「Rakuten AI 3.0」をローカル環境（家庭用PCや社内の単一マシン）で動かすためのスペックは、結論から言うと、一般的なデスクトップPCやゲーミングPCで「無改造のまま」動かすのは絶対に不可能なレベルの、超巨大なモンスター級モデルとなる。
Rakuten AI 3.0は、総パラメータ数が6710億（約700B）ある。推論時にはそのうち370億パラメータだけが動く「MoE（専門家混合モデル）」という仕組みだが、動かすためには6710億個のデータをすべてメモリ（VRAM）の上に広げておく必要があるためだ。
以下にデータ精度（量子化）のレベル別に、必要なハードウェアスペックをまとめる。
１．【現実的】4-bit量子化（圧縮版）で動かす場合
AIのデータを「4-bit（Int4/NF4）」という形式に圧縮（量子化）して、性能を少し犠牲にしつつメモリ消費を極限まで抑える方法。
• 必要なビデオメモリ（VRAM）： 最低 350GB〜400GB
• 必要なPCスペック例：
◦ GPU： NVIDIA A100 (80GB) × 5枚、または H100 (80GB) × 5枚
◦ Macの場合： Mac Studio（M2/M3 Ultra）のメモリ192GB搭載モデルを2台繋げてクラスター化するか、特注のワークステーションが必要となる（単体ではメモリが足りない）。
一般PCとの比較：現在の最高峰ゲーミングGPU「GeForce RTX 4090」でもVRAMは24GBしかない。RTX 4090を15枚以上並列で繋ぐ必要があり、個人のローカルPCの域を完全に超えている。
２．【非現実的】無圧縮（bfloat16精度）でそのまま動かす場合
楽天が公開しているオリジナルの高精度な状態で動かす場合で、モデルのファイルサイズだけで約1.4TBある。
• 必要なビデオメモリ（VRAM）： 最大 2TB（2,000GB）
• 必要なPCスペック例：
◦ GPU： NVIDIA H100 (80GB) × 24枚 などのデータセンター向けサーバー環境
◦ 価格： 数千万円〜数億円レベルのエンタープライズ（企業向け）インフラだ。
これでは、企業でもある程度の規模でないととても無理だ。
いやいや、AIは甘くなかった。