今、さっきドスパラのASUS DGX Sparkの価格と在庫を調べてみたら、なんと在庫が復活して、価格据え置きで585,530円。EVO-X2が556,469円。あまり価格差がない。MAC Miniのハイメモリ系が入手困難になったとなると、これらのマシンは絶対お買い得だと思う。特にDGX Sparkは！AIに関して、入手困難や高騰で悩むのであれば、決断してもいいと思う。Blackwell世代で比較すると、予算60万円だとdGPU構成だとVRAM 16GB-32GBがせいぜい。余計DGX Sparkがお買い得に感じてしまう。DGX Sparkが売り切れていたら時点は、EVO-X2の128GB RAMモデルか入手できれば、MAC Mini。
閑話休題
前回整理したように、2026年のローカルAI環境では、単にdGPUのVRAM容量だけを見ればよい時代ではなくなっている。
画像生成、ComfyUI、CUDA依存ワークフローでは、今でもNVIDIA dGPUが強い。一方で、Agent AI、MCP連携、long context、長文RAGでは、モデル本体だけでなく、context込みの実行時メモリが問題になる。
そのため、2026年のマシン選びでは、GPU性能だけでなく、UMAのように大容量メモリをAI用途へ使いやすい構成が重要になる。
最初に結論を言うと、2025年まで言われていた「VRAM容量が最重要」という時代は、かなり変わり始めている。
むしろ現在は、
GPU FLOPS
よりも、
Memory / KV Cache / Agent耐性
の比重が急速に上がっている。
その結果、2026年のローカルAIマシン選びでは、
-
Agent AI
-
MCP
-
huge context
-
長文RAG
-
ComfyUI
-
動画生成
を全部どう扱うかが重要になっている。
2026年のローカルAIマシン選びの前提
ここでは、Agent AI、MCP、huge context、ComfyUIの快適運用を前提に、候補となるマシン構成を整理する。
単純なLLMチャットだけであれば、選び方は比較的簡単である。短いcontextで高速に動くdGPUを選べばよい。
しかし、Agent AIでは、会話履歴、ツール結果、MCP連携、RAG文書、実行ログなどがcontextを圧迫する。そのため、GPUの演算性能だけでなく、どれだけ大きなcontextを保持できるか、どれだけ実行時メモリに余裕があるかが重要になる。
一方、画像生成や動画生成では、今でもCUDA、TensorRT、VRAM帯域、dGPUの演算性能が効く。したがって、Agent AIと画像生成を同じ尺度で評価すると、マシン選びを誤りやすい。
ここでは、2026年5月現在で、以下の前提で比較する。
-
dGPU：Ubuntu Linux 26.04 + CUDA
-
EVO-X2 UMA 128GB 56万円：Ubuntu Linux 26.04 + ROCm 7.2.3
-
価格と在庫、納期で比較して購入すること。安いのはメモリ容量が少ないので注意！
-
DGX Spark（ASUS GX10）ドスパラで59万円
-
価格変動と在庫の有無が激しい。ただ、2026年5月だと60万円で買える。ASUS版のDGX Sparkは内蔵ディスクがNVME 1TBなので、注意。4TBにするには追加で20万円近くかかる。
-
Mac：macOS + MLX
-
Mac mini M4 Pro 48GB 353,800円
-
Mac Studio M4 Max 64GB 463,800円
-
Mac Studio M3 Ultra 96GB 893,800円
-
「画像生成最速」ではなく「快適運用」前提
-
Appleは2026年現在、メモリ供給制限で高RAM SKUが大幅縮小（TechRadar）
2026年比較（Agent AI / MCP / huge context / ComfyUI快適運用前提）
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項目
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RTX5090 マシン
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RTX PRO 6000 マシン
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Mac Mini / Mac Studio 単体
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EVO-X2 (Linux) 単体
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EVO-X2 (Linux) + RTX5080
|
DGX Spark
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コメント
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|---|---|---|---|---|---|---|---|
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構成
|
RTX 5090 VRAM 32GB
+ RAM 128GB
|
RTX PRO 6000 VRAM 96GB
+ RAM 256GB推奨
|
M4 Pro 48GB /
M4 Max 64GB /
M3 Ultra 96GB
|
EVO-X2 UMA 128GB
|
EVO-X2 UMA 128GB +
RTX5080 VRAM 16GB
+ RAM 64GB〜128GB推奨
|
DGX Spark UMA 128GB
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2026年はKV Cache耐性が重要
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代表構成
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RTX5090 + Ryzen/Intel
|
RTX PRO Blackwell WS
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M4 Pro 48GB /
M4 Max 64GB /
M3 Ultra 96GB
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Strix Halo 128GB
|
Strix Halo + RTX5080
|
Grace Blackwell
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Appleは現在96GB上限 (Tom’s Hardware)
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価格感
