただし、ここで注意したいのは、
メモリ容量が大きいからといって、RTX 5090より何倍も高速という意味ではない
ということです。
RTX 5090の32GB GDDR7はGPU専用の高速なVRAMです。一方、Ryzen AI MaxやNVIDIA GB10、Apple Siliconのユニファイドメモリは、CPU・GPUなどが大きなメモリ空間を共有する仕組みです。容量が増えるほど“大きなモデルをメモリ上に置ける可能性”は高まりますが、推論速度そのものはGPU性能、メモリ帯域、ランタイム、量子化方式などで変わります。
EVO-X5 Proの192GB登場で重要なのは、128GB機より単純に“速い”ことではありません。ローカルAIで扱えるモデルサイズや、複数モデル・RAG・エージェントを同時運用する際のメモリ余裕が一段広がったことです。
ローカルLLMでは、処理速度だけでなく「使いたいモデルがメモリに収まるか」が重要になります。
そこで本記事では、大容量ユニファイドメモリを利用できるPCの中から、用途の異なる8機種に絞って比較します。
RTX Spark・Ryzen AI Max・DGX Spark・Mac Studioのメモリ構造、CUDA対応、OS、メモリ帯域の違いを先に整理したい方は、「4つのユニファイドメモリ方式を比較」をご覧ください。
30秒で分かる：どのユニファイドメモリPCを選ぶ？
先に用途別の結論を整理します。
| 目的 | 候補 |
|---|---|
| できるだけシンプルにRyzen AI Max+ 395を導入したい | GMKtec EVO-X2 |
| 128GBに加え、OCuLinkやストレージ拡張も重視 | GMKtec EVO-X3 |
| 128GBでは足りない大規模モデルや、複数AIをローカルで運用したい | GMKtec EVO-X5 Pro |
| 10GbE・PCIeを使い、AI開発機として本格運用したい | MINISFORUM MS-S1 MAX |
| 国内メーカーのサポート込みで128GB Windows AI PCを導入したい | DAIV CX-A9A60 |
| ISV認証・法人保守・業務利用を重視 | HP Z2 Mini G1a |
| NVIDIA CUDA・DGX OS（Linux）と128GB統合メモリを両立したい | GIGABYTE AI TOP ATOM |
| macOS・MLX・Apple Siliconを使いたい | Mac Studio M5 Ultra |
この8機種に単純な「1位〜8位」は付けません。
192GBが必要な人にとってはEVO-X5 Proが有力ですが、128GBで十分な用途に約108万円の192GB機を選ぶ必要はありません。重要なのは最大スペックではなく、自分が扱うモデルと運用方法に必要な容量を選ぶことです。同じ大容量メモリPCでも、個人のローカルAI環境、AI開発機、国内メーカーの完成品、法人ワークステーション、NVIDIA DGX OS搭載のCUDA開発機、Apple Siliconでは、求められる役割が違うからです。
参考選択肢｜ノートPCでCUDA＋大容量共有メモリを使う「RTX Spark」
据え置き型のNVIDIA GB10搭載機（GIGABYTE AI TOP ATOM）はLinuxベースのDGX OS専用ですが、持ち運び可能なノートPC（Windows on Arm）でCUDAと大容量共有メモリを活用したい場合は、RTX Spark搭載ノートPCも候補になります。例えばASUS ProArt P16やDELL XPS 16などには128GB構成が用意されています。Windows on Armの互換性や価格・持続性能を確認して選びましょう。
RTX Spark搭載PCの実務比較・購入候補を見る※本記事は大容量ユニファイドメモリを搭載した据え置き型PC（ミニPC・デスクトップ・小型ワークステーション）を中心に8機種を比較しています。RTX Spark搭載ノートPCは用途・筐体・OS（Windows on Arm）の条件が異なるため、別記事で比較しています。
そもそも大容量ユニファイドメモリPCを買う必要があるか？
本記事で紹介する8機種は約58万〜285万円の投資になります。各機種の比較に入る前に、まず「そもそも手元の環境や目的に対して大容量ユニファイドメモリPCを買う必然性があるか」を4つの状況で整理します。
| 現在の状況 | 判断 | 理由・詳細比較 |
|---|---|---|
| 既存RTX PCのVRAMで利用モデルが収まる | 無理に買い足す必要はない | 16GB〜32GBの専用VRAMに収まるモデル中心で、CUDA環境や推論速度を重視するなら既存RTXの方が高速な場面が多いです。（→ 128GB共有メモリとRTX 5090を比較） |
| 大規模モデルをローカルで動かす必要がある | 128GB機を検討する | 単体GPUの専用VRAM（24GB〜32GB）を超える大規模量子化LLMや、長文コンテキスト・RAG・エージェントをローカルで常時動かしたい場合に適します。（→ 64GBと128GBの境界を確認） |
| 128GB機では実際のモデル・同時運用要件を満たせない | 192GB機を検討する | 128GB共有メモリ（VGM設定最大96GB対応※）では、使用OS・ランタイム・コンテキスト長を含めて必要なメモリを確保できない大型モデルや、複数AIサービスの同時常駐を1台に集約したい場合の選択肢です。（→ 128GBと192GBの境界を確認）※VGM設定上限が必ずしもGPUアクセス可能メモリの絶対上限を意味するわけではありません（詳細は直下の前提解説を参照）。 |
| ローカル運用の必然性がなく、利用頻度も少ない | クラウド利用も比較する | 機密データのローカル保持要件や常時稼働の必要がなく、一時的な検証や低頻度の利用なら、APIやクラウドGPUの方が初期費用を抑えられます。（→ ローカルAIとクラウドAIの使い分け） |
CUDAの利用と大容量共有メモリの両立が必要なら、据え置きLinux（DGX OS）環境のNVIDIA GB10搭載機（GIGABYTE AI TOP ATOM）や、ノート型のRTX Spark搭載PCも検討できます。ただし、前者はArm64版Linux専用であること、後者はWindows on Armのアプリ互換性と実効GPUメモリ容量を確認してください。
128GBや192GBという表記はシステム全体の共有メモリ容量です。WindowsのRyzen AI Max+ 395（128GB構成）ではAMD Variable Graphics Memory（VGM）として最大96GBを設定できますが、96GBがGPUのアクセス可能な総メモリの絶対的な上限で頭打ちになるわけではありません（OS・ドライバー・ランタイムの動的メモリ管理によってGPUがアクセスできるメモリ領域は変化します）。ただし、ホストOSやCPU側の処理に必要なメモリも同じ物理メモリから確保されるため、専用VRAMとは挙動が異なります。また、モデルがメモリに収まること（収容可能性）と、実用的な推論速度が出ることは別問題であり、実効速度はメモリ帯域・GPU演算性能・モデル構造・量子化方式・コンテキスト長・ランタイムに大きく左右されます。
国内向けの現行デスクトップGeForce RTX 50シリーズは12GB（RTX 5070）・16GB（RTX 5060 Ti 16GB / 5070 Ti / 5080）・32GB（RTX 5090）に分かれており、前世代のRTX 4090（24GB）やノート向けのRTX 5090 Laptop GPU（24GB）とは異なり、現行デスクトップRTX 50シリーズのラインアップには16GBと32GBのあいだの24GB帯がありません。未発表の「RTX 5080 24GB」も、11月2日の設計資料未配布報道と11月11日の中国向け2027年1月投入計画撤回報道（3GB GDDR7のコスト高が背景・NVIDIA公式の製品中止発表は未確認）により短期投入は見込みにくい状況です。ただし、24GB帯のデスクトップGeForceを当てにしにくいからといって共有メモリを専用VRAMと同一視せず、①GPU実効利用可能容量、②メモリ帯域幅（Ryzen AI Max+ 395 約256GB/s・NVIDIA GB10 273GB/s・Mac Studio M5 Ultra：1.2TB/s vs RTX 5090 1,792GB/s）、③CUDA互換性（CUDA vs ROCm / Vulkan / Apple MLX）、④推論・生成速度（長文Prefillや画像・動画生成のステップ速度）の4軸で比較してください（→ RTX 5080 24GB動向と16GB・32GB・代替構成の判断基準）。
そもそもユニファイドメモリとは？
一般的なRTX搭載PCでは、
- CPU → DDR5などのシステムRAM
- GPU → GDDR7などの専用VRAM
と、CPUとGPUのメモリが物理的・論理的に分かれています。
