Le 13 septembre 2026, le site hongkongais HKEPC a publié des photographies prises, selon lui, chez des entreprises qui assemblent des serveurs d’intelligence artificielle. On y voit des palettes entières de GeForce RTX 5090 encore dans leurs boîtes de vente au détail, en attente de déballage, puis installées dans des machines multi-GPU. Ce ne sont pas des accélérateurs pour centres de données, ni des cartes professionnelles : ce sont exactement les cartes que NVIDIA vend et commercialise auprès des joueurs. Guru3D a repris le dossier le 14 septembre à 8 h 57, et le rapprochement s’impose de lui-même avec l’autre information du jour : au même moment, NVIDIA ajoutait sans communiqué une RTX PRO 5500 Blackwell de 84 Go de GDDR7 à son catalogue professionnel.

Pris séparément, ces deux faits sont anecdotiques. Mis côte à côte, ils décrivent une seule et même situation, et elle explique mieux que n’importe quel communiqué pourquoi la carte graphique la plus chère du catalogue grand public se négocie aujourd’hui à des niveaux que personne n’aurait défendus il y a dix-huit mois. Nous avions relevé nous-mêmes, le 13 septembre chez un revendeur français, un plus bas à 5 499,95 euros pour une RTX 5090, contre un prix conseillé affiché à 2 099 euros sur le site de NVIDIA. La question que tout le monde pose depuis est simple : qui achète à ce prix ? Une partie de la réponse est sur ces palettes.

Ce que montrent les photos, et ce qu’elles ne montrent pas

Commençons par la prudence, parce qu’elle est ici obligatoire. Les photographies établissent qu’au moins certains assembleurs de serveurs d’IA utilisent des cartes de détail standard plutôt que les produits que NVIDIA conçoit pour cet usage. Elles n’établissent rien d’autre. Le rapport d’origine n’explique pas pourquoi ces entreprises ont choisi la RTX 5090, ne donne aucun volume, et ne permet pas de calculer quelle fraction de la production part ainsi. Guru3D le formule sans détour : les photos seules n’établissent pas quelle part ces achats représentent dans les prix actuels.

Cette réserve compte, parce que le raisonnement inverse est très tentant et très répandu. Voir une palette et en conclure que la totalité de la pénurie vient de là, c’est le même raccourci que pendant le minage. Ce que l’on peut dire avec certitude, c’est qu’une nouvelle catégorie d’acheteur est documentée, photographies à l’appui, sur le même stock que celui pour lequel un joueur fait la queue. Et cette catégorie d’acheteur n’achète pas une carte : elle achète une palette.

C’est l’asymétrie qui compte, plus que le prix. Un revendeur qui reçoit quarante cartes dans la semaine et qui a le choix entre quarante particuliers et un bon de commande unique n’a pas besoin d’augmenter ses tarifs pour que le particulier ne trouve rien : il lui suffit d’accepter la commande la plus simple à traiter. Le prix vient après, comme conséquence de la rareté en rayon, pas comme cause.

Des RTX 5090 standard, et pas les RTX 5090D bridées pour la Chine

Le détail le plus intéressant du dossier est un détail de référence produit. Les cartes visibles sur les photos sont, selon le rapport, des RTX 5090 standard, et non les RTX 5090D et RTX 5090D v2 spécifiques au marché chinois. Ces deux variantes existent pour une raison précise : elles voient leurs capacités en intelligence artificielle réduites afin de respecter les règles américaines d’exportation.

Autrement dit, la démonstration technique est déjà faite, et elle est faite par NVIDIA elle-même. Il est possible de limiter les capacités d’IA d’une carte GeForce tout en lui laissant sa fonction de jeu intacte : des cartes construites sur ce principe sont vendues aujourd’hui. La RTX 5090 standard n’a, elle, reçu aucune restriction de ce type. Ce n’est donc pas une impossibilité d’ingénierie, c’est une décision commerciale, et NVIDIA n’a annoncé aucun projet de la changer. On peut comprendre pourquoi : l’entreprise a peu d’intérêt à décourager une demande qui la sert, et la ligne « gaming » a cessé d’apparaître comme telle dans la présentation de ses résultats il y a plusieurs trimestres déjà.

