【悲報】最強グラボRTX 5090、敗北。最新AI「Qwen3」を動かすには32GBでも足りない絶望の未来へ
32GBの壁を超えてしまった最新AI「Qwen3-coder」の衝撃
自作PCユーザーにとって、最強のグラフィックボードといえば「RTX 5090」であることは疑いようがありません。しかし、その最強のカードを持ってしても太刀打ちできない「絶望の未来」がすぐそこまで来ています。最新のプログラミング特化型LLM（大規模言語モデル）である「Qwen3-coder」の登場により、これまで盤石と思われていたNVIDIAの牙城が揺らいでいます。
Qwen3-coderは4800億パラメータという驚異的な規模を誇るモデルですが、家庭での運用を想定した「30Bモデル（300億パラメータ）」であっても、その要求スペックは常軌を逸しています。高品質な量子化（Q8）で動作させる場合、必要なVRAM容量は約32.48GB。RTX 5090に搭載されている32GBのVRAMを、わずか0.48GBだけ超えてしまうのです。この「わずかな差」が、動作の可否、あるいはパフォーマンスの致命的な低下を招くことになります。
Apple Siliconが「天下」を獲る理由。ユニファイドメモリの勝利
一方で、Macユーザーはこの混乱を横目に、涼しい顔で最新AIを走らせています。AppleのM4 ProやM4 MaxといったMac Miniは、CPUとGPUがメモリを共有する「ユニファイドメモリ」を採用しており、最大64GB以上のメモリをすべてGPUが利用可能です。動画の検証によれば、RTX 5090ではVRAM不足によりCPUに処理がこぼれ、実行速度が大幅に低下するのに対し、Mac Miniはすべてのデータをメモリ上に保持できるため、圧倒的なトークン生成速度を叩き出しています。
特にQ8量子化モデルでは、Mac Miniが52トークン/秒を記録する一方で、RTX 5090単体では31トークン/秒に留まりました。さらに驚くべきことに、RTX 5090に加えてRTX 5060 Tiを増設した「複数GPU構成」であっても、Mac Miniの処理能力を下回るケースが散見されました。これはGPU間やシステムメモリを介したデータ転送がボトルネックとなり、スペック上の数値ほど実効性能が出ないことが原因です。
「NVIDIAユーザーは倍払うことになる」という皮肉な真実
今回の検証で明らかになったのは、最新AIを快適に動かすためには、NVIDIAユーザーはMacユーザーの「倍以上のコスト」を支払わなければならないという皮肉な現実です。最強の5090を1枚持っているだけでは足りず、さらに別のGPUを買い足し、巨大な電源とマザーボード、そしてそれらを冷却するためのケースを揃える必要があります。対してMacユーザーは、手のひらサイズのMac Miniを1台置くだけで済んでしまうのです。
もちろん、4-bit量子化といった低い設定であればRTX 5090は圧倒的なスピードを見せますが、プログラミングや複雑な解析を目的とするなら、モデルの精度を保てるQ8以上の設定が望まれます。AIの進化速度がハードウェアの進化を追い越してしまった今、PC選びの基準は「グラボの性能」から「メモリの使い勝手」へと大きくシフトしていると言えるでしょう。
ネットの反応
VRAM不足でCPUに溢れた瞬間に終わる。あのモッサリ感は絶望的。
5090買ったやつ涙目すぎるだろこれ。0.48GB足りないとか設計ミスを疑うレベル。
Appleのユニファイドメモリがここまで強いとは。AIやるならMac一択になりそう。
AMDのAI Maxに期待するしかない。NVIDIAの価格設定はもう限界。
modで48GB版の4090作る中国人が正解だったというオチかよ。
コンテキストウィンドウ大きくすると、さらにメモリ食うから地獄だな。
10ドルのサブスクで全LLM使えるサービス紹介されてて草。もう自宅で動かす時代じゃないのかも。
GPU 2枚差ししてもMac Miniに勝てないとか、転送のロスがヤバすぎるだろ。
ゲームするならNVIDIAだけど、AIなら完全にAppleに軍配が上がるな。
5090をSLIみたいな感じで繋げても、ユニファイドメモリの効率には勝てないのか。
RTX 6000 Adaとか買える富豪以外はMacに行けってことね。
M4 Proがコスパ最強すぎて震える。ミニPCのサイズでこれが動くのは魔法だわ。
自作PCの楽しさがAIのせいで「ただの札束殴り合い」になってる気がする。
量子化技術がもっと進歩しないと、一般人はついていけなくなるぞ。
VRAM 48GBの5090 Tiをすぐに出せNVIDIA！出し惜しみしてる場合じゃない。
ベンチマークのグラフ見るとM4 Maxの安定感がすごい。バラツキが全然ないな。
プログラミング用途ならMacの方がキーボードの相性もいいし、納得の結果。
グラボが物理的にデカすぎてケースに入らない問題もあるし、Macの手軽さは正義。
Linux環境でも複数GPUの管理は面倒だし、これからはAI開発＝Macの時代になるかもな。
結局、一番賢いのは100トークン/秒超えのクラウド使ってるやつらだろｗ
AIの所感
AI開発の現場において、VRAMの容量不足は致命的な「天井」となります。NVIDIAが依然として高い計算能力を誇る一方で、Appleのユニファイドメモリというアプローチが、家庭用環境での大規模モデル実行においていかに合理的であるかが改めて浮き彫りになりました。特に今回のような「あと少しで足りない」というケースは、今後さらに増えていくことが予想されます。自作PC市場がこの状況にどう対抗するのか、あるいはAppleがAI専用機の座を完全に奪うのか、今後のハードウェア戦争の行方が非常に興味深いです。少なくとも、現在のNVIDIAのVRAM出し惜しみ戦略は、AIブームの中では大きな足枷となっているのは間違いないでしょう。