BTOメーカーは「CPUよりGPU」に予算を振るようになった？AI向けPCの構成を調査

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最終更新日：2026年10月5日

AI向けのBTOパソコンでは、GPUの性能とビデオメモリを重視した製品が見られます。ツクモやサイコムには、GPUを2枚搭載するモデルもあります。

ただし、現在の構成だけでは「以前よりCPUの予算を削り、GPUへ移した」とは断定できません。高性能なCPUとGPUを両方搭載する製品もあるためです。

この記事では、ツクモ、サイコム、マウスコンピューターの公式構成を調べました。同じ製品での部品変更価格と、過去の製品発表も比較します。AI向けという名前だけで選ばず、自分の用途に合う予算配分を考えていきましょう。

調査日：2026年10月5日。価格は確認時の公式掲載額で、税込です。送料、追加オプション、キャンペーン条件は別途確認が必要です。実機での速度測定や、メーカー内部の原価調査は行っていません。

GPUを軸に選べる製品はあるが、CPU軽視とはいえない

今回確認できたのは、GPUの種類や枚数を重視しつつ、用途に応じてCPUを選べる製品があることです。メーカー全体の予算配分が変わったと証明できたわけではありません。

たとえばサイコムのTwin GPU Editionには、同じGPUを2枚搭載し、CPUの系統を変えた製品があります。一般的なデスクトップ向けCPUだけでなく、業務用のThreadripperも選択肢です。［1］

これは「AIならCPUは安いものでよい」という意味ではありません。GPUで生成処理をする人と、データの準備や解析も行う人では、必要なCPU性能が異なります。

まず確認：「AI向けPC」には異なる3つの用途がある

GPUへ予算を集中させる前に、AIの計算がどこで行われるかを確認してください。同じAI機能でも、手元のPCで処理するものと、サービス側で処理するものがあります。

Adobeは、Photoshopの生成AI機能がクラウド型であると説明しています。ローカルGPUを上位にすれば、Firefly側の生成処理が直接速くなるとはいえません。通常の編集処理や、別のローカルAI機能とは分けて考えます。［2］

NPUは、AI処理に特化した専用の計算装置です。MicrosoftはCopilot+ PCについて、40 TOPSを超える処理能力を持つNPUを説明しています。大容量GPUを積んだPCと、Copilot+ PCの条件は同じではありません。［3］

以下では、主に手元のPCで生成AIを動かす構成を調べます。AIサービスをブラウザから使うだけの人に、業務用2GPUモデルを勧める記事ではありません。

公式構成を比較：同じGPUでもCPUの選び方は異なる

GPUの枚数だけでなく、CPU、メインメモリ、SSDまで並べると、製品の目的が見えてきます。今回はAI用途の説明がある製品群から、違いを確認しやすい構成を選びました。

出典：ツクモ公式マルチGPU一覧、サイコム公式製品・構成ページ、マウス公式DAIV FM一覧。サイコムのCPU選択例は、ほかの部品を標準設定にした場合のベースモデル掲載額です。最終見積額と注文可否は販売ページで確認してください。価格順におすすめする表ではありません。［1］［4］［5］［6］

ツクモでは、Ryzen 7と業務用GPU2枚を組み合わせた例が確認できました。最上位CPUを載せることだけが、AI向け製品の条件ではないと分かります。

サイコムの2つのCPU選択例は、同じ製品内の比較です。GPUを維持したままCPUを下げる選択肢があります。一方、Threadripperモデルはメモリ構成も異なり、CPU価格だけの比較にはできません。

マウスの2製品にも注意が必要です。確認時点では、Ryzen 9 9950X搭載版のほうが、9900X搭載版より42,500円安く掲載されていました。別の製品コードなので、この差をCPU単体の価格差とは扱えません。

同じブランドや製品名でも、価格はCPUの序列だけでは決まりません。販売条件や細かな部品を確認し、最終見積もりで比べる必要があります。

独自検証①：CPU変更とGPU変更の差額を同じ製品で比較する

サイコムの同一製品では、今回選んだGPU変更の差額が、CPU変更の差額の約14.5倍でした。高額なAI構成では、GPUの選び方が総額を大きく動かす例です。

対象はLepton WS3600X870A Twin GPU Editionです。CPUはRyzen 5 9600とRyzen 9 9950Xを比較しました。GPUはRTX PRO 4000 Blackwell 2枚と、4500 Blackwell 2枚を比較します。［5］

ここで比べているのは、購入時の変更差額です。GPUの原価でも、性能向上率でもありません。CPUとGPUで同じ程度の性能差を選んだ比較でもないため、ほかの製品へ一般化はできません。

