<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>AIエンジニア PCスペック on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/ai%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2-pc%E3%82%B9%E3%83%9A%E3%83%83%E3%82%AF/</link><description>Recent content in AIエンジニア PCスペック on Negi AI Lab</description><image><title>Negi AI Lab</title><url>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</url><link>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</link></image><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ja</language><lastBuildDate>Sun, 02 Aug 2026 03:01:37 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/ai%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2-pc%E3%82%B9%E3%83%9A%E3%83%83%E3%82%AF/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>ローカルLLM環境の選び方と比較：RTX 4090かMacか？Qwen/DeepSeekを実戦投入するエンジニアの投資判断</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/local-llm-hardware-guide-rtx-vs-mac/</link><pubDate>Sun, 02 Aug 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/local-llm-hardware-guide-rtx-vs-mac/</guid><description>Qwen2.5やDeepSeekなどの高性能な中国製LLMを実戦で回すなら、VRAM 16GB以上がスタートライン。推論速度とコーディング体験（Curso...</description></item></channel></rss>