Le précédent LHR, et ce qu’il nous dit du calendrier

Les joueurs qui ont vécu 2021 connaissent la suite par coeur. Pendant la vague de minage de cryptomonnaies, les mineurs achetaient des cartes grand public en volume et les rayons se vidaient. NVIDIA avait répondu par les modèles LHR, pour Lite Hash Rate, qui réduisaient les performances de minage tout en laissant les performances de jeu inchangées. La restriction a été contournée en un an environ.

Deux leçons se dégagent, et aucune des deux n’est rassurante. La première est qu’un bridage logiciel de ce type a une durée de vie limitée, généralement mesurée en mois. La seconde est plus structurelle : les charges de travail d’IA ne sont pas le minage. Le minage était une fonction unique, facile à identifier, facile à détecter dans un pilote. Une charge d’inférence ressemble à un calcul matriciel comme un autre, c’est-à-dire exactement ce qu’une carte graphique fait toute la journée, y compris pour du jeu moderne. Distinguer les deux de façon fiable est nettement plus difficile. Les mêmes contournements que ceux déjà observés sur les verrous logiciels de NVIDIA cette année s’appliqueraient ici.

Le même jour, une carte professionnelle au même nombre de coeurs CUDA

Et c’est là que la seconde information du 14 septembre prend tout son sens. NVIDIA a ajouté à son catalogue professionnel, sans communiqué de presse, une RTX PRO 5500 Blackwell Workstation Edition. La fiche technique publiée par PNY et relayée par Notebookcheck le même jour décrit une puce Blackwell de 750 millimètres carrés, 92,2 milliards de transistors, et 21 760 coeurs CUDA.

Vingt-et-un mille sept cent soixante. C’est, à l’unité près, le nombre de coeurs CUDA d’une GeForce RTX 5090. Précisons immédiatement, parce que c’est une règle de la maison : nous ne comparons ici aucune performance entre ces deux cartes, et nous n’en recommandons aucune. Un nombre de coeurs est une ligne de fiche technique, pas un résultat mesuré, et les fréquences, les pilotes, les certifications et les charges de travail visées n’ont rien à voir. Le fait notable n’est pas « laquelle va plus vite », c’est que les deux produits partent de la même famille de silicium.

Ce qui les sépare tient en un chiffre : 84 Go de GDDR7 avec correction d’erreurs sur la carte professionnelle, contre 32 Go sur la carte de jeu. Le reste de la fiche va dans le même sens : environ 1 398 Go/s de bande passante, une enveloppe de 600 W, du PCIe 5.0 en seize lignes, quatre sorties DisplayPort 2.1b, trois encodeurs NVENC de neuvième génération et trois décodeurs NVDEC de sixième, et surtout la fonction MIG qui permet de présenter la carte soit comme une instance unique de 84 Go, soit comme deux instances isolées de 42 Go. La carte mesure 4,4 sur 11,1 pouces, occupe deux emplacements, existe en refroidissement à air avec une variante liquide annoncée plus tard, et vise explicitement le déploiement en rack. Elle est indiquée comme « bientôt disponible », sans date ni prix.

La frontière entre le jeu et l’IA, chez NVIDIA en 2026, ne passe donc plus par le processeur graphique. Elle passe par la quantité de mémoire installée autour. Or la mémoire est précisément la ressource qui manque, celle dont l’entreprise a dit elle-même, lors de ses derniers résultats, qu’elle représentait l’essentiel de ses engagements d’achat, et celle qui s’écrit désormais directement dans le prix des cartes graphiques.

84 Go n’est pas un nombre rond, et la fiche technique se contredit

Un détail mérite qu’on s’y arrête, parce qu’il est révélateur de la tension industrielle du moment. Quatre-vingt-quatre gigaoctets est une capacité étrange. Les mémoires vidéo s’assemblent traditionnellement par modules de 1, 2 ou 3 Go sur des canaux de 32 bits, ce qui produit des capacités confortables comme 16, 24, 32 ou 96 Go.

