192 GB。これがAMDの次世代Ryzen AI Max 400シングルチップAPUの統合メモリ上限だ。
つまり——PCにAPUを1つ搭載するだけで、300B以上のパラメータを持つ大規模言語モデルをローカルで実行できる。x86では初めてのことだ。
チップの名称：Gorgon Halo
コードネーム「Gorgon Halo」、正式名称Ryzen AI Max 400シリーズは、昨年のStrix Halo（Ryzen AI Max 300）の小幅アップグレード版だ。
主な仕様は以下の通り：
- CPU：16 Zen 5コア / 32スレッド、最大5.2 GHz（前世代5.1 GHz）
- GPU：40 RDNA 3.5 CU、最大3.0 GHz（前世代2.9 GHz）
- NPU：XDNA 2、55 TOPS（前世代50 TOPS）
- 最大統合メモリ：192 GB（前世代128 GB）
- VRAMとして使用可能：160 GB（前世代96 GB）
主なアップグレードは最後の2行——メモリ上限が64 GB引き上げられた点だ。CPU、GPU、NPUは小幅なクロック向上でアーキテクチャ変更はない。一見「微調整」チップに見えたが、メモリの増強で状況が一変した。
192 GBが分水嶺となる理由
300Bパラメータのモデルを4ビット量子化すると、約150 GBのVRAMを消費する。KVキャッシュとシステムオーバーヘッドを加えると、160 GBの使用可能VRAMがちょうど足りる計算だ。
これまでx86クライアントで300Bモデルを実行することはほぼ不可能だった：
- MacBook Pro M4 Max：最大128 GB統合メモリ——70Bには十分だが300Bには届かない
- RTX 5090 / 5080構成：シングルカード24～32 GB、100 GB超には3～4枚のカードが必要で価格は1万ドル超
- Ryzen AI Max 300：128 GB上限、M4 Maxと同水準
Gorgon Haloの192 GBは、「300B LLMをローカルで実行する」という課題を「サーバーを組む必要がある」から「ノートPCを買えばできる」に変えた初めての事例だ。
平たく言えば：DeepSeek V4 Pro 1.6Tはまだ無理だが、Llama 3.3 405B、Qwen3.6-Max 27B、GLM-5.1の中程度のモデルはこのチップ1つでカバーできる。
AMDの真の狙い：ゲームではなくAIエージェント
これはゲーミングノートPC向けではなく、AIエージェントのワークロード向けだ。
エージェント型ワークロードを実行する際、長時間稼働するエージェントは大規模モデルの重みをローカルメモリに数時間保持し続ける可能性がある。クラウドAPIの推論呼び出しコストは毎秒積み上がる。ローカルで実行可能なデバイスがあれば、プロフェッショナルユーザー（開発者、研究者、企業のエンジニアリングチーム）にとってROIは十分に見合う。
具体的なシナリオ：
- Claude Code / Codexのオフライン代替：開発者がローカルで70B～300Bモデルを実行し、コード補完をデータを外部に出さずに行う
- 企業の機密データ分析：法務、医療、金融業界ではクラウドモデルを使用できないため、ローカルLLMが唯一の解決策
- 長時間稼働エージェント：研究者が自動文献レビューエージェントを8時間実行する場合、クラウドAPIの請求額が予算を超える
XDNA 2 NPUは55 TOPSを提供し、「小規模モデルの常駐」用に設計されている——7Bモデルがルーチンタスクを処理し、300Bメインモデルが必要に応じて呼び出される。階層型アーキテクチャだ。
やや気になる詳細
OEMメーカーからの出荷は2026年第3四半期——ASUS、HP、Lenovoの3社が先行する。つまり、このチップを実際に購入できるのは早くても7月だ。
また、192 GB構成は安くない。Strix Haloのフル構成は現在約3,000ドルで販売されており、Gorgon Haloのフル構成は4,000ドル以上と予想される。システム全体を含めると、300Bモデルを実行できるノートPCは5,000～6,000ドルの価格帯になるだろう。
平たく言えば：このチップは一般消費者向けではない。 これまでH100やRTX 6000 Adaを購入していた小規模チーム、研究者、独立系開発者向けだ。
しかし、そのグループにとって、5,000ドルのノートPCで300Bモデルが実行できることは、3万ドルのH100カードよりもはるかにコスト効率が良い。
エコシステムへの影響
AMDの過去2年間のAI戦略は明確になってきた：
- データセンター：MI300X / MI400でNvidiaと真っ向勝負
- コンシューマーAPU：NPU + 大規模GPU + 大容量メモリを1つのダイに統合し、ローカルモデル推論を可能にする
Nvidiaのコンシューマー向けRTX 50シリーズは依然として統合メモリソリューションを提供していない。AMDは正面衝突を避け、「ローカルAI推論」という新市場を別のルートで開拓している。
Gorgon Haloが第3四半期に発売され、ローカルLLMツールチェーン（llama.cpp、Ollama、LM Studio）との連携が良好であれば、この道は成功する可能性がある。
次に注目すべきは——Apple M5 Maxのメモリ上限だ。Appleが今年秋にM5 Maxのメモリを192 GB以上に引き上げれば、ローカルAI推論のハードウェア戦争は本格化する。
出典：CocoLoop、AMD Ryzen AI Max 400 'Gorgon Halo' packs up to 192GB of unified memory（Tom's Hardware）、AMD Pushes Ryzen AI MAX 400 to 192GB Memory, Letting a Single Chip Run 300B+ Parameter LLMs Locally（WCCFTech）、AMD Ryzen AI Max 400: New APU Unlocks 192GB Unified Memory（HotHardware）、AMD confirms Ryzen AI MAX 400 will support up to 192GB memory and 160GB VRAM（VideoCardz）