比較表
| 観点 | クラウド GPU（一般論） | AI KIZAI.JP（Mac Studio リモート） |
|---|---|---|
| 料金モデル | 従量課金（時間あたり）が一般的 | 定額制（3日・週・月・3ヶ月から選択） |
| アーキテクチャ | GPU VRAM（製品・プランにより変動） | Apple Silicon ユニファイドメモリ（CPU / GPU 共有・512GB） |
| マシン占有 | 共有・割当て型が一般的 | 専有（1 台まるごとお客様専用） |
| 接続方式 | 管理コンソール・SSH | Tailscale VPN 経由 SSH / VNC（外向きポートなし） |
| コスト予測のしやすさ | 使用量に応じて変動 | 定額のため予測しやすい |
| 得意な用途 | 短時間のバースト並列計算・大規模学習 | 24 時間稼働・常駐エージェント・ローカル LLM 検証 |
どんな時に Mac Studio リモートを選ぶか
決済からすぐに利用開始
決済完了後、ダッシュボードから接続情報を即座に確認できます。Tailscale をインストールして接続情報を入力すれば SSH / VNC で接続。クラウド GPU のようなインスタンス起動や環境構築の待ち時間はなく、申し込み当日から開発を始められます。
長時間 / 24 時間稼働のエージェント・ローカル LLM
OpenClaw・Claude Code・Codex などの自律エージェントや Ollama 推論を 24 時間動かし続ける場合、従量課金より月額定額が有利です。
月額固定で予算管理したい
利用時間に応じてコストが変動しないので、法人の PoC 予算や個人の月額コストを見積もりやすくなります。
Apple Silicon の実機で検証したい
MLX・llama.cpp の Apple Silicon 最適化をネイティブで確認したい場合、仮想化ではなく実機が必要です。
機密データをローカル環境で扱いたい
Tailscale の end-to-end 暗号化で接続し、専有マシン上でデータを処理。外向きポートを一切開けない構成です。
API 課金・レート制限なしでローカル LLM を使いたい
Ollama 経由で Llama・Qwen・DeepSeek などをローカル実行。API コストやレート制限を気にせず推論を回せます。
どんな時にクラウド GPU が向くか
Mac Studio が向かないケースもあります。以下のような用途ではクラウド GPU サービスが適しています。
短時間の大規模並列学習（トレーニング）
数百〜数千 GPU を使った大規模な分散学習では、クラウド GPU サービスのスケーラビリティが強みです。
特定の GPU アーキテクチャが必要
H100・A100 など特定の NVIDIA GPU でしか動かないワークロードや、CUDA 依存の強い処理にはクラウド GPU が向いています。