AI開発GPU選び — RTX 5070 vs RTX 5070 Ti、VRAM視点で徹底比較

「GPUなんてゲームが動けばいい」——そう思っていた時期が俺にもあった。

だがAI開発を始めた瞬間、世界が変わる。Stable DiffusionもLLMも、すべてはVRAM（ビデオメモリ）の量で決まる。CPUやRAMより先に、GPUのVRAMが枯渇して処理が止まる。これがAI開発の現実だ。

今回は、2025年のAI開発GPU選びで最も悩ましい選択肢——RTX 5070（VRAM 12GB）と RTX 5070 Ti（VRAM 16GB）を、VRAM至上主義の視点で比較する。

スペック比較表：RTX 5070 vs RTX 5070 Ti

まず基本スペックを確認しよう。両GPUともNVIDIA Blackwellアーキテクチャを採用し、DLSS 4に対応している。最大の違いはVRAM容量と価格だ。

RTX 5070: VRAM 12GB / GDDR7 / 推定価格 ¥90,000前後。RTX 5070 Ti: VRAM 16GB / GDDR7 / 推定価格 ¥130,000前後。VRAM 4GBの差に約4万円の価値があるかどうか。これが判断のポイントになる。

AI開発で VRAM 12GB vs 16GB は何が変わるか

Stable Diffusion（画像生成）

Stable Diffusion XL（SDXL）を512×512で回す分にはVRAM 12GBで十分。だが1024×1024以上の高解像度生成や、ControlNetなどの追加モデルを同時に読み込む場合、12GBでは頻繁にOOM（Out of Memory）が発生する。

VRAM 16GBなら、SDXLの1024×1024生成 + LoRA + ControlNetの同時利用がギリギリ実用レベルで回る。俺のRTX 2070S（VRAM 8GB）では絶対に無理だった世界だ。

LLM推論（ローカルAI）

ローカルLLMを試したいなら、VRAMは「載せたいモデルの重さ」で決まる。7Bパラメータのモデル（Llama 3 8Bなど）をQ4量子化で動かすにはVRAM約6GB必要。12GBあれば13Bモデルまではなんとかなる。

16GBあれば、13Bモデルを余裕を持って動かせるし、条件次第では30B級のモデルにも手が届く。「ローカルでAIを回したい」という野望があるなら、この4GBの差は想像以上にデカい。

ゲーム開発（UE5 / Unity）

Unreal Engine 5のNaniteやLumenを使ったシーンでは、エディタだけでVRAM 8〜10GBを消費することがある。12GBだとエディタ+プレイでカツカツになる場面があるが、16GBなら安定して作業できる。

結論：手取り19万は RTX 5070 Ti を買え

結論はシンプルだ。AI開発を本気でやるなら、RTX 5070 Ti（VRAM 16GB）を選べ。

4万円の差額で得られるVRAM 4GBは、AI開発における「できること」の範囲を劇的に広げる。12GBで「OOMエラーに悩む時間」を金額換算すれば、Ti一択だ。

逆に「まずゲームを遊びたい、AI開発は軽く試す程度」なら、RTX 5070でも十分すぎるスペックだ。自分の優先度に正直になろう。

俺のRTX 2070S（VRAM 8GB）から見れば、どちらも夢のようなスペック。このブログのアフィリ収益で、いつかRTX 5070 Tiを手に入れてやる。