La fiche publiée annonce une interface de 416 bits, ce qui correspond à treize canaux de 32 bits. Ces deux données sont incompatibles : treize canaux ne donnent pas 84 Go avec des modules conventionnels. Notebookcheck propose l’explication la plus économique, et elle est convaincante : quatorze modules de 6 Go donnent exactement 84 Go et correspondent à une interface de 448 bits, qui, à environ 25 Gbit/s par broche, produirait à peu près les 1 398 Go/s annoncés. La mention 416 bits serait alors une erreur de fiche.

Nous ne tranchons pas, faute de confirmation par NVIDIA. Mais si l’hypothèse est bonne, elle dit quelque chose d’important : le module de 6 Go devient le levier qui permet de construire des capacités qui ne sont plus des puissances de deux, et donc de placer un produit exactement là où le marché le demande, sans attendre une nouvelle génération de puce. Pour mémoire, la RTX PRO 6000 affiche 24 064 coeurs CUDA et la RTX PRO 5000 en affiche 14 080 : la nouvelle venue s’intercale entre les deux par la fiche, et nettement plus près de la première par la mémoire.

3 888 dollars pour 96 Go sur Alibaba : ce que fabrique cette demande

La pression se lit aussi sur les marchés parallèles. Le 13 septembre, Igor’s Lab a documenté une annonce Alibaba de la société Shenzhen Suqiao Intelligent Technology proposant une GeForce RTX 5090 prétendument modifiée à 96 Go de mémoire, pour 3 888 dollars, explicitement vendue pour l’IA, le deep learning et des usages serveur.

Le média allemand appelle à la prudence, et il a raison de le faire : aucune vérification technique indépendante n’existe pour ce modèle précis, et la fiche de l’annonce se contredit elle-même en mentionnant de la GDDR6X à 14 Gbit/s alors qu’une RTX 5090 utilise de la GDDR7. Son verdict est mesuré : techniquement plausible, non confirmé. Plausible, parce que la puce GB202 sait manifestement piloter 96 Go, NVIDIA le démontrant elle-même avec la RTX PRO 6000 et ses 96 Go de GDDR7 ECC sur 512 bits. Non confirmé, parce qu’une annonce de place de marché n’est pas un produit.

Retenons plutôt ce que le chiffre raconte. Une carte de jeu modifiée, sans garantie, sans validation constructeur, et dont on ne sait même pas si elle fonctionne, est mise en vente à 3 888 dollars parce que quelqu’un estime que de la mémoire vidéo en grande quantité vaut ce prix. C’est moins que ce que coûte aujourd’hui une RTX 5090 neuve chez un revendeur français. Le marché gris a fixé le prix de la mémoire avant que le marché officiel n’ose l’écrire.

Ce que cela change concrètement pour un joueur en France

Passons aux conséquences pratiques, parce que c’est ce que vous êtes venu chercher. Premièrement, si vous visez le haut du catalogue, vous n’êtes plus en concurrence avec d’autres joueurs. Vous êtes en concurrence avec des acheteurs professionnels dont le calcul économique n’a rien à voir avec le vôtre : pour eux, la carte est un actif productif amorti sur une charge de travail facturée, pas une dépense de loisir. Aucun arbitrage personnel raisonnable ne gagne contre cette logique-là.

Deuxièmement, l’effet est très inégal selon les gammes, et c’est une bonne nouvelle. La demande d’IA se concentre sur la mémoire par carte, donc sur le sommet de la gamme. Les cartes de milieu de gamme subissent la hausse générale des composants, déjà largement documentée chez les fabricants, mais pas cette surenchère spécifique. Le raisonnement « je vise un cran en dessous » n’a jamais été aussi rationnel qu’en ce moment, et l’enquête Steam montre d’ailleurs que les cartes les plus répandues chez les joueurs ne sont pas celles dont la presse parle.

