AI×コーディング

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Zed 推奨スペック｜「描画用GPU」と「AI推論用GPU」を切り分けるRust製ネイティブエディタの必要環境

Zedの推奨スペックで混同しやすいのが「描画用GPU」と「AI推論用GPU」。UI描画には一般GPU（Linux=Vulkan 1.3／Windows=DirectX 11対応）で足り、AI推論はクラウド利用なら高価なGPUは不要です。ローカルのOllamaを使うときだけVRAMが論点になります。
2026.06.22 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルAI環境
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Continue 推奨スペック｜クラウド構成はGPU不要、ローカルモデルで初めてVRAMが効く二面性

Continueの必要スペックがはっきりしないのは、推論の場所を自分で選べる二面性が理由です。クラウドAPI構成ならAI用GPUは不要でRAM・CPUが中心。一方、Ollama等でローカルモデルを回す構成にした途端、GPUのVRAMが体感速度を左右する主役になります。両構成の推奨スペックを切り分けて整理します。
2026.06.21 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルAI環境
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Windsurf（現Devin Desktop）推奨スペック｜スタンドアロンAIエディタはGPU不要、効くのはRAM・SSD

Windsurfを快適に使うのに、高価なAI用GPUは要りません。標準的な内蔵モデルやクラウドモデルを使う範囲では、重いAI推論はサービス側で処理されるため、手元のPCで効くのはRAM・CPU・SSDの3つ。結論を先に置くと、推奨はRAM 16GB以上・NVMe SSD・最近のミドルクラスCPUで十分です。
2026.06.20 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルAIエージェント
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Cline 推奨スペック｜ビルド・テストをローカルで回すコマンド実行型エージェントのPC選び

Clineとは、エディタ拡張を中心にCLI・Kanban・SDKでも使えるオープンソースのAIコーディングエージェント。「Clineが重い」「どんなPCなら快適に動くのか」と気になって調べている方が多いはずです。先に結論を言うと、ClineはLLMの推論をクラウドへ投げる構造のため、本体にAI用の専用GPUは通常要りません。効くのは、エージェントがローカルで回すビルドやテストの重さ、VS CodeとMCPサーバの常駐メモリ、そしてストレージ速度の3点です。
2026.06.19 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードPC構成
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Aider 推奨スペック｜repo-mapとgit連携が効くCLI、推論はBYOKでクラウドにもローカルにも

Aiderとは、ターミナルで動くオープンソースのAIペアプログラミングCLIである。 Aiderに必要なスペックを聞かれたときの答えは、一段ではなく二段構えになります。一段目はAider本体。これはコードを書くAI処理そのものではなく、リポジトリを読み解いてgitに変更を反映する作業を回す部分です。
2026.06.18 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルAI環境
PC構成

GitHub Copilot 推奨スペック｜AI推論用GPUは通常不要・効くRAMと固有の注意点

GitHub Copilot の推奨スペックを解説。標準利用ではAI推論はクラウドでAI用GPUは通常不要、効くのはRAM・CPU・SSD。拡張はホストエディタ依存で、企業ネットワーク（プロキシ・SSL検査）が現実の壁。料金のAIクレジット・プライバシー・CLIのBYOKまで公式情報で整理。
2026.06.16 AIハードウェア図鑑
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