一方、Ryzen AI Max、NVIDIA GB10（Grace Blackwell）、Apple Siliconでは、大容量のメモリ空間をCPUとGPUが共有します。
つまり重要なのは、
メモリ容量 ≠ GPU性能
ということです。
RTX 5090は32GBという容量ながら、非常に高速なGPU専用VRAMとCUDA環境を持っています。
Ryzen AI Max+ 395の128GB構成では、AMD Variable Graphics Memory（VGM）により、最大96GBをグラフィックス用の予約領域として設定できます。ただし、96GBはGPUがアクセスできる総メモリ容量の絶対的な上限ではありません。AMD公式FAQでは、96GB VGM設定時に、条件によってiGPUが合計112GBまでアクセス可能と説明されています（AMD公式FAQ）。さらにLinux環境の技術検証では、ROCmとTTM（Translation Table Manager）の設定調整により約120GBの共有メモリをGPU向けに活用する例も示されています。ただし、実際に利用できる容量はOS・ドライバー・ランタイムに依存し、112GBや120GBの専用VRAMが搭載されているという意味ではありません。
実際のローカルLLM運用では、モデルの重みデータやKVキャッシュなどGPU側で必要となるメモリ量と、ホストOS・ランタイム・同時稼働ツールが必要とするメモリ量をそれぞれ見積もり、使用する環境で利用可能な共有メモリの範囲に収まるかを確認することが重要です。「96GBのVGM枠に収まるか」だけを唯一の絶対条件とするのではなく、OS・ドライバー・ランタイムの動的メモリ管理を含め、実際の環境で必要なメモリが確保できるかを検証して選択します。
- 高速なGPU演算とCUDAが必要ならRTX
- 32GBの専用VRAMに収まらない大きなモデルや複数AIサービスを一台のメモリ空間へ収めたいなら大容量ユニファイドメモリ
という違いが生まれます（具体的な3つの実運用シナリオは後半の「実運用3シナリオと2台構成の考え方」で整理しています）。
2026年10月、MicrosoftはローカルAIとクラウドAIを用途に応じて使い分ける『Hybrid Intelligence』の構想を発表しました。大容量Unified Memoryは、こうした環境において、より大きなAIモデルをローカルで扱うための選択肢として注目されています。ただし、実行可能なモデルの規模や速度は、メモリ帯域やソフトウェアの対応状況にも左右されます。
→ Hybrid Intelligenceが変える計算資源の選び方
そもそも「RTXの専用VRAMとどちらが合うか」を確認したい方と、「MacとRyzen AI Maxのどちらを軸に候補を見るか」を決めたい方は、以下の2択から前提を絞れます。
CUDA対応・高速演算のRTX 5090（32GB）と、32GB超の大規模モデルを収められる128GB共有メモリのどちらが自分のAI用途に合うか先に見極めたい方へ。
大容量ユニファイドメモリを導入する前提で、高帯域・MLXのMac Studioと、128GB/192GB・x86環境のRyzen AI Max機のどちらから製品候補を絞るか決めたい方へ。
大容量ユニファイドメモリPC 8機種詳細
GMKtec EVO-X2 AMD Ryzen™ AI Max+ 395 ミニPC
Ryzen AI Max+ 395と最大128GBの大容量共有メモリを比較的シンプルな構成で導入できる。RTX制作PCとは別に、ローカルLLM・RAG・コーディングAI・AIエージェントを受け持つ2台目として使いやすい。
2.5GbEまでで、OCuLinkや10GbEは搭載しない。拡張性や高速ネットワークを重視する場合はEVO-X3やMS-S1 MAXも比較したい。
Ryzen AI Max+ 395の大容量メモリ環境を、比較的シンプルな構成で導入できるのがGMKtec EVO-X2です。GMKtec公式では64GB＋1TB（347,999円）、128GB＋1TB（566,999円）、128GB＋2TB（583,000円）のバリエーションが用意されています。
本記事で基準としているのは128GB＋2TBモデル（583,000円）です。RTX搭載PCの代替として考えるのではなく、メインPCで制作やゲームを動かしながら、ローカルLLM、RAG（検索拡張生成）、コーディングAI、AIエージェント常時稼働、長文資料・PDF解析などを受け持つ「AI用の2台目」と考えると、Ryzen AI Maxの特徴を活かしやすくなります。
128GB級の共有メモリをシンプルに導入する基準機です。ローカルLLM、RAG、コーディングAIなどをRTX制作PCとは別のマシンへ分離したい場合に適しており、OCuLinkや10GbEを必要としないなら上位機種へ予算を積む必然性は薄くなります。
- 選ぶ明確な条件：128GB共有メモリ（VGM設定最大96GB対応）を最小限の初期費用で導入し、単体運用または2.5GbE LAN越しの推論ノードとして使いたい場合。
- 見送る・安価な構成でよい条件：既存RTXのVRAMでモデルが収まるなら買い足し不要。小〜中規模モデル中心なら同機種の64GBモデルや128GB＋1TBモデル（566,999円）も選択肢になります。
- 購入前の確認点：メモリはオンボードで増設不可。販売ページで「128GB RAM+2TB SSD / 1年保証付き」が選択されていること、および決済時の税込・割引適用条件を確認してください。
- Ryzen AI Max+ 395をまず試したい人
- 128GBの大容量統合メモリを使いたい人
- RTX制作PCとは別にAI専用機を置きたい人
- OCuLinkや10GbEまでは必要ない人
※価格・構成・在庫は2026年11月14日確認時点（128GB＋2TB・1年保証付き構成：583,000円、全国送料無料）。税込・送料・キャンペーン等の最新条件は販売ページをご確認ください。
GMKtec EVO-X3 AMD Ryzen™ AI Max+ 395 ミニPC
EVO-X2と同じRyzen AI Max+ 395 / 128GB構成に、OCuLinkと4TB SSDを加えた拡張性重視モデル。
EVO-X2（2TB：583,000円）と本機4TB構成（649,100円）の差額は約6.6万円で、SSD容量差（2TB→4TB）を含みます。同じ2TB構成同士（X3 2TB：607,999円）なら差額は約2.5万円です。
EVO-X3は、EVO-X2と同じRyzen AI Max+ 395とRadeon 8060S、128GB LPDDR5X-8000を搭載しながら、OCuLink端子や大容量ストレージなど拡張性を強化したモデルです。
EVO-X2との違いは、OCuLink端子の搭載と最大4TB SSDを選択できる構成です。EVO-X2（128GB＋2TB：583,000円）と本機の128GB＋4TB構成（649,100円）の差額は約6.6万円ですが、ここにはSSDが2TBから4TBへ倍増している構成差が含まれます。EVO-X3の128GB＋2TB構成（607,999円）同士で比べれば差額は約2.5万円であり、「OCuLinkによる外部GPU・拡張Box接続や4TB SSDを最初から必要とするか」で判断するのが適切です（両機種の詳細比較は後半の比較表直後からも確認できます）。
EVO-X2の計算性能を維持したまま、OCuLinkとストレージ構成を強化したモデルです。単体のローカルLLM機として完結させるならX2で十分ですが、外部GPU拡張や大容量モデルデータのローカル保存を見据えるなら選ぶ理由が明確になります。
- 選ぶ明確な条件：OCuLink経由での外付けGPU（eGPU）接続や、複数の大型量子化モデルを保存するため最初から4TB SSD構成（649,100円）を確保したい場合。
- 代わりに安価な機種でよい条件：OCuLinkを使わず2TB SSDで足りるならEVO-X2（583,000円）で同じ128GB環境を構築可能。OCuLinkだけ欲しく2TBでよい場合はX3の2TB構成（607,999円）も選べます。
- 購入前の確認点：リンク先は「128GB RAM + 4TB SSD（649,100円）」を選択した状態です。2TB構成（607,999円）を希望する場合は販売ページ上でスペック選択を切り替えてください。
- 最初から128GBメモリを選びたい人
- OCuLinkが欲しい人（外部GPU・拡張Boxの接続）
- 最初から4TBの大容量SSDを確保したい人
- AI用PCを将来拡張したい人
※価格・構成・在庫は2026年11月14日確認時点（128GB＋4TB構成：649,100円、同ページの128GB＋2TB構成は607,999円、全国送料無料）。税込・送料・キャンペーン等の最新条件は販売ページをご確認ください。
GMKtec EVO-X5 Pro AMD Ryzen™ AI Max+ PRO 495 ミニPC
