初心者がIntel Arc Pro B60でローカルな「第二の脳」を構築：Qwen 3.8 27Bが38 tok/s、128Kコンテキスト

コーディング経験ゼロの非開発者が、古いDell OptiPlex上でほぼローカル完結のパーソナルAIエージェント（OpenClaw）を構築し、さらにIntel Arc Pro B60 GPUを中心とした専用AIサーバーを組み上げた。ソースは、具体的なハードウェア、コスト、結果を詳細に記した記事で、Qwen 3.8 27Bを約38 tok/s・128Kコンテキストウィンドウで動かした事例も含まれている。

始まり

著者はごく普通のチャットボットユーザーで、用途は調査と文章作成だけだった。そんな中、OpenClaw（単に会話するだけでなく、実際に行動するAIエージェント）を紹介するYouTube動画を見て、構築を始めた。セットアップは約2日で完了し、古いDell OptiPlex 3431上で無料のClaudeアカウントを使い、当初は月20ドルのChatGPTサブスクリプションで運用していた。

Dell（エージェントのコントロールプレーン）

• CPU：Intel Core i9-9900（標準のi5からアップグレード）
• RAM：32GB DDR4-2666（元は64GB。半分をAIボックスへ移設）
• GPU：NVIDIA Quadro P620 2GB（標準搭載。AIには役立たず）
• OSドライブ：512GB NVMe（追加）
• ストレージ：2TB SATA SSD（元から搭載）
• OS：Windows 11 Pro

OpenClaw（エージェントハーネス）、メモリ、スケジューリング、Telegram（チャットインターフェース）、バックアップを実行し、いつでもAIボックスへ配備できるローカルモデルを保存している。

安定性の問題は、DellがAmazonで同梱していた安価な「グレーマーケット」メモリに起因することが判明した。著者は不良RAMがWindowsファイルを破損させた可能性を疑っている。i9へのアップグレードは、これまでで唯一の無駄な出費（eBayで200ドル）だったと述べており、エージェントは購入に反対すると文字通り懇願していたという。

BlackBox（BB）— 専用AIサーバー

エージェントを運用する中で、著者は2,000ドルのMac Studioを発注したが、必要な処理を実行できるモデルを動かせないと気づいてキャンセルした。一時は完全クラウド運用に移行し、月20ドルのClaudeと月100ドルのChatGPTプランで、エージェントを動かすだけで月120ドルかかる状態は罠のように感じられた。

転機となったのは、Qwen、GPT-OSS 20B、Mistral、Gemmaといった小型のオープンモデルだった。Qwen 3.8 27Bが登場したとき、エージェントにAIを提供することだけに特化した別マシンの構築を決意した。この分離はプロジェクト最大の決断だったと評されている。

基本ルール

すべては汎用的で交換可能でなければならない — 特定のモデル、ハードウェア、あるいはエージェントハーネスそのものに縛られてはならない。これにより、ローカル推論はそのままに、エージェントのホストマシンだけを変更できる。

報告された数値

Intel Arc Pro B60上で、Qwen 3.8 27Bを約38 tok/s、128Kコンテキストウィンドウで動作。現在はデフォルトモデルとなっており、クラウドモデルはその逆ではなくバックアップとして位置づけられている。完全なスペック、設定、数値は元記事に記載されている。