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80〜120万
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150〜250万
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35〜90万
|
56〜60万
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90〜100万
|
60〜200万
（ASUS系〜エンタープライズ保守込み） |
Mac高RAMは供給減少中 (TechRadar)
マザボメーカーのものは安め。エンタープライズ系は保守が手厚い分、高額
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dGPU VRAM / UMA共有
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32GB
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96GB
|
UMA共有
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UMA共有
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16GB
|
UMA共有
|
UMAはKV Cacheに強い
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メインメモリ / UMA共有
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128GB
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256GB
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UMA 48GB / 64GB / 96GB
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UMA 128GB
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EVO-X2 UMA 128GB +
RTX側64〜128GB
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UMA 128GB
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Agent AIはRAM消費が非常に大きい
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Agent AI
|
dGPU VRAM 16GBだけだと辛い。
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||||||
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Agent AI
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△
|
○
|
○〜◎
|
◎
|
◎
|
◎
|
M3 Ultra 96GBはかなり強い
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huge context
|
△
|
○
|
○〜◎
|
◎
|
◎
|
◎
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Macは96GB上限が惜しい
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MCP
|
△
|
○
|
○〜◎
|
◎
|
◎
|
◎
|
UMA系が有利
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KV Cache耐性
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△
|
○
|
○〜◎
|
◎
|
◎
|
◎
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KV Cacheが2026年の本質
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画像、動画生成
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MACでなければ実用レベル
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||||||
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ComfyUI
|
◎
|
◎
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×〜△
|
△
|
◎
|
○
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Apple SiliconはComfyUI弱い
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|
動画生成
|
◎
|
◎
|
×
|
△
|
○
|
○
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EVO-X2動画生成時はGTT 64GB
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|
画像生成速度
|
◎
|
◎
|
×
|
△
|
○〜◎
|
○
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z-image turbo比較：RTX5090=5秒 / DGX=7秒 / EVO-X2=20秒
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|
画像生成快適性
|
◎
|
◎
|
△
|
○
|
◎
|
◎
|
「快適」ならDGX強い
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|
その他
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||||||
|
TensorRT
|
◎
|
◎
|
×
|
×
|
◎
|
◎
|
NVIDIA優勢
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|