Ryzen AI Max+ PRO 495と192GB LPDDR5X-8533を搭載。10GbE×2、M.2×3（最大24TB）、前面USB4（40Gbps）×2 / 背面USB4 V2（80Gbps）×2、PRO系セキュリティ・管理機能まで備え、128GBの限界を超える小型AIワークステーション。
192GB＋2TB構成で約108万円（1,076,000円・GMKtec公式直販価格）。大容量メモリと拡張性を重視するハイエンド構成であり、128GBで目的を達成できるならEVO-X2/X3の方が投資効率は高く、「192GBが必要だから選ぶ」製品です。なお、国内代理店流通モデルは別価格・別納期となる場合があり、購入先によって保証窓口やサポート条件も異なります。
EVO-X5 Pro最大の特徴は、Ryzen AI Max+ PRO 495と192GB LPDDR5Xを組み合わせた点です。従来のEVO-X2 / X3がシステム共有メモリ最大128GBだったのに対し、システム全体の共有メモリ容量が64GB増えています（OSやCPU処理が使う領域を除いた範囲で配分されるため、64GBすべてがそのままGPU割当可能容量として増えるわけではありませんが、GPU割当枠とホストRAM双方の余裕が広がります）。
ただし、モデルがメモリに収まることと、実用的な推論速度が出ることは別問題です。192GBだから128GB機より単純に1.5倍高速になるわけではなく、実効速度はメモリ帯域、GPU演算性能、モデル構造、量子化方式、コンテキスト長、ランタイムに左右されます。重要なのは、より大きなモデル、長いコンテキスト、複数モデル、RAGやAIエージェントなどを同時に保持する際の容量余裕です。
EVO-X5 Proはメモリ容量だけでなく、10GbE×2、M.2×3、最大24TBストレージ、前面USB4（40Gbps）×2と背面USB4 V2（80Gbps）×2、PRO系の管理・セキュリティ機能まで備えます。そのため、X2 / X3の延長線上にある単純な“上位ミニPC”というより、ローカルAI用の小型ワークステーションとして考える方が自然です。
一方で192GB＋2TB構成はGMKtec公式直販で約108万円（1,076,000円）です。掲載価格はGMKtec公式直販価格であり、国内代理店流通モデルは別価格・別納期となる場合があるほか、購入先によって保証窓口やサポート条件も異なります。128GBで目的を達成できるならX2 / X3の方が投資効率は高く、X5 Proは「192GBが必要だから選ぶ」製品です。
EVO-X5 Proの価値は、“最も速いミニPC”であることではなく、Windows / x86環境で192GB級の大容量共有メモリを1台に持てることです。単なる推論速度の向上を目的として選ぶ機種ではなく、128GBでは物理的にメモリが不足するワークロードがあるかどうかが判断の中心になります。
- 選ぶ明確な条件：128GB機（VGM設定最大96GB等）の総メモリ容量では要件を満たせない超大型モデル、長大コンテキスト、または複数LLM＋RAG＋AIエージェントの同時常駐を1台へ集約したい場合。
- 代わりに安価な機種でよい条件：主に1モデルを動かし128GBで収まるなら、約38万〜49万円安いEVO-X2 / X3やMS-S1 MAXで十分です。
- 購入前の確認点：掲載価格はGMKtec公式直販価格（「192GB RAM+2TB SSD / 1年間保証（無料）」構成：1,076,000円）です。国内代理店（リンクスインターナショナル等）による流通モデルは別価格・別納期となる場合があり、購入先によって保証窓口やサポート条件も異なります。公式直販では4TB SSD構成（1,135,840円）や有償の2年保証（1,092,000円）・3年保証（1,108,000円）オプションも選択できます。
- 128GBでは余裕が足りないローカルLLMを扱いたい人
- 大きな量子化モデルをローカルに置きたい人
- 複数のAIモデルやサービスを常時動かしたい人
- RAG / AI Agent / Vector DBなどを1台へ集約したい人
- 10GbE NASや複数PC間で大容量データを扱いたい人
- 100万円級でも「容量の上限を上げること」に意味がある人
※128GBで利用目的が収まる人には、価格を抑えられるEVO-X2 / X3をおすすめします。
※掲載価格はGMKtec公式直販価格です（2026年11月14日確認時点、192GB＋2TB・標準1年保証無料構成：1,076,000円、4TB構成：1,135,840円、全国送料無料）。国内代理店流通モデルは別価格・別納期となる場合があり、購入先によって保証窓口やサポート条件も異なります。
EVO-X2 / X3 / X5 Proはどう違う？
- Ryzen AI Max+ 395
- 最大128GB共有メモリ
- AI専用機として完結
- コスト重視（約58万円〜）
- Ryzen AI Max+ 395
- 128GB標準搭載
- OCuLink搭載
- 外部GPU / PCIe拡張
- Ryzen AI Max+ PRO 495
- 192GB大容量メモリ
- 10GbE ×2 / M.2 ×3
- 大規模ローカルAI / WS
X2→X3→X5 Proを単純な性能ランキングとして見るのではなく、“128GBをどう使うか”“192GBまで必要か”で選ぶのが合理的です。
MINISFORUM MS-S1 MAX Ryzen AI Max+ 395搭載AIワークステーション
128GB UMAに10GbE×2、USB4 V2、PCIe拡張を組み合わせ、小型AIワークステーション／AIサーバーとして使いやすい。
単純なミニPC用途ではI/Oが過剰になりやすい。別PCからAIサーバーとして常時利用する構成で価値が出やすい。
EVO-X5 Proと同様に10GbE×2を備えつつ、より導入しやすい価格（691,999円税込）でPCIeカード拡張まで使えるAI開発機がMINISFORUM MS-S1 MAXです。MINISFORUM公式でも「128GB LPDDR5x｜AIデベロッパー版（128GB RAM / 2TB SSD）」がラインナップされており、24ヵ月製品長期保証と国内修理サービス窓口（要事前連絡）が案内されています。
この機種の特徴は、10GbE LANを2ポート備えるだけでなく、内部にPCIe 4.0 x4スロットを確保している点です。キャプチャカードや高速ストレージなどのPCIeカードを内蔵できるため、単なる小型デスクトップというより「小型AIサーバー・開発ノード」として活用できます。
── 10GbE LAN ──>
MS-S1 MAX（AIサーバー）
たとえば上記の構成にして、RTX側ではBlender、TouchDesigner、ComfyUI、DaVinci Resolveなどを動かし、MS-S1 MAX側ではLLMやRAG、AIエージェントを常時動作させるような運用が考えられます。手元の作業環境に負荷をかけず、ネットワーク経由で大容量LLMを呼び出す構成です。
※RTX制作PCと大容量AI PCを2台に分ける場合の設計は、「RTX制作PC＋128GB AIミニPCという2台構成は有効？」で、2.5GbE / 10GbE、APIサーバー、NASまで含めて整理しています。
8機種の中でも、AIを「別PCから呼び出す常時稼働ノード」として運用したい人に向く構成です。192GB機（約108万円）ほどの超大容量は不要だが、10GbE×2とPCIe拡張を活かした128GB開発サーバーを約69万円（税込）で組みたい用途で価値が大きくなります。
- 選ぶ明確な条件：10GbE×2（NASや制作PCとの大容量モデル・素材転送）やPCIe 4.0 x4拡張スロット、USB4 V2（80Gbps）を実際に使うAIノード運用。
- 代わりに安価な機種でよい条件：単体でのLLM利用や通常の2.5GbE LAN越しのテキストAPI呼び出し程度であれば、10GbE×2やPCIe拡張は過剰になるためEVO-X2（583,000円）で十分です。
- 購入前の確認点：販売ページで別構成の「64GB｜AIクリエイター版」ではなく「128GB LPDDR5x｜AIデベロッパー版（128GB RAM+2TB SSD）」が選択されていること、および出荷倉庫（国内倉庫／香港倉庫）による納期目安を確認してください。
- AI処理を「ローカルサーバー」として運用したい人
- メインPCとは別に常時起動の推論エンドポイントを作りたい人
- 10GbE環境がすでに整っている人
- 拡張カード（キャプチャボードや追加ストレージ）を使いたい人
※価格・構成・在庫は2026年11月14日確認時点（税込、128GB＋2TB AIデベロッパー版：691,999円、通常価格864,999円から173,000円オフ、純正メカニカルキーボードMKB i83特典案内あり）。送料（沖縄・北海道除く無料）・出荷倉庫・24ヵ月保証等の最新条件は販売ページをご確認ください。
