概要
2026年の視点から、コーディングエージェントの実用に必要な32GB以上のVRAM/RAMを備えた最新SoCやGPUのコストパフォーマンスと選択肢を解説。
詳細内容
ローカルLLM、特にコーディングエージェントを実用的に運用するためのハードウェア選定ガイドです。著者は、十分なコンテキスト長を確保するために「32GB」のメモリ量を一つの基準として提示しています。
### 主なハードウェア区分と特徴
- **SoC（System on Chip）**: 大容量メモリを安価に確保できるため、推論特化なら最良の選択肢。Ryzen AI Max+ 395搭載機（128GB）やMac Studio（96GB〜）、Intel Core Ultra搭載ミニPCなどが挙げられています。
- **GPU（単体グラボ）**: 学習や動画生成も視野に入れる場合に有力。RTX 5060 Ti 16GBの2枚挿しが最も安価に32GB VRAMを得る方法として紹介されているほか、Intel Arc Pro B70（32GB）やRTX 5090（32GB）といった選択肢の価格感がまとめられています。
単純な推論のみが目的ならSoC系の完組マシン、拡張性や多目的利用を求めるならRTX系自作が推奨されるという、2026年時点（想定）の市場環境に基づいた比較となっています。