CUDA
|
◎
|
◎
|
×
|
×
|
◎
|
◎
|
CUDA依存workflowでは重要
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|
静音
|
△
|
×
|
◎
|
◎
|
○
|
◎
|
Apple/DGXは静音強い
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|
消費電力
|
△
|
×
|
◎
|
◎
|
○
|
◎
|
RTX PROはかなり重い
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|
管理性
|
○
|
△
|
◎
|
◎
|
△
|
◎
|
1台完結型は楽
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|
拡張性
|
◎
|
◎
|
△
|
△
|
◎
|
△
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Apple/DGXは拡張弱め
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|
コスパ
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○
|
△
|
○〜◎
|
◎
|
◎
|
◎
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M4 Pro 48GBは依然かなり強い
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将来性
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○
|
○
|
○〜◎
|
◎
|
◎
|
◎
|
AppleはRAM供給制限が懸念
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Agent AI向け限定で考えると
以前は、EVO-X2は「大容量UMAを比較的安価に使えるLinuxマシン」という立ち位置で、DGX Sparkとは価格帯が大きく異なっていた。
しかし、2026年5月時点では状況が変わっている。
-
EVO-X2 UMA 128GB：56〜59万円
-
ASUS DGX Spark（GX10）：約59万円
となり、両者がほぼ同価格帯へ入ってきた。
これはかなり大きな変化である。
従来の感覚では、
EVO-X2
→ コスパUMA
DGX Spark
→ 高価な全部入り
であった。
しかし、価格差がほぼ消えると、DGX Spark側の破壊力が一気に増す。
なぜなら、DGX Sparkは、
-
CUDA
-
TensorRT
-
UMA 128GB
-
huge context
-
Agent AI
-
MCP
-
ComfyUI
を1台で成立させているからである。
従来は、
CUDAが欲しい
→ NVIDIA dGPU
UMAが欲しい
→ Apple Silicon / Strix Halo
という分離があった。
しかしDGX Sparkは、この境界をかなり崩し始めている。
特に、Agent AIと画像生成の両方を1台で扱いたい場合、価格差が小さいならDGX Sparkを選ぶ合理性が非常に高くなる。
画像生成向け限定で考えると
画像生成向け限定で考えると、基本的にはdGPUである。
Stable Diffusion、Flux、ComfyUI、Upscaler、CUDA workflowを重視するなら、NVIDIA dGPUが強い。
特に、
-
RTX 5090
-
RTX PRO 6000
のような構成は、依然として画像生成では圧倒的に強い。
ただし、画像生成だけを見るならdGPUでよいが、Agent AIまで含めると話が変わる。
ここが2026年の一番重要な変化である。
Agent AIと画像・動画生成の両方を取る場合
Agent AIとComfyUIを両立したい場合、かなり現実的なのは以下である。
EVO-X2 + 外付けdGPU
Agent AIはUMA 128GB側で処理し、画像生成だけdGPUへ逃がす。
これはかなり合理的である。
特に、
-
huge context
-
MCP
-
長文RAG
-
Open WebUI
-
Agent AI
ではUMAが効き、
-
ComfyUI
-
Flux
-
動画生成
-
Upscaler
ではCUDAが効く。
つまり、役割分離が非常に合理的になっている。
EVO-X2の価値はどこに残るのか
価格差がほぼ消えたことで、EVO-X2は以前のような「圧倒的コスパUMA」ではなくなった。
しかし、EVO-X2側にはまだ重要な価値が残っている。
それは、
-
Linux x86_64互換性
-
ROCm
-
Docker互換性
-
ARM64回避
-
外付けGPU拡張
-
実験用途
-
自作・検証用途
である。
DGX Sparkは非常に魅力的である一方、ARM64 Linuxマシンである。
つまり、
-
amd64前提コンテナ
-
x86バイナリ
-
一部Docker image
では問題が出る可能性がある。
2026年でも、ARM64罠はまだ残っている。
そのため、
「Linuxで自由にAIスタックを触りたい」
のであれば、EVO-X2の価値は依然として高い。
EVO-X2 + 外付けdGPUという作戦
GPUカードと外部電源などの余剰がある場合、GMKtec EVO-X2のM.2 NVMeスロットへ、
-
OCuLink
-
CU-Link
を接続し、外付けdGPUを増設する方法がある。
これは実際かなり合理的である。
EVO-X2単体では、UMA 128GBによりAgent AI、MCP、huge contextには強い。一方、画像生成や動画生成ではdGPUほど速くない。
そこで、必要なときだけ外付けRTXを使う構成にすると、Agent AIと画像生成を役割分担できる。
この構成の強み
普段は、以下を低消費電力で運用する。
-
EVO-X2 UMA 128GB
-
Agent AI
-
MCP
-
huge context
必要時には、以下を外付けdGPUで高速化する。
-
外付けRTX
-
ComfyUI
-
動画生成
この構成は、Agent AIと画像生成の両方を追う場合にかなり現実的である。
ただし、弱点もある。
-
見た目が「改造感」強い
-
配線が増える
-
安定性が少し落ちる
-
ケース一体感がない
そのため、きれいな1台完結型を求めるならDGX Sparkの方が向いている。一方、コスパと実験性を重視するなら、EVO-X2 + 外付けdGPUはかなり面白い。
DGX Sparkが価格破壊を始めている
今の市場を見ると、
EVO-X2が弱くなった
というより、
DGX Sparkが価格破壊を始めた
に近い。
以前は、
CUDA
or
UMA
だった。
しかしDGX Sparkは、
CUDA
+ UMA 128GB
をかなり現実的な価格帯へ持ち込んできた。
これはローカルAI市場ではかなり大きい。
