Sumber:

https://diy.zol.com.cn/1096/10960372.html

2025年3月18日、NVIDIAはGTCサンノゼにて、Grace Blackwellプラットフォームを搭載したデスクトップ向けAIスーパーコンピュータ「DGX™ Personal AI」を発表しました。ミニPCサイズながら、兆単位パラメータのモデルを学習可能なこの製品は、ミニコンピュータの究極形を示しました。

ほぼ同時期に、GMKtecの EVO-X2 は 235Bパラメータモデルのローカル推論を 126 TOPS の計算能力で実現。NVIDIA DGX Sparkと肩を並べ、「ミニ」の意味を再定義しました。

 NVIDIA DGX Spark

GMKtec EVO-X2

1. 初期のブレークスルー（1960年代–1970年代）

当時、コンピュータといえばIBMのメインフレームで、数十平方メートルを占有し、数百万ドルのコストがかかるものでした。1960年、DECは PDP-1 を発表。筐体1台に収まるサイズで、大学や中規模企業が初めて計算能力にアクセスできるようになりました。

1965年の PDP-8 は現代ミニPCの原点とされ、50kgの軽量筐体で18,000ドルという低価格を実現。研究者はメインフレームの順番待ちをせず、即座に計算が可能になりました。

1970年の PDP-11 は16ビットマルチタスクをサポートし、当時の米国電子業界から「1970年代で最も影響力のある技術製品」と評価され、世界市場の70%を占めました。

 

2. マイクロプロセッサ革命（1970年代–1990年代）

1971年のIntel 4004は、わずか爪サイズのチップに2,300個のトランジスタを集積。従来の多数の部品を置き換え、デスクトップサイズのマイクロコンピュータを可能にしました。

Altair 8800 や Apple I は家庭や教育現場にパソコンを普及させ、個人コンピューティングの時代を切り開きました。DECは旧来の大型ミニコンピュータに固執し、最終的に1998年にCompaqに買収され、ラック型ミニコンピュータ時代は終了しました。

 

3. 初期のミニPC探索（2000年代–2012年）

ナノメートル時代に入った半導体技術は、Intel AtomやAMD Geodeなどの低消費電力プロセッサを生み出しました。

● 産業用途：AdvantechやKontronの組込みモジュールが生産ラインでリアルタイム処理

● 教育用途：シンクライアント型ミニ端末でクラウドデスクトップを活用

● 省電力：30W以下で動作する小型マザーボードにCPU・GPU・メモリを統合

当時はまだ専門的用途が中心で、一般消費者向け市場は限定的でした。

 

4. 消費者市場へのブレークスルー（2013–2018年）

2013年の Intel NUC の登場は、ミニPCを一般消費者市場に押し上げました。

● 10×10cmのコンパクト筐体

● Celeron搭載、ユーザーによるメモリ・SSD換装可能

● オフィスや家庭、ホームエンタメに最適

その後、NUCは高速な世代交代を経て、Intel Core i7モデルまで登場し、軽量ゲームやクリエイティブ作業にも対応。

中国メーカーのGMKtecやMinisforumは、低価格（2,000元以下）でNUCスタイルの製品を投入し、国内市場を拡大しました。

 

5. AI時代のミニPC（2019年–現在）

2019年以降、AIの普及と中国メーカーの躍進により、ミニPCは デスクトップAIスーパーコンピュータ へと進化しました。

2024年：

● Apple Mac mini M4 がハードウェアレイトレーシング対応で登場

● GMKtec EVO-X2 がデスクトップAIスーパーコンピュータとしてデビュー

2025年、ミニPCは生産性ツールから ローカルAI推論マシン へと変貌しました。

 

6. NVIDIA DGX Spark vs GMKtec EVO-X2

NVIDIA DGX Spark

● Grace Blackwell GB10

● FP4計算 1 PFLOP

● LinuxベースのDGX OS

● プロフェッショナル向けAIワークフロー

GMKtec EVO-X2

● Ryzen AI Max+ 395（16コアZen5 CPU + RDNA3.5 GPU + XDNA2）

● 126 TOPS NPU

● Windows + Linux デュアルシステム

● 消費者向け価格で高コストパフォーマンス

 

7. 実際のAI性能

YouTubeテックブロガー Bijan Bowen のテストでは、AMD Ryzen AI Max+ 395 プラットフォームは、DGX Sparkを上回る応答速度と安定性を示しました。

● Llama 3.3 70Bモデル：AMD 4.9 tokens/s、NVIDIA 4.67 tokens/s

● GPT-OSS 20B：AMD 64.69 tokens/s、NVIDIA 60.33 tokens/s

統一メモリアーキテクチャと柔軟なメモリ割り当てが、大規模モデルでも高速処理を可能にしています。

 

8. 推奨ユーザー

GMKtec EVO-X2 は以下に最適

● 70B–235Bモデルをローカルで推論したい開発者

● GPU + NPU性能を必要とするクリエイター

● 小規模事業や個人でプライベートAIを活用したいユーザー

DGX Spark は極めて大規模モデルの研究向け

● 200B以上のモデル運用

● NVIDIAエコシステムとの完全互換が必要

● 高予算かつクラスタ運用が前提

 

9. 次世代のEVO-T2と18Aプロセス

2025年、GMKtecは EVO-T2 をIntel 18Aプロセス搭載で発表予定：

● 180 TOPS AI性能

● 128GB LPDDR5X

● 最大16TBストレージ拡張

● 2026年第1四半期リリース予定

 

まとめ

50年にわたるミニPCの進化は一貫して「小型化による高密度計算」を追求してきました。

GMKtec EVO-X2は、高性能・低消費電力・高コストパフォーマンス を実現し、開発者、クリエイター、個人ユーザーに最適なデスクトップAIスーパーコンピュータです。