La soif de mémoire dans le domaine de l’Intelligence Artificielle pousse l’industrie — et le marché gris — à explorer des solutions toujours plus innovantes. La dernière en date : des cartes GeForce RTX 5080 qui, selon des médias spécialisés et des leakers habituels du hardware, se vendent en Chine avec une configuration « boostée » de 32 Go de VRAM, soit le double de la spécification d’origine du modèle.

Cette information ne provient pas d’une annonce officielle de NVIDIA ni d’un constructeur reconnu. Elle émane plutôt de l’écosystème des modders et distributeurs locaux, qui ont déjà, au fil des générations, adapté des GPU grand public à des usages plus proches des stations de travail : inférence, fine-tuning léger, gestion de modèles volumineux ou de contextes étendus… des tâches où la VRAM prime sur la performance brute.

Qu’est-ce qui est réellement vendu ?

Selon les informations publiées, ces supposées RTX 5080 « 32 Go » seraient commercialisées avec un design de type blower (ventilateur centrifuge) — le format classique de « turbo » conçu pour expulser l’air chaud hors du boîtier —, une solution logique si l’objectif est d’installer ces cartes dans des tours denses, des châssis multi-GPU ou des environnements exigeant un flux d’air dirigé.

Le point le plus notable concerne la « façon » : le reportage évoque l’utilisation de modules GDDR7 de 3 GB, un type de puce (24 Gb) que l’industrie de la mémoire prépare depuis un certain temps pour augmenter la densité sans multiplier le nombre de chips par carte.

Ici, il est prudent de tempérer : aucune confirmation indépendante solide n’atteste que ces unités soient stables, fabriquées en masse ou normalisées, ni que toutes suivent exactement le même schéma de puces. En d’autres termes, le phénomène est plausible — car il a déjà été observé avec d’autres cartes — mais les détails concrets peuvent varier selon les lots, ateliers ou révisions.

Pourquoi la VRAM devient la nouvelle frontière

Dans le secteur du gaming, 16 Go représentent souvent un seuil raisonnable pour jouer en haute résolution avec une certaine pérennité. En IA, c’est une autre histoire : chaque gigaoctet supplémentaire de VRAM ouvre des portes.

• Modèles plus volumineux sans fragmentation excessive du travail.
• Tailles de batchs plus confortables.
• Moins de « jonglerie » avec le traitement délégué à la RAM système.
• Plus de marge pour des contextes longs et des pipelines à plusieurs étapes.

C’est pourquoi les cartes grand public « dopées » suscitent autant d’intérêt : elles représentent, en substance, une voie intermédiaire entre le marché du gaming (plus accessible) et celui des centres de données (plus coûteux, plus contrôlés, souvent plus restrictifs).

Et le contexte géopolitique et de supply chain s’ajoute : la Chine a des incitations claires à exploiter au maximum le hardware disponible localement, surtout lorsque des composants de pointe pour l’IA évoluent dans un cadre de restrictions, de licences et de contrôles à l’exportation qui changent fréquemment.

L’effet secondaire : pression sur les modules GDDR7

Si le marché commence à absorber du GDDR7 de plus grande densité pour ces « conversions », cela ne sera pas qu’une curiosité niche. Cela pourrait devenir un petit (ou grand) facteur de tension :

1. Concurrence pour l’approvisionnement : le GDDR7 est à un stade où la demande pourrait rapidement croître avec l’émergence de nouvelles générations de GPU.
2. Réduction des stocks : si les ateliers et fournisseurs accumulent des modules, leur disponibilité pour les circuits standards diminue.
3. Signaux au marché : si l’on peut vendre davantage de VRAM grand public, les fabricants reçoivent un message clair : « il y a des acheteurs ».

Le fait que ces puces de 24 Gb (3 GB) aient été présentées comme une voie pour des configurations futures avec plus de VRAM sans des redesigns radicaux est particulièrement intéressant. Par exemple, SK Hynix a récemment montré des avancées avec des puces GDDR7 de 24 Gb, compatibles avec cette logique d’augmentation de la densité par module.

Est-il sûr d’acheter une GPU de ce type ?

Pour l’utilisateur final, la véritable question n’est pas « ça fonctionne ? » mais « qu’est-ce que j’achète vraiment ? ». Car une GPU modifiée de ce genre comporte souvent plusieurs éléments potentiellement problématiques :

• Modification de la mémoire (échange de puces, soudure spécialisée).
• BIOS et réglages non standards pour que le système reconnaisse la nouvelle configuration.
• Consommation et températures qui peuvent différer du design d’origine.
• Garantie et support : en pratique, elles sont généralement inexistantes ou très limitées.
• Fiabilité à long terme : ce qui tient lors de tests courts ne garantit pas une stabilité sur des mois de charge continue 24/7.

Le reportage souligne également l’incertitude concernant la durabilité : augmenter la mémoire et pousser la carte à un usage intensif peut mettre à rude épreuve la gestion de l’alimentation (VRM), le refroidissement et la stabilité.

Implications pour NVIDIA et le marché

La demande pour des « RTX avec plus de VRAM pour l’IA » n’est pas nouvelle, mais elle devient de plus en plus visible. Pour NVIDIA, ces histoires rappellent deux tendances :

• Un segment prêt à payer pour de la VRAM supplémentaire, même sur des cartes non conçues pour les stations de travail.
• L’IA entraîne le marché du grand public dans des dynamiques propres au secteur professionnel : densité de mémoire, stabilité thermique, disponibilité des modules.

Par ailleurs, pour les experts techniques (administrateurs systèmes, MLOps, développeurs d’inférence locale), l’analyse est pragmatique : la VRAM devient souvent le goulet d’étranglement le plus coûteux dans de nombreuses configurations, poussant à explorer d’autres options, comme des GPU professionnels d’occasion, des solutions hybrides, ou des modifications non officielles dans certains marchés.

Questions fréquentes

Une RTX 5080 « 32 Go » modifiée fonctionne-t-elle mieux pour l’IA qu’une de 16 Go ?
Dans de nombreux cas, oui : plus de VRAM permet de charger des modèles plus volumineux et de limiter les restrictions. Mais cette amélioration dépend du type de charge (inférence, fine-tuning, taille du modèle) et de la stabilité réelle de la modification.

Quels risques à utiliser une GPU modifiée en charge 24/7 pour de l’IA ?
Principaux : fiabilité thermique, stabilité électrique, dégradation par usage prolongé et absence de garantie. En IA, des défauts peuvent apparaître après plusieurs heures de charge continue.

Ce marché gris peut-il faire flamber le prix de la mémoire GDDR7 ?
Cela pourrait accentuer la pression lors d’une offre tendue, notamment si des modules de haute densité sont masses achetés. Toutefois, le prix global dépendra principalement des volumes produits par les fabricants et de la demande officielle en GPU.

Pourquoi la VRAM est-elle si prioritaire en IA, plutôt que la puissance brute de la GPU ?
Car la VRAM détermine quels modèles peuvent être chargés et avec quel espace de manœuvre. Lorsqu’elle est insuffisante, il faut recourir à des techniques pénalisant la performance (partitionnement, offloading) ou changer directement de GPU.