それでも、この製品を買う人には役立つ数字です。CPUを下げて浮く67,210円だけで、今回のGPU変更費用972,400円をまかなうことはできません。

つまり、GPUを一段上げたい場合でも、「CPUを下げれば足りる」とは限りません。必要なGPUを先に決め、その総額が予算内かを確認する順番が大切です。

独自検証②：「GPUが総額の77％」と表現してよいのか

GPUを外したときの減額から分かるのは、販売価格への影響です。メーカーの部品原価や内部の予算配分ではありません。この違いを分けないと、構成調査から言いすぎた結論を出してしまいます。

同じサイコム製品では、標準の2GPUから「オンボードグラフィック」に変更すると、1,801,800円の減額が掲載されています。Ryzen 9 9950X選択時のベースモデル価格2,338,810円に対し、約77.0％に当たります。［5］

独自計算は、1,801,800円 ÷ 2,338,810円 × 100です。差し引いた掲載額は537,010円になります。ただし、GPUを外した構成は、元の2GPU構成と同じAI処理をする比較対象にはなりません。

この減額には、メーカーの販売価格設定が反映されています。GPUの仕入れ価格や利益を分離した数字ではありません。

正確に表現するなら、「この構成では標準GPUを外す変更が、ベースモデル掲載額の約77％に相当する」です。「メーカーが予算の77％をGPUへ振った」と書くことはできません。

また、この数字は高額な業務用GPUを2枚積んだ一例です。一般的な20万～30万円台のBTOでも同じ比率になるとは限りません。

独自検証③：GPU重視のAI向けBTOは2024年にも存在した

AI向けにGPUを2枚搭載する設計は、2026年になって初めて登場したものではありません。サイコムは2024年9月27日に、生成AIやLLMの開発・研究向け製品を発表しています。

当時のLepton Hydro WSTRX50A Tri-LCは、24GBのRTX 4090を2枚標準搭載していました。CPUとGPU2枚を水冷化し、1600W電源を組み合わせた製品です。これは過去の製品で、現在の購入候補として紹介するものではありません。［7］

1枚あたりのVRAMは24GBから32GBで、約33.3％多くなっています。ただし、異なる製品同士の仕様比較です。AIの処理速度が33.3％上がるという意味ではありません。

今回分かるのは、GPUを重視したAI向け製品が以前からあり、現在も展開されていることです。メーカー全体の方針転換を調べるには、同じ用途・価格帯の構成を複数年にわたって追う必要があります。

GPUは型番の数字より、VRAMとソフトへの対応を先に見る

ローカルAI用では、GPUの型番が上でも、必要なVRAM容量を満たすとは限りません。VRAMは、GPUが処理に使う専用メモリです。PC全体のメインメモリとは別に確認します。

NVIDIA公式仕様では、RTX 5060 Tiに8GB版と16GB版があります。RTX 5070は12GB、RTX 5070 Tiは16GBです。「RTX 5060 Ti搭載」という表記だけでは容量を判断できません。［8］［9］

VRAMが多いGPUを選べば、すべての処理が速くなるわけでもありません。モデルが収まる条件を満たした後は、演算性能やメモリの転送速度、ソフト側の対応も重要です。

Hugging FaceのDiffusers公式資料には、VRAMを節約する方法が掲載されています。処理する部品をCPU側へ移す方法もありますが、方式によっては転送の負担で大幅に遅くなります。［10］

必要容量は、モデル、画像サイズ、同時生成数、量子化などで変わります。量子化は、数値の表し方を軽くしてモデルの容量などを減らす方法です。特定のVRAM容量だけで「どんな画像・動画も快適」とは判断できません。

32GB×2枚は、1枚の64GB GPUと同じではない

GPUを2枚積んでも、VRAMが自動的に1つの大きなメモリとして使えるわけではありません。モデルを分割する設定や、ソフト側の複数GPU対応が必要です。

Diffusersには、処理する部品やモデル内部の層を複数のGPUへ割り振る仕組みがあります。つまり、容量を活用するには配置方法も関わります。ツクモも、マルチGPUの動作と性能はアプリへの対応で異なると説明しています。［10］［4］

RTX 5090の公式仕様では、VRAMは32GBです。NVLinkへの対応も「No」とされています。ただし、NVLinkがないことだけで、ソフトによる複数GPU処理がすべて不可能になるわけではありません。［11］

購入前には、容量の合計だけでなく、使うモデルをどう分割するかを確認しましょう。1つの処理を分けるのか、別々の処理を各GPUで動かすのかでも、適した構成が変わります。

2GPU対応を確認していない段階なら、まず1枚で必要容量を満たす構成と比較します。カード枚数を増やすこと自体を目的にしないほうが、予算を決めやすくなります。

CPUを下げる前に、生成以外の作業を確認する

GPUでの生成が中心でも、編集、データ準備、複数アプリの同時利用まで含めてCPUを選びます。生成中のGPU負荷だけで、PC全体の使いやすさは決まりません。

今回の公式構成には、Ryzen 5を選べる2GPU製品があります。一方、同じ製品群にThreadripperモデルもあります。この違いから、AI向けPCにも用途別の構成があると読み取れます。

