重要なポイント
- 最高のコストパフォーマンス（2026年）： RTX 4070 Ti（¥99,000、7–13Bモデルに対応）。
- 予算無制限： RTX 5090またはRTX 4090（¥275,000–310,000、あらゆるシングルGPUモデルに対応）。
- 最高のバランス型： RTX 4080（¥185,000、Q5量子化で任意のモデルに対応）。
- 70Bモデル向け： 2× RTX 4090（¥550,000）またはRTX 6000 Ada（¥750,000）。
- 2026年4月の時点で、NVIDIAが圧倒的です。AMDとIntelは大きく遅れています。
GPU比較表（価格別、性能別）
| カテゴリ | GPU | VRAM | 速度（7B） | 価格 |
|---|---|---|---|---|
| 予算層 | RTX 4070 Ti | 12 GB | 80トークン/秒 | ¥99,000–110,000 |
| 予算中級 | RTX 5070 | 12 GB | 85トークン/秒 | ¥90,000 |
| 中級層 | RTX 4080 | 16 GB | 120トークン/秒 | ¥185,000 |
| プレミアム | RTX 4090 | 24 GB | 150トークン/秒 | ¥275,000 |
| プレミアム | RTX 5090 | 32 GB | 160トークン/秒 | ¥310,000 |
予算層（¥65,000–110,000）
RTX 4070 Ti（推奨）：¥99,000、12 GB VRAM、80トークン/秒。個人用途に最高のコストパフォーマンス。
RTX 5070（新型、2026年初頭）：¥90,000、12 GB。RTX 4070 Tiより若干の速度向上。
RTX 4070（旧型）：¥65,000、12 GB。やや遅い。新規構築には非推奨。
中級層（¥115,000–215,000）
RTX 4080（¥185,000）：16 GB VRAM、120トークン/秒。あらゆる7–13Bモデルに最適。
RTX 5080（新型、2026年初頭）：¥185,000、16 GB。RTX 4080より約15%高速。
RTX 4080 Super：実質的にRTX 4080と同一、同じ価格。
ハイエンド層（¥185,000+）
RTX 4090（¥275,000）：24 GB VRAM、150トークン/秒。最速のコンシューマーGPU。単一GPUであらゆるモデルを実行可能。
RTX 5090（¥310,000）：32 GB VRAM、160トークン/秒。最新フラッグシップ。RTX 4090との速度向上は限定的。
RTX 6000 Ada（¥750,000）：サーバーGPU、48 GB。本番環境の導入向け。
AMD・Intel GPU：2026年4月のステータス
AMD（ROCm）：改善が進んでいますが、依然としてNVIDIAに後れています。RX 7900 XTXはRTX 4080と価格競争力がありますが、ROCmドライバーのサポートはより不安定です。AMDエコシステムを特に好まない限り、非推奨。
Intel Arc A770：実用的なLLM用途には低速です。非推奨。
推奨事項：安定性とエコシステム成熟度のためNVIDIAを選びましょう。
歴史的比較：GPU性能の進化
背景：GPU性能がいかに急速に進化したかについて：
| GPU | VRAM | 速度（7B） | 価格 |
|---|---|---|---|
| RTX 2080（2019年） | 8 GB | 10トークン/秒 | ¥110,000 |
| RTX 3090（2020年） | 24 GB | 25トークン/秒 | ¥235,000 |
| RTX 4070（2022年） | 12 GB | 60トークン/秒 | ¥99,000 |
| RTX 4090（2022年） | 24 GB | 150トークン/秒 | ¥275,000 |
| RTX 5090（2026年） | 32 GB | 160トークン/秒 | ¥305,000 |
GPU選択時の一般的な間違い
- 2026年にRTX 3090を購入する。 古く、低速です。どの価格でも価値がありません。現行世代（40/50シリーズ）のみを購入してください。
- VRAM容量が多い = より高速という誤解。 VRAM容量は速度に影響しません。RTX 4080（16GB）はRTX 3090（24GB）より高速です。
- 個人用途にRTX 6000が必要と考える。 過剰です。RTX 4090は個人のあらゆるモデルを容易に処理します。
- 2年以上の将来性を考えて購入する。 GPU技術は急速に進化します。現在のニーズに合わせて購入し、2年で升級してください。
よくある質問
ローカルLLMに必要なVRAMはどのくらいですか？
12 GB VRAMは7B・13Bモデル（Q5量子化）を快適に処理します。16 GBは最大20Bモデルに対応。24 GB（RTX 4090）はQ5で34Bを含むあらゆるシングルGPUモデルを実行。70Bモデルの場合、2× 24 GB GPUまたはQ2–Q3への激しい量子化が必要（品質低下）。
RTX 4090はローカルLLMの価値がありますか？
はい、13B–34Bモデルを定期的に実行する場合、または最大推論速度が必要な場合です。¥275,000で、RTX 4090は24 GB VRAMと7Bモデルで150トークン/秒を提供します。7Bモデルのみを実行する場合、RTX 4070 Ti（¥99,000）は80トークン/秒を提供 — 33%のコストで80%の性能。
ローカルLLM向けにAMD GPUを購入すべきですか？
2026年の時点ではいいえ。ただしAMDエコシステムを特に好む場合は例外。NVIDIA CUDA統合はより成熟し、大多数のLLMフレームワーク（vLLM、llama.cpp、Ollama）はまずCUDAに最適化されています。AMDのRX 7900 XTXは価格で競争しますが、ドライバー問題がより頻繁で、フレームワークサポートが矛盾しています。
ローカルで70Bモデルを実行するのに最適なGPUは何ですか？
2× RTX 4090 GPU（¥550,000合計、48 GB VRAM合計）がベストなコンシューマーオプション。これはLlama 3.1 70BをQ5量子化で約100トークン/秒で実行します。単一のRTX 6000 Ada（¥750,000、48 GB）がプロフェッショナルな代替案。単一コンシューマーGPUで70Bを試みるのは避けてください — 必要なQ2量子化は品質を著しく低下させます。
VRAM容量はローカルLLMの性能にどう影響しますか？
VRAM容量は実行可能なモデルサイズを決定します — より多いVRAM = より大きいモデル。VRAMサイズは、フィットするモデルの推論速度に直接影響しません。RTX 4080（16 GB、120トークン/秒）はRTX 3090（24 GB、25トークン/秒）より高速です。メモリ帯域幅とコンピュート・アーキテクチャがより重要だからです。
ローカルLLM向けに新しいGPU世代が必要ですか？
はい — RTX 40シリーズ以上（2026年は50シリーズ）を購入してください。RTX 30シリーズ（3090、3080）は大幅に低速です：3090は今日の同じ価格で25トークン/秒ですが、4090は150トークン/秒を実現。RTX 2080（8 GB）は3Bモデル以上には実用的ではありません。新規構築には現行世代のハードウェアのみをお勧めします。
出典
- NVIDIA GPU仕様 -- nvidia.com/en-us/geforce
- TechPowerUp GPUデータベース -- techpowerup.com/gpu-specs
- LLMパフォーマンス・ベンチマーク -- github.com/vllm-project/vllm/tree/main/benchmarks