DAIV CX-A9A60（Copilot+ PC）
Ryzen AI Max+ 395と128GB共有メモリを、Windows 11 Pro、3年間の修理保証、24時間365日の電話サポート付きで導入できる国内メーカー製PC。完成品としての導入・保守体制まで含めて選びたい人に向く。
掲載中のEVO-X2 / EVO-X3 / MS-S1 MAXと比べると価格は高い。OCuLinkや10GbE、PCIeカード拡張を重視する製品ではないため、ハードウェア拡張性よりWindows環境と国内サポートを重視するかが判断軸になる。
マウスコンピューターのクリエイター向けブランド「DAIV」から登場した、Ryzen AI Max+ 395搭載デスクトップPCがDAIV CX-A9A60です。マウスコンピューター公式でも128GB共有メモリを活かしたローカルAIおよびクリエイティブワーク向けPCとして展開されています。
Ryzen AI Max+ 395（16コア/32スレッド）、内蔵Radeon 8060S、128GB LPDDR5X-8000オンボードメモリ、高速な2TB NVMe Gen4 SSD（Western Digital WD_BLACK SN850X）を搭載し、OSにはWindows 11 Pro 64ビットを標準採用しています。インターフェースにはUSB4（40Gbps）×2、2.5GbE有線LAN、Wi-Fi 7、さらに前面にUHS-II対応のSDカードリーダーを備え、空きのM.2 2280スロットを1基確保しています。突起物を含む筐体サイズは78.5 × 198 × 205 mm、重量約1.98kgのコンパクトな設計です。
大きな特徴は、国内メーカー製PCとして、標準で3年間のセンドバック修理保証と24時間365日の電話サポートが付属している点です。個人利用はもちろん、企業や研究室で導入する際にも、国内拠点の保守体制や見積・購入手続きの分かりやすさが大きな安心材料になります。
PC Watchの広告企画（Sponsored記事）による実機検証では、128GB共有メモリのうち最大96GBをグラフィックスメモリへ割り当て、大容量の量子化LLMを動作させる検証が行われています。
モデル容量だけでなく、コンテキストや処理用の余白も必要になるため、「128GBだから何Bまで必ず動く」とは判断せず、大容量モデルを収める余裕を確認した一例として扱います。
Ryzen AI Max+ 395 / 128GBという計算資源そのものはEVO-X2/X3やMS-S1 MAXと同世代であり、価格差は演算性能の差ではなく「国内メーカーのWindows完成品・3年保証・24時間サポートとして導入できる価値」にあります。
- 選ぶ明確な条件：Windows 11 Pro環境、国内3年間センドバック修理保証、24時間365日電話サポート、国内BTOとしての見積・保守手続きの確実性を重視して128GB機を導入したい場合。
- 代わりに安価な機種でよい条件：ハードウェア自己管理が可能で初期費用を抑えたい場合や、OCuLink・10GbE・PCIe拡張を重視する場合はEVO-X2（583,000円）やMS-S1 MAX（691,999円税込）の方が適します。
- 購入前の確認点：有線LANは2.5GbEで、OCuLinkや10GbEは非搭載です。また掲載中のMac Studio M5 Ultraと価格帯は近いものの、MacはmacOS・MLX、DAIVはWindows・Ryzen AI Maxという別の実行環境です。
- 国内メーカーの完成品・保証・サポートを重視して128GB AI PCを導入したい人
- Windows 11 Pro環境でRyzen AI Max+ 395を使いたい人
- 24時間365日の電話サポートや3年保証を求める人
- 購入後の問い合わせ先や保守窓口を重視する人
※価格・構成・在庫は2026年11月14日確認時点（税込、送料無料、翌営業日出荷サービス対応、3年センドバック保証付属）。BTOカスタマイズや出荷目安等の最新情報は販売ページをご確認ください。
HP Z2 Mini G1a Workstation
Ryzen AI Max+ PRO 395 / 128GBに加え、ISV認証、3年オンサイト保守、法人向けサポートを含む業務用ワークステーション。
価格は約285万円と突出して高い。Ryzen AI Max+ PRO 395そのものではなく、保守・認証・業務運用の確実性まで含めた価格として判断する。
HP Z2 Mini G1aは、同じRyzen AI Max系でもGMKtecやMINISFORUMとは根本的に立ち位置が異なる法人市場向けのワークステーションです。
上位構成（モデル17）では、Ryzen AI Max+ PRO 395（16コア）、Radeon 8060S（40CU）、128GB LPDDR5X-8000、2TB NVMe SSD、ISV認証、3年オンサイト保証（休日修理付・翌日対応）を選択できます。HPは128GB構成について、最大96GBをグラフィックスメモリとして割り当て可能と明記しています。（HP公式製品情報）
128GB＋2TB（モデル17）の構成は、HP希望販売価格で2,854,500円（税込）です（4TB SSDのモデル18は3,131,700円税込）。つまりRyzen AI Max+ PRO 395そのものに約285万円の価値があるという話ではなく、主要業務用ソフトウェアのISV認証、法人向け手厚いサポート体制、3年間のオンサイト保守、堅牢な業務用筐体・エアフロー設計、強固なハードウェアセキュリティまで含めたエンタープライズ価格です。企業の開発部門や研究機関が「業務を止められない環境」で導入するための選択肢です。
性能単価で選ぶ製品ではありません。ISV認証、オンサイト保守、法人調達要件まで含めて、業務停止リスクを下げたい企業・制作会社・研究機関向けの選択肢です。
- 選ぶ明確な条件：CAD / DCCツールのISV認証、3年オンサイト休日修理付翌日対応、法人向け管理・セキュリティ規定が調達上の必須要件になっている場合。
- 代わりに安価な機種でよい条件：個人開発やISV認証・オンサイト保守を必須としない用途では費用対効果が合いません。国内サポート重視ならDAIV CX-A9A60（949,800円〜）、個人AIノードならEVO-X2やMS-S1 MAXが適します。
- 購入前の確認点：HP公式の製品ページは全18モデル（16GB構成のモデル1：783,200円税込〜）が価格順で並んでおり、128GB搭載の「モデル17（2TB：2,854,500円税込）」「モデル18（4TB：3,131,700円税込）」は一覧の最下部にあります。スペック検索で「Ryzen AI Max+ PRO 395」「128GB」にチェックを入れて絞り込むか、モデル17/18までスクロールしてご確認ください（納期は正式受注後に納品日確定）。
- 企業・制作会社・研究機関で導入する人
- CADや制作ツールのISV認証が必要な人
- トラブル時の翌営業日オンサイト保守を含めてPCを選びたい人
- 個人向けミニPCより業務運用の確実性を最優先する人
※価格・構成は2026年11月14日確認時点（モデル17・128GB＋2TB構成：HP希望販売価格2,854,500円税込）。遷移先ページのモデル17／18にて最新価格・お見積り・納期条件をご確認ください。
GIGABYTE AI TOP ATOM（NVIDIA GB10搭載・2TBモデル）
NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchipと128GB統合メモリを150mm角の小型筐体に搭載。NVIDIA DGX OS（Ubuntuベース）とCUDAソフトウェアスタックを標準搭載し、ConnectX-7 SmartNICによる2台連結での分散推論（2台合計メモリ256GB※単一共有メモリ空間ではなく分散実行環境が必要）まで見据えたAI開発専用ノード。
OSはNVIDIA DGX OS（Arm64版Ubuntu Linuxベース）専用であり、WindowsやmacOS用の制作アプリを直接動かす汎用PCではない。またメモリ帯域は273GB/sのため、RTX 5090（1,792GB/s）のような超高速単体VRAMではなく「CUDAのまま128GB空間を扱う開発・推論機」として選ぶ。
NVIDIA DGX Sparkと同世代の「NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip」を採用したパーソナルAIスーパーコンピュータが、GIGABYTE AI TOP ATOM（2TBモデル型番：ATAGB10-9003）です。20コアのArm CPU（Cortex-X925×10＋Cortex-A725×10）とBlackwell世代GPUをSoC内でNVLink-C2C接続し、128GBのLPDDR5xコヒーレント統合メモリ（256-bit、帯域幅273GB/s）とFP4最大1 PFLOPSのAI演算性能を150 × 150 × 50.5 mmの省スペース筐体に収めています。