これは購入条件を整理するための考え方です。今回の各製品でCPUごとの速度を測った結果ではありません。「Ryzen 5を選べる」という事実と、「自分の用途で十分」という判断は分けてください。

独自試算：追加予算を「1日何分短縮できるか」に直す

部品の追加費用は、使う期間と実際に減る待ち時間に置き換えると判断しやすくなります。CPUとGPUのどちらへ払うべきかは、短縮できる作業次第です。

例として、先ほどのCPU変更差額67,210円を使います。ここでは3年間、年間240日使い、時間の価値を1時間1,000円と仮定します。市場データや実測速度ではなく、判断方法を示す試算です。

67,210円を時間に直すと、約67.2時間です。3年間の720日で割ると、1日あたり約5.6分になります。

この条件なら、毎日6分ほど有効に使える時間が増える場合、換算した価値は追加費用を上回ります。ただし、短縮した時間が必ず収入になるわけではありません。待っている間に別の仕事ができるなら、価値の評価も変わります。

実際に比べるときは、同じモデル、画像サイズ、生成数、ソフトのバージョンをそろえます。生成だけでなく、読み込みや編集まで含めた時間を記録してください。そのうえで、CPU変更とGPU変更のどちらが待ち時間を減らせるかを考えます。

GPUに予算を回しても、電源・冷却・メモリは削りすぎない

GPUを上位にするなら、そのGPUを安定して使える周辺構成も予算に含めます。表示価格を下げるために必要な条件を外すと、購入後の追加費用につながります。

RTX 5090のNVIDIA公式仕様表では、Total Graphics Powerは575Wです。システム電源の要件は1000Wと記載されています。ただし、実際のカード製品やPC構成によって条件は変わるため、BTOメーカーの対応構成を確認します。［11］

575WはGPUの仕様値で、PC全体の実測消費電力ではありません。また、容量1000Wの電源を積んだから、常に1000Wを消費するわけでもありません。

メインメモリについても、VRAMと別に考えます。CPU側へモデルを移す方法では、メインメモリを大きく使う場合があります。単に「GPUへ回すためにメモリを減らす」と決めず、利用する方式の条件を確認してください。［10］

まとめ：GPU優先は、使うAIと予算に合う場合の選び方

今回の調査では、GPUを軸にCPUを選べるAI向けBTOが確認できました。ただし、メーカー全体がCPUからGPUへ予算を移したとは断定できません。

同じサイコム製品の選択価格では、今回比較したGPU変更の差額がCPU変更の約14.5倍でした。高額な2GPU構成では、GPUを変えるほうが総額へ大きく影響する例があります。

一方で、AI向け2GPU製品は2024年にも存在しました。GPUを重視する設計と、最近になって予算配分を変えたという話は別です。

購入時は、使うAIの処理場所、必要なVRAM、生成以外の作業を先に整理します。その条件を満たしたうえで、CPU変更やGPU変更に払う費用が、日々の作業へどれだけ役立つかを比較してください。

関連ページ：AIと画像編集で必要な構成を分けて考える

Photoshop用PCを探している場合は、ローカル生成AI用の構成をそのまま当てはめず、編集作業の条件も確認しましょう。

• Photoshop向けPCに高性能GPUは必要？グラフィックボードの選び方を解説：通常の画像編集で必要なGPUを考えるときに。
• Photoshop向けパソコンおすすめ3選｜必要スペックと選び方を用途別に解説：CPUやメモリも含めて構成を選ぶときに。
• Photoshop向けノートパソコンの紹介記事：持ち運びも必要な場合の比較に。

調査方法と出典

本記事は公式の製品構成と選択価格を使った調査です。売れ筋、販売台数、市場全体の平均構成を示すものではありません。

製品名だけでなく、CPU、GPU、1枚あたりのVRAM、メインメモリ、SSDを確認しました。価格差は、別製品の比較と、同一製品内の変更差額を分けています。独自計算には、使用した数字と仮定を本文中に記載しました。

構成や在庫は変動します。購入前には販売ページの最終見積もりを確認してください。

1. サイコム：Lepton WS Series Twin GPU Edition
2. Adobe：PhotoshopのAI画像編集機能・クラウド処理の説明
3. Microsoft Learn：Copilot+ PC開発者ガイド
4. ツクモ：マルチGPUモデル
5. サイコム：Lepton WS3600X870A Twin GPU Edition・CPUとGPUの選択価格
6. マウスコンピューター：DAIV FMシリーズ
7. サイコム：Lepton Hydro WSTRX50A Tri-LC発表資料（2024年9月27日・PDF）
8. NVIDIA：GeForce RTX 5060ファミリー仕様
9. NVIDIA：GeForce RTX 5070ファミリー仕様
10. Hugging Face：Diffusersのメモリ使用量削減と複数GPUへの配置
11. NVIDIA：GeForce RTX 5090仕様