安い32GBのV100は、ホムラボAIでまだ意味があるのか？

すでにRTX 5060 Ti 16GBと5070 Tiは持っていますが、特に大きめのローカルモデル向けとして考えた場合、Tesla V100の32GBカードを2枚ほど買うことが、実際に価値のある選択肢になるのか疑問に思っています。

V100は古く、消費電力が高く、最新のコンシューマ向けカードの機能が欠けていることは分かっています。速度や一般的な効率の面で、現代のRTXカードに勝てるとは期待していません。魅力は主に1枚あたり32GBのVRAMで、特に十分に安く見つかるなら、という点です。

用途はローカルでのLLM実験です。より大きい量子化モデルを動かすこと、より長いコンテキストのテスト、対応していればカード間での分割／オフロードなどを想定しています。より高速に小さめのモデルや画像生成を行うための新しいRTX環境はすでにあるので、これは主に「より少ない金額でより多くのVRAMを手に入れる」ためのものです。

2026年のホムラブAIにおいて、32GBのV100がまだ意味を持つ場面はありますか？それとも、年式／プラットフォーム／電力／ソフトウェア対応の古さが十分に大きなデメリットになっていて、いっそのことそのお金を新しい単一GPUに回したほうがよいのでしょうか。

実際の使用体験談に興味があります。特に、V100を新しいRTXカードと併用して使った人の意見を聞きたいです。