Ryzen AI Max系（ROCm / Vulkan）やMac Studio（MLX）との決定的な違いは、OSにUbuntu Linuxベースの「NVIDIA DGX OS」と純正CUDA AI Software Stack（PyTorch・TensorRT-LLM・vLLM・NVIDIA NIM等）を標準搭載している点です。さらにGIGABYTE独自のローカルAI支援ツール「AI TOP Utility」も利用でき、手元のデスクで開発したCUDAベースの推論パイプラインやファインチューニング環境を、そのままクラウドやデータセンターのNVIDIA DGX / Blackwellサーバーへ展開しやすい設計になっています。
インターフェースにはNVIDIA ConnectX-7 SmartNICと10GbE LAN、Wi-Fi 7、USB 3.2 Gen2x2（20Gbps）Type-C×4、HDMI 2.1aを備えています。AI TOP ATOMを2台連結することで、2台の合計搭載メモリ256GBを活かした分散推論（メーカー案内では最大405Bパラメータ級モデルまで対応）も構成できます。ただし、2台の合計搭載メモリは256GBとなるものの、単一の共有メモリ空間（256GBの単一GPUメモリ）になるわけではなく、独立した128GBメモリを連携させる対応分散実行環境が必要であり、扱えるモデル規模もモデル構造・量子化方式・実行ソフトウェアの条件を伴います。国内市場ではNVIDIA GB10搭載機が数か月待ちや欠品になるケースも多い中、パソコンSHOPアークでは国内正規代理店1年保証付きの2TBモデルが在庫あり・当日出荷対象として販売されています（2026年11月14日確認時点）。
「128GBの大容量統合メモリが必要だが、ROCmやMLXへの置き換えではなくNVIDIA純正のCUDA / DGX環境のまま開発・検証したい」という明確な目的を持つエンジニア・研究者向けの1台です。
- 選ぶ明確な条件：CUDA・TensorRT-LLM・vLLM・NIM等のNVIDIA純正ソフトウェアスタックを前提に、32GBの単体GPU VRAMに収まらない大型LLM（最大200B級量子化モデル等）のプロトタイピング・微調整・常時推論ノードを構築したい場合。
- 見送る・他機種でよい条件：Windowsアプリを使うならRyzen AI Max機、macOS制作統合ならMac Studio、32GB以内に収まる高速生成ならRTX 5090を優先。またCUDA非依存のGGUF推論（Ollama / llama.cpp）中心なら約半額のEVO-X2（583,000円）の方が高コスパです。
- 購入前の確認点：OSはArm64版UbuntuベースのNVIDIA DGX OS専用です（x86向けLinuxバイナリやWindowsアプリはそのままでは動作しません）。またアークの販売ページでは「お一人様1点限り・代金引換／コンビニ決済不可」の条件が設定されているため注文前にご確認ください。
- NVIDIA CUDA / DGXソフトウェアスタックのまま128GB統合メモリを使いたい人
- クラウドや本番DGXサーバーと共通の環境でローカルAI開発・検証を行いたいエンジニア・研究者
- メイン制作PCとは別に、LinuxベースのCUDA推論・AIエージェント専用ノードを置きたい人
- 将来的にConnectX-7による2台連結での分散推論（合計搭載メモリ256GB・要対応分散実行環境）も視野に入れたい人
※価格・構成・在庫状況は2026年11月14日確認時点（税込1,320,000円、送料無料、在庫あり・当日出荷対象、お一人様1点限り・代引／コンビニ決済不可、国内正規代理店1年保証）。最新の在庫・販売条件は販売ページをご確認ください。
Mac Studio M5 Ultra
Apple Siliconと大容量ユニファイドメモリ、MLX、macOSの制作環境を一台で統合できる。
CUDAを必要とするComfyUI・3DCG・AI開発ワークフローではRTX環境と同じ使い方はできない。Apple Silicon向け環境を使うかどうかが判断軸。
Apple Siliconは、大容量ユニファイドメモリを代表する存在です。Apple公式スペックでも仕様（M5 Ultraのメモリ帯域幅1.2TB/s等）を確認できます。
ここで基準としているM5 Ultra標準構成モデル（型番：MHL74J/A、ソフマップSKU：102262180）は、M5 Ultra（30コアCPU / 64コアGPU）・96GBユニファイドメモリ（メモリ帯域幅1.2TB/s）・1TB SSDの構成です。量販店の商品名に含まれる「64G」はメモリ容量ではなくGPUコア数（64コアGPU）を指しており、メモリは96GBを搭載しています。
Macを選ぶ最大の理由は、単純なメモリ容量ではありません。macOSのエコシステム、Apple Silicon最適化、MLXフレームワークによる高速推論、Mac向け各種AI・制作アプリ、映像・音楽・デザイン制作との高度な両立を、一台の完成された環境で実現できることにあります。CUDAを必須とするワークフローならRTXやNVIDIA GB10を優先すべきですが、Apple Silicon向けの実行環境を使うなら、Mac Studioは独自の強力な選択肢になります。
なお、2026年10月29日には、M5 Ultra搭載Mac Studioの512GBユニファイドメモリ構成もApple公式ストアで注文可能になりました。36コアCPU／80コアGPU・1TB SSD構成で税込3,973,800円（256GB構成の1,903,800円からさらに+207万円）です。本記事で紹介している96GB標準モデル（949,800円）とは価格帯も想定用途も大きく異なるため、約400万円を投資してでも400B級などの超大規模LLMや複数モデルの同時常駐を検討すべきかは、「Mac Studio専用購入ガイド（M5 Max・M5 Ultra 36GB〜512GB比較）」で詳しく比較してください。
Mac Studio単体でM5 MaxとM5 Ultraのどちらを選ぶか、36GB〜512GBのメモリ構成や販売先まで整理した購入ガイドは「AI制作・ローカルLLM向けMac Studioの選び方 →」、持ち運び可能なノート構成で選ぶ場合は「AI制作・ローカルLLM向けMacBook Proの選び方 →」をご覧ください。
プロ向けGPU「RTX PRO 5500（84GB）」とのAIワークステーション比較は「Mac StudioとRTX PROをAIワークステーションとして比較する →」をご覧ください。
AMDの128GB共有メモリ機「Ryzen AI Max+ 395」とのアーキテクチャ・推論比較は「Mac Studio M5 UltraとRyzen AI Max+ 395はどちらがローカルAI向け？ →」で整理しています。
単純なメモリ容量ではなく、Apple Silicon・MLX・macOSを含めた実行環境そのものを選ぶ製品です。AIと映像・音楽・デザイン制作をMac上で統合したいなら強い選択肢ですが、CUDAが必要ならRTXやNVIDIA GB10を優先します。
- 選ぶ明確な条件：macOSを主制作環境とし、Apple Silicon最適化のMLXフレームワークによるローカルLLM推論とクリエイティブ制作を静音な1台へ統合したい場合。
- 見送る・他機種でよい条件：ComfyUIのCUDA依存ノード、3DCGのOptiXレンダリングなどNVIDIA CUDAが必須の用途には不向き（RTX機を優先）。またWindows / Linux（x86）で128GB共有メモリを安価に導入したいだけならEVO-X2（583,000円）等の方が低コストです。
- 購入前の確認点：ソフマップ掲載の当該SKU（949,800円税込）は96GBメモリ＋1TB SSDの標準構成ですが、2026年11月14日確認時点では「限定数終了（完売）」となっています（下位のM5 Max 36GBモデル等は在庫あり）。同96GB標準構成を今すぐ注文したい場合や、256GB（1,903,800円〜）／512GB（3,973,800円〜）等のCTO構成を選びたい場合はApple公式ストアをご利用ください。
- 普段からmacOSを主制作環境として使っている人
- MLXを使って大規模ローカルLLMを動かしたい人
- Apple Silicon対応のローカルAI環境を構築したい人
- AIだけでなく映像・音楽・デザインまで一台で完結させたい人
- 静音性を重視して制作・AI環境を構築したい人
※価格・在庫状況は2026年11月14日確認時点（Apple公式ストアでは96GB＋1TB標準構成949,800円〜および256GB／512GB CTO構成が注文可能、ソフマップ掲載の対象SKUは限定数終了）。最新の在庫・納期条件は各ページをご確認ください。
