Lepton WS Series Twin GPU Editionに注目！

ローカルAIを動かすPCのスペックは？CPUのコア数は？ビデオカードって何枚必要なの？お悩みの方はまるっとサイコムに相談すると話が早いかも

2026年08月25日 10時00分更新

　こんにちは、ジサトライッペイです。いや～、今年はPCパーツが高くってやんなっちゃいますね。一方で、そのPCパーツ価格の高騰の原因とされている「クラウドAI」（ChatGPT、Claude、Geminiなど）には思うところがあります。

　ええ、たしかにクラウドAIは便利ですよ。ちょっとした図版作成や文章の校正（誤字・脱字の判定やURLの確認ぐらいですが……）なんかは人間が作業するよりも圧倒的に速いですからね。

　しかし、一旦クラウドに情報をわたす都合上、セキュリティー的にどうしても信用ならず、NDA情報がからむ原稿では使えません。また、画像生成だって気に入るものが出てくるまで何度もリテイクをオーダーすると、待たされたり、利用制限にひっかかります。

　そんなわけで、僕もそろそろ「ローカルAI」を運用したくなってきたわけです。オフラインで動作するためセキュリティーが安心ですし、利用制限がないので無料で使い放題です。しかしながら、いざローカルAIを動かすPCのスペックを調べてみると、これがまあわかりづらいったらない。

　CPUはコア数が多いほうがいいの？　GPUはパワー重視？　それともVRAMの容量重視？　用途に応じツールの選定もだいぶつらいものがあります。「■■■のx.xバージョンが●●●のx.xバージョンを超えてスゴイ」的なニュースを毎日追ってたらキリがありません。

　本稿では、そんな僕の悩みを一気に解消できそうなワークステーション「Lepton WS Series Twin GPU Edition」をサイコムで見つけましたのでご紹介します！

サイコムのワークステーション「Lepton WS Series Twin GPU Edition」

ビデオカードを2枚搭載するAI向けワークステーション

　Lepton WS Series Twin GPU Editionは、大規模モデルの学習から推論、データ分析などのAI関連の高負荷なワークロードを快適に実行できるワークステーションです。

テキスト生成のLLM（大規模言語モデル）学習・ファインチューニングに、RAG（Retrieval-Augmented Generation＝検索拡張生成）の構築、画像生成AIの高速化、データ分析など、ローカルAIに関するさまざまなシーンで活用できるワークステーションです

　その特徴はなんといっても、「Twin GPU」。すなわち、ビデオカードが2枚挿せるところです。標準構成だとRTX PRO 4500 Blackwell搭載モデルで、1本あたりのVRAMは32GB。つまり、合計で64GBのビデオメモリーが使えます。いやはや大変豪奢ですな。

標準構成でNVIDIAのRTX PRO 4500 Blackwell搭載ビデオカードを2枚搭載しています

　ちなみに、BTOメニューではビデオカードを柔軟にカスタマイズできます。1枚挿しにもできるし、GeForce RTX 50シリーズからも選べるので、用途に応じて柔軟にカスタムできるところがありがたいです。

ビデオカードは1枚挿しや「なし」も選択できます

　2枚挿しでも、GeForce RTX 5060 Ti（VRAM 16GB）・RTX 5070 Ti・RTX 5080を用意。なお、+352万円（誤字ではありません）になりますが、RTX PRO 6000 Blackwell（96GB GDDR7）の2枚挿しも選べます。その場合、VRAMは合計192GB。僕の自作PCのシステムメモリーよりはるかに多くてドン引きするレベルです。