これから生成AIを勉強したい方は次のようなPCを自作すると良いでしょう。
CPU
CPUはIntel Core i5以上のもの。後々のことを考えるとなるべく最新モデルを選択しましょう。モノづくり塾のPCはCore i5 13400という極普通のCPUを搭載したものです。
マザーボード
マザーボードはMicroATXかATX規格のもの。少し家で使うには大きいですが、AIを動かすと長時間計算しつづけることが多いので熱を逃しやすい大きめのケースに収めるマザーボードが良いです。
メモリ
メモリは32GB以上。最新のCPUの使用を前提にすればDDR4かDDR5のメモリを使うことになります。DDR4ならだいぶ価格が下がってきています。
電源
電源は余裕を持って。GPUの電力をまかなって余裕で動かせる750Wから1000Wクラスのものを選びます。
ストレージ
ストレージはSSDで最低でも512GBはあった方が良い。AIのモデルファイルは結構大きいので、いくつものモデルを試すことを考えるとストレージは大きい方が良いです。
GPU
GPUは機械学習をする上で最も重要な部品です。一番安いのがNvidia RTX 3060 12Gメモリ、次に安いのがRTX 4060Ti 16Gメモリ。これくらいのものを使えば、勉強目的ならなんとか実用になると思います。GPUを選ぶときはVRAMの容量が重要です。なるべくVRAM容量の大きな物を選びます。
もっとも安価な組み合わせで組めば総額で13万円くらいで収まると思います。
予算に余裕があれば、Core i5をCore i7やCore i9にする。メモリはもっと大きくする、発熱問題を避けるために水冷式CPUクーラーを取り付ける、ストレージは制限いっぱい大きなものにする、もっと大容量のGPUを選ぶなどします。高速なCPUや大容量のGPUを使う場合は電源容量も見直す必要があります。
はじめてでも１日あれば組めます。是非挑戦してみてください。
ソフトウェア環境
ソフトウェアですが、OSはUbuntu Linuxがイチオシです。Windowsでもやれますが、WSL (Windows Subsystem for Linux）を使ってわざわざLinuxのサブシステムを構成して使うくらいなら最初からUbuntuを使いましょう。
UbuntuをインストールしただけではNvidiaのGPUを使えないので、Nvidia GPUドライバー、CUDAツールキットなどを追加インストールします。
PythonはUbuntuをインストールすれば最初から入っています。Pythonの環境を管理するAnacondaをインストールしましょう。
AI実行環境を作るのに便利なことがありますのでDockerをインストールしましょう。
全部やっても１日か２日の作業です。