RTX5090搭載のAI開発マシンを構築してみた

2025年に突入し、個人開発者でも**大規模言語モデル（LLM）**をローカルで扱える環境が現実のものとなってきました。その中でも、NVIDIA RTX5090は現時点で最強クラスのコンシューマ向けGPUとして注目を集めています。

本記事では、実際にRTX5090を使って構築したハイスペック自作PCによるAI開発環境の構成と、その活用事例、構築時の注意点を詳しく紹介します。AI開発や自動化に取り組むエンジニアの方はもちろん、「ブログ自動化」に関心のあるブロガーにも役立つ内容です。

なぜ今RTX5090を選ぶのか？

RTX4090との性能差と進化ポイント

RTX5090は、前世代のRTX4090に比べて以下の点で大きく進化しています：

• CUDAコア数が20%増加
• VRAMは24GB GDDR7へ強化
• 第5世代Tensorコアによる推論速度の高速化
• PCIe 5.0対応でデータ転送効率アップ

特にVRAMの帯域幅と低消費電力化はAIモデルを運用する上で極めて重要なファクターです。Stable DiffusionやQwenなどのGPUメモリ依存型LLMを快適に扱えるのはRTX5090の大きなアドバンテージです。

コストパフォーマンスと将来性

価格は約40万円前後（2025年現在）と高額ではありますが、ワークステーションクラスのRTX6000と比較すると半額以下で性能は8割超。また、後述するように収益化に直結する自動化運用が可能になることで、十分元を取れる可能性が見込めます。

実際の構成とパーツ紹介

今回の構成では、以下のようなパーツを選定しました。

空冷の限界に挑戦する構成ではありますが、冷却性・静音性ともに非常に安定しており、重いAI推論作業でも90℃を超えることはありません。

WSLとPyTorch環境の構築と注意点

CUDA Extensionが未対応な現状

Windows上のPyTorchは未だCUDA Extensionのコンパイルに制限があり、特定のLLM推論ツール（exllamaなど）ではうまく動作しないことがあります。

暫定対応策としてWSL2を利用

そのため、WSL2（Ubuntu）上にPyTorchとCUDA環境を整えることでほとんどのLLM推論環境に対応可能になります。注意点としては以下のとおりです。

• WSL用NVIDIAドライバの最新化（v555以降を推奨）
• CUDA ToolkitとcuDNNはWSL向けに再構築が必要
• GPU DirectストレージはWSLでは未対応（多少のI/Oボトルネック）

重量級LLMモデルはどこまで動く？

Qwen2.5-32B-Instruct（GPTQ）を実行

実際に32Bクラスのモデル「Qwen2.5-32B-Instruct」をGPTQ圧縮形式で実行したところ、VRAM使用量は22GB前後、推論速度は4～5token/sec程度を維持できました。

• 消費メモリ：約91～95%（VRAM24GB）
• GPU温度：フルロードで最大83℃
• CPU使用率：35～50%（スレッド並列処理）

この規模のモデルをローカル単機で回せるのは、現状ではRTX5090クラス以上のGPUに限られると言えるでしょう。

結局、RTX5090でどこまでできるのか？

ブログ自動化やAI秘書運用への応用

• ChatGPTクラスのLLMによる自動ブログ記事生成
• OCR連携によるタスク処理AI秘書
• Whisper×LLMで動画→自動記事化などの仕組みが安定稼働

このような用途をローカル完結で自動運用できるのが最大の魅力です。

ワークステーションクラスGPUとの比較

ワークステーションクラスは更に余裕がありますが、価格差を考慮するとRTX5090が最もバランスが取れた選択肢と言えるでしょう。

まとめ：RTX5090は“収益化マシン”になり得る

• RTX5090は個人でも実用的なLLM推論マシンを構築できる最上位GPU
• 高価ではあるが、自動化・収益化を目指す開発者にとっては十分に投資対効果が高い
• 構築にはやや専門知識が必要だが、情報は整っており、再現性も高い

自作PCでここまでのAI開発環境が手に入る時代。RTX5090は“収益化マシン”として実力十分の存在です。