OpenClawのために80万円PCは必要？XServer VPS＋自宅PC分離構成を実測【Ollama】

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先に結論：OpenClawやOllamaを試すために、最初からM4 Ultra 192GBやRTX 4090×2の高価なPCを買う必要はありません。今回、XServer VPSを24時間動く司令塔、自宅の古いWindows PCをOllama推論担当に分けて実測したところ、自宅PCが100% CPU推論中でもVPSのAPIは10回すべてHTTP 200、平均0.0987秒で応答しました。ただし推論自体は速くならず、大規模モデル用GPUの代替でもありません。総合判定は「一部解決」です。

2026年9月1日、XServer VPS 4GBと自宅PCのOllama 0.33.2を同時に動かし、qwen3-vl:2bの処理時間、PC負荷、VPS応答時間、メモリ使用量を記録しました。本記事はスペック比較だけではなく、OpenClaw導入前の分離構成を実機で検証した一次情報です。

OpenClaw用に80万円級PCを買う悩みはXServer VPSで解決する？

VPSの役割は巨大モデルを高速に回すことではなく、ジョブ受付、状態管理、証跡保存、外出先からの指示を止めないことです。重い推論だけを自宅PCへ任せれば、まず手持ちの機材でワークフローを確かめられます。

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M4 Ultra 192GBやRTX 4090×2が話題になる理由

今回の悩みは、Zennの「OpenClaw × OllamaをMacBook 16GBで動かす – ローカルLLM入門」を起点にしました。同記事では、MacBook Pro 16GBのCPUでQwen3:8bを動かした際は応答まで約1分、クラウドLLMは1〜3秒だったという体験や、快適ラインの例としてM4 Ultra 192GBが約80万円、RTX 4090×2が約60万円と紹介されています。

ただし、モデルを全部ローカルで高速実行する話と、AIシステムの司令塔を24時間稼働させる話は分けて考えられます。そこで今回は、モデル性能ではなく「自宅PCが忙しくても司令塔が応答するか」を測りました。

今回の実験でOpenClaw本体は動かした？

いいえ。OpenClaw本体はまだインストールしていません。今回は、OpenClaw公式ドキュメントを参照しつつ、その前段階としてOllama推論ワーカーとVPS司令塔を分離できるかだけを検証しました。

未検証なのは、OpenClawのツール実行、ジョブキュー、自動再送、VPN経由の接続、Androidスマートフォン操作です。「OpenClawをXServer VPSで完全稼働できた」という記事ではありません。

XServer VPSと自宅PCをどう分担した？

XServer VPSでは既存の公開サービスを止めず、自宅PCだけでOllamaを実行しました。VPSのready APIは、PostgreSQLと証跡保存領域が利用できるかを返します。モデルAPIをインターネットへ直接公開する構成にはしていません。

自宅PCでqwen3-vl:2bをコールド起動した結果

モデルを停止した状態から、temperature 0、seed 42、最大128トークン、context 1024で生成しました。同時にVPSへ20回アクセスし、自宅PCのCPU使用率も採取しました。

最初の20回は通信完了と所要時間を保存しましたが、HTTPコードを別フィールドへ記録していません。そのため、ここでは「20回すべてHTTP 200」とは書かず、20回完了とだけ判定します。

モデル常駐後の推論とVPS応答を同時計測

次に、モデルがメモリへ載った状態で最大64トークンを生成し、その間にVPSのready APIへ10回アクセスしました。今度はHTTPコードも保存しています。

自宅PCが推論処理をしていても、別のXServer VPSで動くAPIは影響を受けませんでした。司令塔と推論担当を別マシンへ分ける意味を、数字で確認できた部分です。

実験中に発生した問題は？

問題1：qwen3-vl:2bのresponse本文が空だった

Ollamaは指定した上限までトークンを処理し、速度や時間のメトリクスを返しましたが、今回の条件ではresponse本文が空でした。したがって「回答生成に成功した」とは扱いません。推論処理と分離構成の負荷計測には使えましたが、モデル・プロンプト・think設定は別途調整が必要です。

問題2：自宅PCはGPU推論にならなかった

自宅PCにはIntel UHD Graphics 620しかなく、Ollamaの表示は100% CPUでした。XServer VPSを加えても、自宅PCの生成速度13 token/秒前後が高速化されるわけではありません。高性能GPUが必要な処理は、別のGPUマシンやAPIへ委ねる設計が必要です。

問題3：今回だけでは回線切断への耐性が分からない

短時間の同時アクセスでは安定しましたが、自宅回線の切断、PCのスリープ、ジョブ再送は未検証です。実運用では、VPS側に永続キューを置き、自宅PCが再接続したら未処理ジョブを取得する仕組みが必要です。

高価なAI PCを買わずに済む部分

• 24時間動く受付APIを自宅PCから分離できる
• 小型モデルなら既存PCでワークフローを先に試せる
• 操作履歴、スクリーンショット、エラーをVPS側へ集約できる
• 必要になった時点でGPU PCや外部APIを追加できる
• モデル選定前に、司令塔とワーカーの通信設計を検証できる

XServer VPSでは解決しない部分

• 自宅PCのCPU推論速度そのもの
• 70B級モデルを4GB RAMへ載せること
• CUDA前提ソフトの実行
• OpenClawの全機能が期待どおり動くか
• 長時間運用時の切断、再送、認証、監視

XServer VPSは「高価なGPU PCの代用品」ではなく、機材を後から差し替えられる司令塔です。この区別をしないと、VPSを契約してもローカルLLMが速くならないというミスマッチが起きます。

次に作る実運用構成

1. VPSに認証付きジョブAPIとPostgreSQLキューを用意する
2. TailscaleまたはWireGuardでVPSと自宅PCを閉域接続する
3. 自宅PCのワーカーが未処理ジョブを取りに行く方式にする
4. Ollamaの回答、処理時間、使用モデル、エラーをVPSへ返す
5. ADBで所有Android端末を操作し、画面・操作履歴・料金表示を証跡として保存する
6. OpenClawを導入し、権限を絞ったツールだけを接続する

外部から自宅PCのOllamaポートを直接開けるより、自宅PC側からVPSへ接続して仕事を取得する方式の方が、家庭のルーター設定と攻撃面を減らしやすくなります。

結論：OpenClawのために最初から80万円級PCは必要？

今回の目的なら、最初からは必要ありません。XServer VPSを司令塔にし、手持ちの自宅PCで小型Ollamaモデルを動かせば、AI調査システムの通信・保存・役割分担を先に検証できます。実測では、自宅PCのCPU推論中もVPSは10回すべてHTTP 200で応答しました。

一方、推論速度や大規模モデル対応が必要になれば、GPU PC、GPUクラウド、外部LLM APIの費用比較へ進むべきです。まず分離構成を小さく試し、処理量と必要速度が見えてから高価な機材を選ぶのが、この実験から得た現実的な順序でした。

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実験日：2026年9月1日。料金、プラン、ソフトウェア仕様は変更される場合があります。契約前にXServer VPS公式サイトと各ソフトウェアの公式ドキュメントで最新条件を確認してください。