ようこそ、AIの新時代へ。いつもの作業を、ハイパー加速。

AI PCは、AI機能の処理を高速化するPCです。

一方、Agentic AI PCは、単にプロンプトに回答するだけでなく、ソフトウェアが「行動」できる環境を提供します。許可された範囲でファイルを読み取り、各種ツールを呼び出し、複数のステップからなるタスクを自律的に完了できます。

そのためには、継続的に動作できる環境とツールへのアクセスが不可欠です。モデルをメモリ上に常駐させ、ローカルツールにアクセスできるランタイムを備え、さらにデスクを熱くすることなく長時間稼働できるPCが求められます。

最も安全性を重視するなら、物理的に環境を分離する方法が有効です。

メインPCのデータやリソースをAIエージェントに直接触れさせるのではなく、専用のMini PCをハードウェア・サンドボックスとして用意。機密性の高いファイルを安全に保護しながら、エージェントの誤動作によってメインの作業環境が影響を受けるリスクも抑えられます。

さらに、AIエージェントを専用Mini PC上で24時間365日自律稼働させることで、メインPCのCPUリソースを消費することなく、継続的なAIワークフローを実現できます。

AI PCは、これまでクラウドに頼っていた「常時稼働するAI処理」をデバイス上で実行できるようにします。

リアルタイム字幕や翻訳、会議の文字起こし、自分のドキュメントを横断したセマンティック検索、ビデオ通話のスタジオエフェクト、バックグラウンドでの要約処理などを、クラウドとの往復通信やトークン単位の従量課金なしで実行できます。

こうした処理を低消費電力で担うのがNPUです。重要なのは、AI処理をNPUに任せることで、実際の作業に使うCPUリソースを圧迫せず、これらのAI機能を継続的に動作させられることです。

決め手となるスペックは、GPUがアクセスできる高速メモリ容量です。

この容量によって、ローカル環境で読み込めるAIモデルの最大サイズが決まります。ほかのスペックをどれだけ強化しても、この制約を完全に補うことはできません。

2026年現在、デスク上で128GBのGPUアクセス可能なメモリを実現する主な選択肢は、GEEKOM A9 Megaに搭載されるAMD Ryzen™ AI Max+ 395プラットフォームと、NVIDIA GB10ベースのシステムです。ただし、GB10ベースのシステムはより高価な製品が中心となります。

4bit量子化を前提とした目安では、16GBなら7B～8Bクラス、32GBなら30Bクラス、64GBなら70Bクラスのモデルを快適に実行できます。

そして、真に大きな違いを生むのが128GBのユニファイドメモリです。十分な余裕を確保できるため、1台のマシン上で最大1,800億パラメータ（180B）クラスの大規模モデル（DeepSeek V4 Flashなど）をローカルで実行でき、データセンター級のAI性能をデスク上で実現します。

40 TOPSはCopilotの最低基準であり、AI性能の上限を示すものではありません。

市場はすでにその先へ進んでおり、2026年のAI PCには50～126 TOPSクラスの製品も登場しています。また、MicrosoftのAI機能に求められるハードウェア要件も、これまで段階的に引き上げられてきました。

最低基準ぎりぎりの製品を選ぶことは、かつて11.5 TOPSクラスのPCを選び、その後40 TOPSという基準が登場したときと同じ状況を招く可能性があります。

LLMでは、1トークンを生成するたびに、必要なモデルの重みをメモリから読み出す必要があります。そのため、トークン生成の速度は演算性能よりも、メモリ帯域幅に左右されやすくなります。

どれだけ高いTOPS性能を備えていても、演算ユニットへデータを十分な速度で供給できなければ、その性能を活かしきれません。

TOPSは、Windowsが提供するNPU対応AI機能の性能を考えるうえで重要な指標です。一方、自分でAIモデルをローカル環境に読み込んで実行する場合、実際にどのモデルを動かせるか、そしてどれだけ快適に動作するかを左右するのは、メモリ容量とメモリ帯域幅です。