特に、
-
Agent AI
-
huge context
-
ComfyUI
-
MCP
-
RAG
を1台で全部やりたい場合、DGX Sparkの存在感は非常に強い。
DGX Sparkの次点でEVO-X2
ASUS版DGX Sparkが約60万円で安定して入手できるのであれば、Agent AIと画像生成を1台で両立したい用途では、DGX Sparkを優先して考えた方がよい。
理由は単純である。
DGX Sparkは、UMA 128GBに加えて、CUDAとTensorRTを使えるためである。Agent AI、MCP、huge context、ComfyUIを1台で扱うなら、EVO-X2よりも守備範囲が広い。
ただし、DGX Sparkは価格変動と在庫状況の影響を受けやすい。特にASUS版GX10のような比較的安価なモデルが常に同じ価格で買えるとは限らない。
そのため、DGX Sparkが手に入らない、納期が長い、価格が大きく上がっている、あるいはARM64 Linuxを避けたい場合の次点として、GMKtec EVO-X2は十分に有力である。
EVO-X2の強みは、以下にある。
-
UMA 128GB
-
Linux x86_64
-
ROCm
-
Docker互換性
-
ARM64罠の回避
-
huge context
-
Agent AI
-
MCP
-
消費電力
-
外付けdGPU拡張の余地
Agent AI、MCP、long context、長文RAGを試すには、UMA 128GBは非常に大きい。さらにLinux x86_64で自由に構成できるため、Open WebUI、Ollama、ROCm、Docker、MCP、RAG、ComfyUIなどを自分で組み合わせたい人には向いている。
一方で、弱点もある。
-
最速ではない
-
MLXなし
-
CUDAなし
-
OS入れ替え前提
-
画像生成ではNVIDIA dGPUに劣る
-
DGX Sparkと同価格帯になると、全部入り構成としての見劣りが出る
つまり、EVO-X2は「DGX Sparkより安いから選ぶマシン」から、「DGX Sparkが買えない場合、またはx86_64 Linux環境を重視する場合の現実的な次点」へ立ち位置が変わった。
2026年5月時点の価格感では、ベストバイはDGX Spark寄りになっている。しかし、在庫、納期、価格変動、ARM64互換性、Linux x86_64での扱いやすさまで含めると、EVO-X2はまだ十分に選択肢に残る。
簡単さならMac
一番楽にAgent AIを使いたいなら、Macは依然として強い。
macOS、Apple Silicon、MLX、Ollama、Open WebUIの組み合わせは扱いやすい。静音性、省電力性、筐体完成度も高く、日常利用も含めて非常に完成度が高い。
特にMac Studio M4 Max 64GBは、価格と性能のバランスが良い。Mac mini M4 Pro 48GBも、メモリ容量が許容できるならかなり強い。
ただし、Macは画像生成が弱い。ComfyUIやCUDA依存ワークフローでは、NVIDIA dGPUの方が有利である。
また、2026年時点では高メモリSKUの選択肢が狭くなっており、96GB以上の構成を安価に選びにくい。
そのため、Macは「Agent AIを楽に使う」用途には強いが、「画像生成やCUDA workflowも本気でやる」用途では弱点がある。
dGPUだけ構成が一番コスパ悪くなりつつある理由
これはかなり本質的である。
2026年のAgent AI、MCP、huge context前提では、
dGPU only
は一番バランスが悪くなりつつある。
画像生成には非常に強い。
しかし、Agent AIでは、
-
KV Cache
-
MCP state
-
memory
-
huge context
で、VRAM不足になりやすい。
つまり、
速いが載らない
世界である。
2025年までの感覚では、大きなVRAMを持つdGPUを買うことが正解に見えた。
しかし、Agent AIでは、単にVRAMがあるだけでは足りない。contextを大きくし、RAG文書を保持し、MCPの結果を積み、作業履歴を残すと、VRAMの制約が一気に見えてくる。
そのため、今後は、以前のような、
GPU FLOPS競争
から、
Memory / KV Cache / Agent耐性
へ移行している。
その結果、役割分離がかなり合理的になっている。
-
Agent AI → UMA
-
画像生成 → dGPU
この分担が、2026年のローカルAIマシン選びでは重要になる。
2026年の現実的な最適解
画像生成
→ dGPU
Agent AI
→ UMA
全部入り
→ DGX Spark
DGX Sparkが買えない / ARM64を避けたい / Linux x86_64で遊びたい
→ EVO-X2
一番楽
→ Mac
ベストバイ提案
|
用途
|
推奨
|
|---|---|
|
一番楽にAgent AIを使いたい
|
Mac Studio M4 Max 64GB
|
|
LinuxでAgent AIを触りたい
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GMKtec EVO-X2 128GB
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|
Agent AIと画像生成を1台でやりたい
|
DGX Spark
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|
画像生成重視
|
NVIDIA dGPUマシン
|
|
Agent AIと画像生成を両立
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EVO-X2 + RTX系dGPU
|
|
CUDA依存workflow重視
|
RTX 5090 / RTX PRO 6000 / DGX Spark
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|
静音・省電力重視
|
Mac / DGX Spark / EVO-X2
|
まとめ
2026年のローカルAIマシン選びでは、dGPUだけを見て選ぶと失敗しやすい。
画像生成だけならdGPUでよい。
しかし、Agent AI、MCP、huge context、長文RAGを本気で使うなら、UMA 96GB〜128GB級のマシンが必要になる。
そして2026年5月時点では、DGX SparkがUMA 128GB + CUDAを約60万円という価格帯へ持ち込んできた。
これはローカルAI市場ではかなり大きな変化である。
以前は、
CUDAかUMAか
だった。
しかし現在は、
CUDA + UMA
が現実的になり始めている。
去年までの正解は、「できるだけ大きなVRAMを持つdGPUを買うこと」だった。
しかし、Agent AI時代の正解は少し違う。
これから重要になるのは、
-
Memory
-
Context
-
KV Cache
-
Agent耐性
である。