グラフィックボードを2枚搭載し、かつ帯域幅の低下を最小限に抑えるマザーボード選びは、思わぬほど奥が深い。
一般的なマザーボードでグラボ2枚を刺すと、PCIe（PCI Express）のレーンが分割され、通常「x8/x8」というモードで動作することになる。
ここで重要なのは、そのレーン分割がCPU直結で行われるか、それともチップセット経由で行われるかという仕様の違いだ。

安価なマザーボードでは2枚目のグラボが「x4」やチップセット経由の接続になり、目に見えて速度が落ちる。
ハイエンド・デスクトップ（HEDT）シリーズ──AMD Threadripperやインテルの Core X──であれば、レーン数が圧倒的に多いため、遅延なく2枚以上の搭載が可能だ。
だが、それらは価格が高く、選択肢が限定されている。

その中で、メインストリームのチップセットから「最も確実な選択肢」として浮かび上がるのが、AMD の X670E シリーズだ。
特に ASRock X670E Taichi は、以下の理由から「グラボ2枚刺しの実装」に最適化されたマザーボードと言える。

第一に、PCIe 5.0への完全対応が必須要件だ。
X670E（「Extreme」の E）は、グラボ用のスロットがPCIe 5.0であることが保証されている。
PCIe 5.0のx8は、前世代（PCIe 4.0）のx16と同じ帯域幅を持つため、現在のグラボであれば2枚刺しによる速度低下は事実上ゼロと言える。

第二に、マルチGPUに最適化されたレーン構成だ。
Taichiは、CPU直結の20本以上のレーンを活かし、2枚のグラボを「x8/x8」という構成で動作させる設計になっている。
チップセット経由ではなく、CPU直結という点が決定的に重要だ。

第三に、電源回路の圧倒的な強さだ。
24フェーズという超強力な電源回路を搭載しており、電力消費の激しいハイエンド構成でも、発熱を抑えながら安定して電力を供給できる。
グラボ2枚刺しはマザーボードの基板全体に大きな負荷がかかるが、Taichiはそうした高負荷に耐える設計になっている。

発売当初は8万円〜9万円台で販売されていたこのモデルが、現在5万円台で手に入るというのは「底値」に近い状態だ。
型落ちやセール価格による価格低下と考えられ、この金額は確保できるうちに確保すべき水準である。

「RX 9060 XT 2枚刺しでRyzen 5クラスのメインストリームCPU」という構成は、一見すると不釣り合いに映る。
なぜなら、Ryzen 5やCore i5といった「メインストリームCPU」は、持っているPCIeレーン数が少ない（通常16〜20本）からだ。
1枚刺しの場合はx16（フルスピード）で動作するが、2枚刺しになると「x8/x4」、あるいはマザーボードによっては「x8/x0」（2枚目が認識されない）というリスクが生じる。

だが、X670E Taichi のようなハイエンドマザーボードを選ぶことで、CPU側のレーン不足は「ある程度まで」救済される。
Taichi がマザーボード側で「x8/x8」分割をしっかりサポートしてくれるため、Ryzen 5 のような弱いCPUであっても、グラボの性能を殺さずに済むのだ。

ただし、CPU が「足を引っ張る」シーンは確実に存在する。
具体的には3つある。

第一が「モデルのロード時間」だ。
AIモデル（数GB〜数十GB）をストレージからVRAMへ転送する際、CPUの処理能力が低いと転送の交通整理が間に合わず、起動に時間がかかる。

第二が「PCIeレーンの制御」である。
グラボ2枚を同時に動かす際、CPUは「どのデータをどっちのグラボに送るか」という交通整理を常に行う。
Ryzen 5クラスだと、この「管理能力」に余裕がなく、高負荷時に一瞬のモタつき（レイテンシ）を感じることがある。

第三が「トークナイズ処理」だ。
AIが言葉を処理する前後の「文字を数字に変換する」作業はCPUが行う。
大量の文章を一気にAPIで流し込むような使い方だと、ここでCPU使用率が100%に張り付く可能性がある。