8機種の違いを整理（対象構成・価格・保証条件）
8機種はメモリ容量（96GB / 128GB / 192GB）だけでなく、掲載価格に対応するSSD容量、OS、標準保証・サポート体制、税表記の有無が異なります。別構成を同等条件と見誤らないよう、確認時点（2026年11月14日）の対象構成を揃えて整理します。
| 製品 | CPU / SoC | 対象構成（メモリ / SSD） | 価格（2026/11/14確認） | OS・標準保証 / サポート | 主な特徴・I/O |
|---|---|---|---|---|---|
| GMKtec EVO-X2 | Ryzen AI Max+ 395 | 128GB / 2TB SSD※64GB・1TB構成あり | 583,000円GMKtec公式直販（JPY） | Win 11 Pro / 1年保証7日間返品保証 | 2.5GbE・M.2×2・シンプル導入 |
| GMKtec EVO-X3 | Ryzen AI Max+ 395 | 128GB / 4TB SSD※2TB構成は607,999円 | 649,100円GMKtec公式直販（JPY） | Win 11 Pro / 1年保証7日間返品保証 | OCuLink・2.5GbE・M.2×2 |
| GMKtec EVO-X5 Pro | Ryzen AI Max+ PRO 495 | 192GB / 2TB SSD※4TB構成は1,135,840円 | 1,076,000円GMKtec公式直販（JPY）※代理店別価格 | Win 11 Pro / 1年保証（無料）直販2・3年有償可 / 流通で窓口相違 | 192GB・10GbE×2・M.2×3 |
| MINISFORUM MS-S1 MAX | Ryzen AI Max+ 395 | 128GB / 2TB SSDAIデベロッパー版 | 691,999円税込 | Win 11 / 24ヵ月保証30日返品・国内修理拠点 | 10GbE×2・PCIe 4.0 x4・USB4 V2 |
| DAIV CX-A9A60 | Ryzen AI Max+ 395 | 128GB / 2TB SSDBTOカスタマイズ可 | 949,800円～税込・送料無料 | Win 11 Pro / 3年修理保証24時間365日電話サポート | 国内BTO完成品・2.5GbE・SDスロット |
| HP Z2 Mini G1a モデル17 | Ryzen AI Max+ PRO 395 | 128GB / 2TB SSD※モデル18は4TB | 2,854,500円税込（HP希望販売価格） | Win 11 Pro / 3年オンサイト休日修理付・翌日対応 | ISV認証・法人ワークステーション |
| GIGABYTE AI TOP ATOM | NVIDIA GB10 | 128GB / 2TB SSD帯域273GB/s | 1,320,000円税込・送料無料・在庫あり | NVIDIA DGX OS / 1年保証Ubuntuベース・国内正規代理店 | CUDA・ConnectX-7・10GbE |
| Mac Studio M5 Ultra | Apple M5 Ultra（64C GPU） | 96GB / 1TB SSD帯域1.2TB/s・標準（256/512GB CTO有） | 949,800円税込・Apple公式可 / ソフマップ完売 | macOS / メーカー1年保証CTOはApple公式ストア | macOS・MLX・TB5・10GbE |
※全8機種の価格・販売条件は2026年11月14日時点の各公式・販売ページ確認結果に基づきます。GMKtec 3機種の掲載価格はGMKtec公式直販価格（ページ上は「¥... JPY」表記）であり、国内代理店流通モデルは別価格・別納期となる場合があるほか、購入先によって保証窓口やサポート条件も異なります。各製品でSSD容量・保証期間・サポート範囲・納期条件が異なるため、単純な価格比較ではなく用途と保守要件の目安としてご覧ください。
スペックだけを見ると、128GBクラスの各機種は似て見えます。
しかし実際に選ぶときは、
128GBか192GBかという容量の境界だけでなく、CUDA（DGX OS）かWindows/Linux（x86）かmacOS（MLX）かという実行環境・I/O・保証体制
まで見る必要があります。
一覧表で候補のイメージがつかめたら、「仕事内容からRTX・Mac・Ryzenの最適解を再確認する」か、「個人導入で有力な128GBミニPC 2機種の細部比較で候補を確定する」かの2択へ進めます。
8機種の価格帯と構成差を見たうえで、専用VRAM（CUDA）・Apple Silicon・大容量共有メモリのどれが自分の実務ワークフローに最も合うか整理したい方へ。
個人導入で選ばれやすい128GBミニPC 2機種について、同容量での実質価格差・OCuLink拡張・SSD構成の違いから購入モデルを確定したい方へ。
実運用3シナリオと「RTX制作PC＋AIミニPC」の考え方
大容量ユニファイドメモリPCを導入する際は、実際の使い方を次の3つの運用シナリオ（シナリオA〜C）に分けて考えると、必要なメモリ容量（128GB / 192GB）とネットワーク仕様（2.5GbE / 10GbE）が明確になります。
シナリオA：個人のローカルLLM環境（主に1モデルを利用）
手元のPCで主に1つのローカルLLM（対話・要約・翻訳・コーディング補助など）を切り替えながら使う運用です。必要なメモリ量はモデルのパラメータ規模、量子化ビット数（Q4 / Q6 / Q8等）、設定するコンテキスト長（KVキャッシュ）、使用するランタイム（llama.cpp / Ollama / LM Studio / ROCm / Vulkan等）によって大きく変動します（量子化の仕組みと4bit・8bitによる容量・品質・速度の違いは「AIの量子化とは？4bit・8bitと必要VRAMの解説」を参照）。
容量と機種選びの目安：使いたい量子化モデルの重みとKVキャッシュがVGM設定（最大96GB）の範囲内で収まる場合は、分かりやすく安全な選択基準となり、128GB機（EVO-X2 / DAIV CX-A9A60等）が現実的な候補になります。また、OSやランタイムの動的メモリ管理によってVGM設定枠を超えるGPUメモリアクセスが可能な環境もありますが、GPU側の必要メモリとホストOS側の必要メモリは分けて考慮する必要があります（128GBの共有メモリ内で要求が満たせる単一モデル運用なら、約108万円の192GB機や10GbE構成を無理に選ぶ必然性は低く、軽量〜中規模モデル中心なら64GB機や既存RTX PCで足ります → 64GBと128GBの境界）。ただし、容量上はメモリに収まることと、実用的な推論速度が出ることは別です。パラメータ規模やコンテキスト長が増えるほどメモリ帯域やGPU演算性能がボトルネックになりやすいため、収容可否と実用速度の両面で判断します。
シナリオB：RTX制作PC＋AI専用ノード（2台構成）
大容量ユニファイドメモリPCを買うからといって、RTX搭載PCをやめる必要はありません。メインのRTX制作PCでBlender / Cycles、TouchDesigner、ComfyUI、DaVinci Resolveなどの高速なCUDA・GPU演算を行い、別筐体の大容量共有メモリPC（EVO-X2 / MS-S1 MAX / AI TOP ATOM等）でローカルLLMやRAGの推論APIサーバー（Ollama / LM Studio / vLLM等）を常時稼働させる役割分担です。LLMのためにRTX側のVRAMを占有しないため、制作とAIを同時に走らせやすくなります。
- Blender / Cycles レンダリング・OptiX
- TouchDesigner / Unreal Engine リアルタイム映像
- ComfyUI 画像・動画生成（CUDA最適化）
- DaVinci Resolve カラーグレーディング
- ローカルLLM 常時推論エンドポイント（API応答）
- 社内・個人用 RAG（文書検索・インデックス処理）
- 自律型 AIエージェント・コーディング補完サーバー
- 長文・大量資料のバックグラウンド解析
ネットワーク構成と「10GbEが本当に必要になる条件」：テキストベースのLLM推論リクエストやコード補完のAPI通信自体はデータ量が小さいため、一般的な1GbE / 2.5GbE有線LAN（EVO-X2等）で十分に実用になります。一方、10GbE（MS-S1 MAX、EVO-X5 Pro、AI TOP ATOM等）が本当に必要になるのは、数十GB〜百GB超のモデルファイル（GGUF等）、大容量のRAG用データセット、高解像度の映像制作素材をNASや制作PCとの間で頻繁にコピー・同期する場合です。また、2台構成にしてもRTX側の専用VRAM（16GB / 32GB）とAIミニPC側の共有メモリ（128GB / 192GB）を単純合算して1つの巨大VRAMプールとして扱えるわけではありません。PC間のLAN帯域はGPU内部帯域とは桁が異なるため、1つのモデルをまたがせるのではなく、ジョブ単位で役割を切り分ける前提で設計します（→ RTX制作PC＋128GB AIミニPCの2台構成ガイド）。