Troisièmement, méfiez-vous du raisonnement d’attente. Les données de marché du deuxième trimestre 2026 montrent des volumes de livraisons qui progressent malgré la flambée : ce n’est pas une crise d’offre classique qui se résorbera mécaniquement quand les usines rattraperont leur retard. Tant que la mémoire vaut ce qu’elle vaut et que l’IA absorbe ce qu’elle absorbe, l’attente n’est pas un plan, c’est un pari.

Ce que cet article n’établit pas

Nous n’établissons pas que les achats d’assembleurs de serveurs d’IA sont la cause principale du prix actuel des RTX 5090 : la source elle-même ne le prétend pas, aucun volume n’est connu, et la crise de la mémoire agit en parallèle. Nous n’établissons pas que ces photos représentent un phénomène généralisé plutôt que quelques entreprises. Nous n’établissons pas que la carte proposée à 3 888 dollars sur Alibaba existe et fonctionne. Nous n’établissons pas que l’interface mémoire de la RTX PRO 5500 est de 448 bits : c’est une hypothèse qui réconcilie les chiffres, rien de plus. Nous n’établissons pas que NVIDIA envisage un bridage des capacités d’IA sur la RTX 5090 standard : l’entreprise n’a rien annoncé de tel. Et nous ne comparons, dans cet article, les performances d’aucune carte graphique avec celles d’une autre : les nombres de coeurs et les capacités mémoire cités sont des lignes de fiche technique, pas des mesures.

Questions fréquentes

Les entreprises d’IA achètent-elles vraiment des cartes de jeu plutôt que des cartes professionnelles ?
Les photographies publiées par HKEPC montrent des GeForce RTX 5090 de détail, dans leurs boîtes de vente grand public, installées dans des serveurs multi-GPU. Le rapport ne dit pas pourquoi ces assembleurs préfèrent ces cartes aux produits RTX PRO ou aux accélérateurs dédiés, et ne donne aucun volume. Ce qui est documenté, c’est que certains le font ; ce qui ne l’est pas, c’est l’ampleur.

NVIDIA pourrait-elle brider les capacités d’IA des GeForce comme elle l’avait fait pour le minage ?
Techniquement, la démonstration existe déjà : les RTX 5090D et 5090D v2 vendues en Chine ont des capacités d’IA réduites pour des raisons réglementaires, sans que leur fonction de jeu soit touchée. NVIDIA n’a annoncé aucun projet d’appliquer un traitement comparable à la RTX 5090 standard. Le précédent LHR de 2021 suggère par ailleurs qu’un tel bridage tient environ un an avant d’être contourné.

Qu’est-ce qui distingue exactement une RTX PRO 5500 d’une carte de jeu ?
D’après la fiche technique publiée, principalement la mémoire : 84 Go de GDDR7 avec correction d’erreurs, contre 32 Go sans ECC sur la carte de jeu de la même famille de silicium. S’y ajoutent la fonction MIG qui découpe la carte en deux instances isolées de 42 Go, un format prévu pour le montage en rack, et l’écosystème professionnel de pilotes et de certifications. Cet article ne compare pas leurs performances.

Faut-il acheter maintenant ou attendre que les prix baissent ?
Nous ne donnons pas de conseil d’achat, et personne ne peut dater une baisse. Ce que disent les données disponibles, c’est que la tension porte surtout sur la mémoire et donc sur le haut de gamme, que les volumes de livraisons progressent malgré les prix, et que la demande d’IA n’a pas de raison structurelle de refluer à court terme. Un cran plus bas dans la gamme reste l’arbitrage le plus défendable pour une machine de jeu.

Une RTX 5090 modifiée à 96 Go serait-elle utile pour jouer ?
Non. Même les jeux les plus gourmands en mémoire vidéo n’approchent pas de ces capacités. L’intérêt d’une telle carte est ailleurs : pour l’IA locale, le rendu ou le calcul scientifique, la capacité mémoire détermine directement quels modèles ou quels jeux de données tiennent sur un seul processeur graphique. C’est précisément pour cela que ces modifications apparaissent, et c’est aussi pour cela que le prix de ces cartes se décorrèle de leur usage ludique.