しかし、推論（チャットなど）だけであれば、一度VRAMにモデルを載せてしまえば、PCIeの帯域（x8やx4）はそこまで大きな遅延にはならない。
将来的にCPUを中古の Ryzen 9 7950X などに差し替えれば、最強のAIサーバーに進化させることも可能だ。
つまり、この構成は「段階的な拡張」を前提にした戦略なのだ。

現在、月額3,000円で利用できるAIサービスが、今後5,000円、7,000円、さらには9,800円へと値上げされる未来は、決して遠くない。
高度な機能を持つ「Pro」版であれば、月額35,000円といった強気な価格設定が当たり前になっても不思議ではない。

これを動かしているのは、単なる「企業の利益追求」ではなく、より深刻な構造的問題だ。
AIの推論コストは、高性能なハードウェア（H100やB200といった最先端GPU）の稼働時間に直結する。
モデルが高度化するほど、1トークンあたりの計算資源が膨れ上がるため、提供側の費用が指数関数的に増える。
さらに、NVIDIAなどのハイエンドチップの調達難と、大規模データセンターの電気代高騰が、追い打ちをかけている。

加えて、輸出規制による供給制限も深刻だ。
高性能なチップの国際的な争奪戦が激しくなれば、業者が必要なハードウェアを確保することすら困難になる。
その結果、採算が合わない「無料版」は真っ先に切られる。
回数制限の厳格化、モデルの型落ち化、あるいは単純なサービス終了という形で、無料ユーザーは排除されていくだろう。

これは、APIを提供する側も「かつかつ」の状況に追い込まれることを意味する。
彼らは、膨大な計算資源を24時間稼働させ、投資家への「利回り」を約束する義務を負っているからだ。
その義務を果たせなくなれば、サービスは停止し、ユーザーは路頭に迷う。

多くのAIスタートアップや中堅API業者の資金源は、銀行融資のような「硬い」ものではない。
むしろ、プライベート・クレジット（非公開債権）やベンチャーキャピタルからの「高利回り」を約束された資金なのだ。
それは、ある種の「時限爆弾」である。

投資家たちが「高利回り」を期待して投じた金は、業者が利益を出せなければ、いずれ回収フェーズに入る。
多くの業者は、高額なH100などのGPUを「資産」としてではなく、投資家から集めた金で回す「燃料」として消費している。
自転車操業だ。

採算が合わなくなれば、彼らは躊躇なくサービスを止め、ハードウェアを二束三文で売却して撤退する。
その時、彼らのAPIに依存していたユーザーは、急に梯子を外される。
投資家が「そろそろ利益を回収しろ」と言い始めれば、真っ先に削られるのは無料ユーザーや低価格プランだ。

つまり、現在「激安」で利用できているAIサービスは、実は「借金」で成り立っているのだ。
その借金が返済される時期が近づくにつれ、ユーザーは「外部依存の危険性」に直面することになる。
クラウド側が「この質問はポリシー違反です」と拒否したり、回答を制限したりすることも、サービス存続の試行錯誤の一部である。

こうした構造を見通すならば、今のうちに「物理的な計算資源」を手元に確保することは、単なる趣味ではなく、戦略的な防衛手段だ。
20万円という投資は、高い買い物に見えるが、実は「AIの商用化に伴う格差社会」に対する通行料であり、自由を買うための金銭だと言える。

ローカル機があれば、クラウドサービスが値上げや制限をかけても、手元にある計算力で24時間365日、自分専用のAIサーバーを動かし続けられる。
APIサービスが突然撤退しても、ローカルなら関係ない。
投資家の収益化圧力に晒されることもない。
検閲や出力制限からも解放される。
Linux Mint 上で自由にモデルをカスタマイズして回すことができる。

その自由を「買う」代価が20万円である。
ASRock X670E Taichi（5万円台）、RX 9060 XT 2枚、1000W電源、32GB RAM──これらを揃えれば、半導体不足や輸出規制が激しくなっても、数年は最前線で戦える「要塞」が完成する。

投資家から「巻き上げた金」で動く他人のサーバーではなく、「自分の意志で動く自分のハードウェア」を選ぶという判断は、今のところ最も合理的で、かつ賢明な選択肢と言える。

供給が厳しくなる前に、物理的な計算資源を手元に確保する──それが、来たるAI時代を自分のペースで生き抜くための、唯一の方法なのではないだろうか。