シナリオC：複数AIサービス・大型モデルの常時運用
メインの大型LLMだけでなく、コーディング専用モデル、Embeddingモデル、Reranker、Vector DB（RAG）、音声・マルチモーダル処理、自律型AIエージェントなどをモデルのアンロード（入れ替え待ち）なしで同時にメモリ常駐させる運用や、長いコンテキスト長でKVキャッシュが大きく膨らむワークロードです。
128GBで足りる場合と192GBが必要な場合：中規模モデル＋軽量Embedding程度の組み合わせなら128GB機でも十分収まります。しかし、大型量子化LLMを常駐させながら複数モデルや長大コンテキストを並行処理する場合、OSやランタイムによる共有メモリ配分を考慮しても、128GBの総容量ではGPU利用領域またはホストシステム側メモリのいずれかが物理的に逼迫するケースが出てきます。192GB機（EVO-X5 Pro）は128GB機に比べシステム全体の共有メモリ容量が64GB大きい構成です。この64GBの差がそのままGPU専用に上乗せされるわけではありませんが、対象ワークロードの実測や必要容量から逆算して「128GBの総メモリ空間ではどうしても不足する」と判断される場合の強力な選択肢となります。なお、192GBで複数モデルがメモリに収まったとしても、同時実行時や長文処理時の実効速度はメモリ帯域・GPU演算性能・ランタイムに依存するため、「メモリに収まること」と「実用的な推論速度が出ること」を分けて検討してください（→ 128GBと192GBのローカルLLM比較）。
なお、Ryzen AI Max+ 395機を必ず「AI専用機」にする必要があるわけではありません。Windows環境を維持しながらTouchDesigner、Unreal Engine、Notch、Resolumeなどのリアルタイム制作に活用する選択肢もありますが、Radeon 8060SのGPU演算性能やNVIDIA固有機能（CUDA / TensorRT / OptiX等）にはRTXとは異なる境界があります。
→ Ryzen AI Max+ 395はリアルタイム制作に向くのか？
→ 予算150万円で考えるRTX 5080 Laptop＋128GB Unified Memoryの2台構成と配分論
購入を決める前に確認したい5つのこと
各機種の販売ページへ進んで注文を確定する前に、以下の5項目を最終確認しておくと「買った後に想定のモデルや環境と違った」というミスマッチを防げます。
-
動かしたいモデルに必要なメモリ容量と実用推論速度の区別
共有メモリ全量がそのままGPU専用領域になるわけではありません（Ryzen AI Max+ 395の128GB構成ではVGM設定上限が最大96GBで環境によりさらにアクセス可能な場合もありますがホスト側のメモリも必要、NVIDIA GB10は128GB・帯域273GB/s［2台連結時は合計搭載メモリ256GBとなるものの単一共有メモリ空間にはならず対応する分散実行環境が必要］、Mac Studio掲載標準構成はユニファイドメモリ96GB・帯域1.2TB/s）。モデルの重みデータだけでなく、コンテキスト（KVキャッシュ）とOS・同時稼働ツールの余白を含めて容量が足りるか、さらに「メモリに収まること」と「実用的な推論速度が出ること（メモリ帯域・量子化・ランタイム依存）」を分けて確認します。 -
対応OS・ランタイム・GPUソフトウェア
NVIDIA CUDAを必須とするLinux開発・推論ワークロードならNVIDIA GB10（DGX OS）やRTX機が対応しますが、Windows専用のCUDA制作アプリはArm64 Linux専用のGB10ではそのまま動きません。Ryzen AI Max（Windows / Linux・ROCm / Vulkan）、NVIDIA GB10（DGX OS・CUDA）、Mac Studio（macOS・MLX）のどれが自分の実行環境に合致しているか確認します。 -
実際に注文するメモリ・SSD構成（オンボードメモリは増設不可）
全8機種ともメモリはオンボード／SoC一体実装であり、購入後のメモリ増設はできません。GMKtec EVO-X2（64GB/128GB、1TB/2TB）やEVO-X3（2TB/4TB）、MINISFORUM MS-S1 MAX（64GB版と128GB版）、HP Z2 Mini G1a（全18モデル中128GBは最下部のモデル17/18）、パソコンSHOPアークのGIGABYTE AI TOP ATOM（128GB/2TB）、Mac Studio（96GB/1TB標準構成、256GB/512GB CTOはApple公式ストア限定）など、販売ページ上で目的の構成が選択されているかカート投入前に確認します。 -
価格・在庫・送料・納期条件（直販と国内代理店流通の違いを含む）
GMKtecの掲載価格は公式直販価格（JPY表記・全国送料無料）であり、国内代理店流通モデルは別価格・別納期となる場合があります。MINISFORUMは税込表記・送料無料（沖縄・北海道除く）ですが、出荷元（国内倉庫：2営業日以内出荷／香港倉庫：発送後7〜12日目安）で納期が異なります。DAIVは税込・送料無料（翌営業日出荷サービス対応）、HPは正式受注後に納品日確定、アークのAI TOP ATOMは税込・送料無料・在庫あり当日出荷（お一人様1点限り・代引／コンビニ決済不可）、Mac Studio M5 UltraはApple公式ストアで注文可能（ソフマップ掲載の対象SKUは限定数終了）となっているため最新の納期をあわせて確認します。 -
保証・返品・修理体制（メーカー直販・国内代理店・販売店ごとに条件が異なる）
保証や返品条件は全製品で一律ではなく、同じ製品でもメーカー直販と国内代理店流通で購入先ごとの保証窓口・サポート条件が異なります。DAIVは3年間センドバック修理保証＋24時間365日電話サポート、HPは3年オンサイト休日修理付翌日対応、MINISFORUMは24ヵ月保証・30日間返品返金保証・国内修理拠点（山梨県・要事前連絡）、GMKtec公式直販は標準1年保証（EVO-X5 Proは2・3年有償延長可）＋7日間返品保証、アーク取扱いのAI TOP ATOMは国内正規代理店1年保証、Mac Studioはメーカー1年保証（AppleCare+追加可）となっており、導入目的に合う保守条件か確認してから注文します。
結論：メモリ容量ではなく「何を動かしたいか」から選ぶ
大容量ユニファイドメモリは、RTXのVRAMをそのまま大容量化したものではありません。
- RTXには、高速なGPU演算と成熟したCUDAという強みがあります。
- Ryzen AI Max（128GB / 192GB）には、Windows/Linux（x86）環境で大容量共有メモリを使える強みがあります。
- NVIDIA GB10（DGX OS / 128GB）には、省スペースな128GB統合メモリ環境でNVIDIA純正のCUDAソフトウェアスタックを扱える強みがあります。
- Apple Siliconには、macOSと大容量ユニファイドメモリを一体化した独自の環境があります。
そのため、
「192GBや128GBだから強い」ではなく、
「自分が動かしたい処理には、どんなメモリと実行環境が必要なのか」
から考えることが重要です。
GMKtec EVO-X2 / X3
Ryzen AI Max+ 395をまず試すならEVO-X2。OCuLink拡張や4TB SSDを重視するならEVO-X3が有力です。
GMKtec EVO-X5 Pro
128GBを超える192GB共有メモリと10GbE×2、M.2×3を搭載。大規模モデルや複数AI集約の有力候補です。
MS-S1 MAX / AI TOP ATOM
x86＋10GbE×2＋PCIe拡張サーバーならMS-S1 MAX、DGX OS＋純正CUDA開発機ならAI TOP ATOMが有力です。
DAIV / HP / Mac Studio
国内3年保証ならDAIV、ISV認証ならHP、macOS・MLX・クリエイティブ兼用ならMac Studioです。
大容量ユニファイドメモリとRTX、自分にはどれが必要？
使いたいソフトやAIモデルをもとに、共有メモリ容量・帯域・演算性能・CUDAやmacOS／Windows互換性・運用方法の違いをAIと整理できます。
よくある質問
128GBと192GBはどちらを選べばいいですか？ +
128GBで利用予定のモデルやワークロードが収まるなら、X2 / X3などの128GB機で十分です。192GBは、128GBでは余裕が足りない大規模モデル、長いコンテキスト、複数モデル、RAGやAIエージェントなどを同時運用したい場合に検討する容量です。単純な速度目的だけで192GBを選ぶ必要はありません。
