中国のGPU業界は、GPUの初期仕様に比べてメモリ容量が2倍に増加した改造GeForce RTX 5080を販売していると報じられています。
NVIDIAのRTX 5080は、VRAM容量が2倍に増加した状態で中国で販売されており、AIに最適です。
中国のAI業界がコンピューティングパワーへのアクセスを切望していることから、現地のAI企業がそのニーズを満たす方法の一つとして、特にNVIDIA製の改造コンシューマー向けGPUを活用することが挙げられます。
AIワークロードにはより多くのオンボードメモリが必要となるため、中国の改造業者はGPU構成を調整することで対応しており、NVIDIAのRTX GeForce 4090でも同様の傾向が見られます。
そして現在、@unikoshardwareによると、NVIDIAのRTX 5080 GPUは、ワークステーション向けの設計で、32GB GDDR7メモリをオンボード搭載して販売されているとのことです。
こうしたSKUは、中国のバイヤーの間で非常に人気があるようです。
a gpu repair technician in china claimed 5080 32g has already been a thing.
“””
目前5080呢
已經是可以成功改32G了
改32G渦輪
所以後期的拆芯片改渦輪呢
應該是還是會很多的
所以我感覺5080的價格有可能會起飛
“””bilibili 智强显卡工作室https://t.co/X9ygzxd523 pic.twitter.com/Y6TGUbbsvo
— UNIKO’s Hardware 🌏 (@unikoshardware) December 26, 2025
GeForce RTX 5080に32GBのメモリを搭載するには、3GB GDDR7メモリモジュールの統合が必要です。
RTX 5080 SUPERではこれが採用されると予想されていましたが、中国の改造者たちはどうやら一歩先を進んでいるようです。
情報筋によると、これらのカードは「ターボ」スタイルで販売されており、これは改造RTX 4090にも見られるブロワーファン設計を指します。
これにより、これらのGPU内の放熱性が大幅に向上します。
これは、VRAMをオンボードで強化した改造ユニットを考えると、「必須」の機能です。
中国の顧客はNVIDIAのコンシューマー向けGPUを利用できるため、こうしたGPUは国内のAIワークロードで広く利用されています。
これらのGPUは、簡素化され、オンボードメモリを追加することで、ミッドレンジのトレーニング/推論環境向けにカスタマイズされています。
中国では改造コミュニティが大きな注目を集めており、Uniko’s Hardwareは、国内のAI業界がVRAM容量をアップグレードしたGPUを採用すると、こうしたモデルが深刻な供給不足に陥る可能性があると予測しています。
ここで注目すべきより興味深い点は、これらの改造構成が実際にどれほど耐久性があるかということです。電力定格は工場出荷時の標準カードよりも高く調整されているため、それ自体がリスクを伴います。
しかし、中国のAI業界にとって、コンピューティング能力を獲得することが何よりも重要であるため、耐久性は彼らにとって懸念事項ではないかもしれません。
解説：
あれ、256bitバス幅のRTX5080を32GBにするには32bitあたり2つの2GBチップをぶら下げるクラムシェルモードにする必要があるのでは？
256bitで3GBチップだと24GB、384bitのクラムシェルモードだとしても、36GBですよねぇ。
おかしいなあ。
元記事はどこか勘違いして書いているのでしようね。
これらはサーバーやワークステーションでよく使われる筐体内の熱を外部に放出するブロワーファン方式が使われていると書いてありますね。
完全にAIワークステーション向けで、日本には出回っておらず、中国市場が特別な位置づけであることがうかがえます。
私も国産のカスタマイズしたLLMのモデルデータをかなり使っています。
Qwenというシリーズですが、シリーズの更新が早く、旧版を日本語にカスタマイズしたものより、新しいバージョンを使った方が賢いように思います。
例えば、Qwen2.5を日本語にカスタマイズしたものよりQwen3の方が賢いように感じます。
残念ながら、本当にこの分野では圧倒的に中国が強いです。
日本も高市政権になって慌てて税金を投下するようですが、追いつけますかね。
このような背景を知っていると、なぜ中国と中国市場が特別扱いされているのかがわかるのではないかと思います。
困った隣人ですが、ある意味、倫理や人権を無視して特定の分野に税金を大量につぎ込めるのはやはり強いです。
NVIDIAが日本の産業ロボット業界にダメ出しをしているのもこの基礎能力の差がもろに出ているからでしょうね。
RTX5080の32GBは非常にうらやましいですね。
最近メモリが高いのでグローバルで売り出して日本に回ってきても高くて多分わたくしでは手が出ないと思いますが・・・。
RTX5060Ti 16GBでLLMを使っていますが、24Bの量子化IQ4_XSでもあまり速いとは思わないです。
16GBだと32Bの量子化IQ4_XSがギリギリはみ出るくらいなので本気でAIをするならやはり24GBか32GB程度は最低限度必要なのかなと思います。
地味にメモリ帯域が速度に直結するので128bitバスだと足りないです。