EVO-X5 ProはEVO-X3よりローカルLLMが速いですか？ +
単純には言えません。EVO-X5 ProはRyzen AI Max+ PRO 495と192GBメモリを搭載しますが、ローカルLLMの速度はモデル、量子化方式、ランタイム、メモリ帯域、電力設定などにも左右されます。X5 Pro最大の価値は、128GBを超える大きなメモリ空間を利用できることです。
192GBメモリは192GBのVRAMと同じですか？ +
同じではありません。EVO-X5 Proの192GBはCPUやGPUなどが利用する共有メモリです。NVIDIAの専用GPUに搭載される192GBの専用VRAMと同じ意味ではありません。
128GBユニファイドメモリは128GB VRAMと同じですか？ +
同じではありません。Ryzen AI Max+ 395の128GBはCPU・GPU・OSなどが共有するシステムメモリです。Windowsの対応環境ではVGMに最大96GBを設定できますが、96GBがGPUからアクセスできるメモリの絶対的な上限とは限りません。実際の利用可能容量はOS・ドライバー・ランタイム・設定によって異なり、NVIDIA GPUの専用VRAM 128GBと同じ意味ではありません。
Ryzen AI Max+ 395はRTX 5090より高速ですか？ +
単純比較はできません。RTX 5090は高速な専用VRAMとCUDA環境を持ち、GPU演算性能を重視する用途に強みがあります。Ryzen AI Max+ 395は大容量共有メモリを利用できることが特徴です。
128GBは必要ですか？ +
利用するモデルによります。小〜中規模モデル中心なら64GBでも足りる場合があります。大規模モデル、長いコンテキスト、複数サービスの同時実行などを考えるなら128GBの余裕が活きます。詳しくは「Ryzen AI Max+ 395は64GBと128GBどちらを選ぶ？」で具体的な境界を整理しています。
メモリは後から増設できますか？ +
今回紹介する8機種（Ryzen AI Max系・NVIDIA GB10・Apple Silicon）のメモリはすべてオンボード／SoC一体設計です。購入後の増設を前提にせず、購入時に必要容量を選ぶことが重要です。
RTX PCを持っていても買う意味がありますか？ +
あります。RTX側を3DCG・映像・CUDAなど高速GPU処理へ使い、大容量ユニファイドメモリPCをLLMやRAG、AIエージェント用として分業する方法があります。
参考資料・公式確認先
- AMD — Ryzen AI Max シリーズ プロセッサ公式仕様
- AMD — FAQs: AMD Variable Graphics Memory, VRAM, AI Model Sizes, Quantization, MCP & More (2025)
- AMD Developer — How to Run a 1 Trillion Parameter LLM Locally on an AMD Ryzen AI Max+ System (2026)
- AMD ROCm Documentation — System Optimization for AMD RDNA 3.5
- NVIDIA — DGX Spark（GB10 Grace Blackwell Superchip）製品情報
- HP — Z2 Mini G1a Workstation 製品情報
- MINISFORUM — MS-S1 MAX 製品仕様
- GMKtec — EVO-X5 Pro 製品情報
- GMKtec — EVO-X2 製品情報
- GIGABYTE — AI TOP ATOM 製品情報
- パソコンSHOPアーク — GIGABYTE AI TOP ATOM（2TB SSD搭載モデル）販売ページ
- Apple — Mac Studio 仕様
- Apple Store — Mac Studio 購入・カスタマイズ
- ソフマップ — Mac Studio M5 Ultra 販売ページ
- マウスコンピューター — DAIV CX-A9A60 製品情報
- PC Watch — DAIV CX-A9A60 実機検証記事（Sponsored）
※仕様、価格、構成、在庫状況は変更される場合があります。購入・検討前に各社公式サイトおよび販売ページで最新情報をご確認ください。
※本記事は2026年9月30日時点（追加製品は2026年10月1日および10月6日時点）で確認できる公式発表および公開仕様情報をもとに作成し、2026年11月11日に現行デスクトップGeForce RTX 50シリーズの24GB帯空白・供給動向および2台構成時のメモリ非合算前提に関する判断補足を追記、2026年11月14日にNVIDIA GB10搭載のGIGABYTE AI TOP ATOMを追加して全8機種比較へ拡張するとともに全8機種の価格・構成・保証・在庫条件を再確認しています。
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計算資源の「最上位対決」｜民生用フラッグシップとプロ用ワークステーションの境界線
計算資源の「価値・用途」｜電力を計算を通じて価値へ変換する。主戦場がAIへ移った背景
計算資源の「所有・利用」｜必要なときだけ借りるか、自分の環境として持つか。利用時間・VRAM・総コストから判断する
計算資源の「メモリ構造」｜100GB超の大容量ユニファイドメモリと、高帯域なGDDR7専用VRAM。「載る容量」と「動かす速度」を分けて考える
計算資源の「境界線」｜「入る」と「速い」の違い、PCIeボトルネックとオフロードの現実
計算資源の「哲学と自由」｜買っているのはAIではない、AIを動かす自由だ。所有コストと依存コストの比較
計算資源の「制作フロー」｜16GB・32GB・96GBで変わるのは「できること」より「制約の数」
計算資源の「コスト構造」｜HBM・パッケージング・半導体製造の逼迫から見るGPU高騰の本質
計算資源の「モデル逆算」｜7B〜120Bのモデル規模・量子化・KVキャッシュから必要なVRAM容量を逆算する
計算資源の「持続性」｜GPUを動かし続ける電力・冷却・筐体・設置環境を考える
計算資源の「互換性とソフトウェア制約」｜GPU性能の数字だけでなく、CUDAとROCm、PyTorch、ComfyUI、TouchDesignerの制作フロー全体からGPUの本当の選び方を整理する
計算資源の「冷却選定」｜ローカルLLM用PCを選ぶとき、ケース・エアフロー・空冷・水冷のどこを見るか
計算資源の「共有メモリと購入判断」｜Ryzen AI Max・NVIDIA GB10・Mac Studioなど、大容量ユニファイドメモリを使えるPCを用途別に比較する
計算資源の「容量境界とモデル選択」｜128GBと192GBで変わるLLMの収容可能性、量子化精度、推論速度、投資判断を整理する。
計算資源の「データ主権と境界設計」｜ローカル実行・商用API・ZDR特約の違いから機密データの通り道を設計する
計算資源の「モデル構造と役割分担」｜MoEの仕組みと、32GB VRAM・大容量RAMの組み合わせで動かせるローカルLLMの現実を整理する
計算資源の「分散推論と通信の壁」｜1つの巨大LLMを複数GPU・複数PCで分割実行したときのボトルネックと1台集中の判断基準を整理する
計算資源の「マルチエージェント同時稼働」｜複数AIエージェントとツール実行環境を並行させる際のVRAM・KVキャッシュ・CPU/RAM負荷と1台/2台分業を整理する
🧭 大容量AIメモリ選びの道標
容量、GPU演算、プラットフォーム、実機、配置。
今の迷いに合わせて、必要な判断へ移動できます。
シリーズ全10記事の道標マップを展開して探す▼
VRAM・RAMとの違いと、大容量共有メモリがローカルAIで注目される理由を理解する。
モデルサイズ、コンテキスト、RAG・Agent運用から必要なメモリ容量を判断する。
70B〜100B超モデルや大規模MoEの量子化精度、長大コンテキスト、複数エージェント常駐から192GBの必要性を判断する。
モデルを収める容量と、高速に計算するGPU性能の違いから判断する。
RTX Spark・Ryzen AI Max・DGX Spark・Mac Studio。CUDA・OS・メモリ特性から選ぶ。
最大128GBの共有メモリとCUDAを備えるRTX Spark。実行性能・制作アプリ互換性・価格から、既存の計算環境をどこまで置き換えられるか判断する。
完成したAIノードか、OCuLinkで外へ拡張できるAIノードかを判断する。
1台へ集中するか、CUDA制作と大容量AIを別ノードへ役割分担するかを設計する。
Ryzen AI Max・Mac Studioなど、実際に購入できる大容量AI PCを比較する。