La industria china del hardware comenzó a modificar de forma sistemática las GPU GeForce RTX 5080 para duplicar su memoria VRAM hasta los 32 GB, con el objetivo de utilizarlas en cargas de trabajo de inteligencia artificial. Estas tarjetas gráficas, originalmente diseñadas para videojuegos y equipadas de fábrica con 16 GB de memoria GDDR7, ya se comercializan en el mercado local como soluciones orientadas a IA para empresas y profesionales.
La información fue difundida por el medio chino Uniko’s Hardware, que describe la aparición de un mercado activo de GeForce RTX 5080 modificadas. El proceso no se limita al reemplazo físico de los chips de memoria por otros de mayor capacidad, sino que también requiere modificaciones a nivel de software y firmware para que la GPU y el sistema operativo reconozcan correctamente los 32 GB de VRAM disponibles. Este trabajo implica sortear las protecciones implementadas por NVIDIA para impedir este tipo de alteraciones, una práctica que ya es habitual en China debido a las restricciones de acceso a hardware avanzado.
Actualmente, estas GeForce RTX 5080 con 32 GB superan en capacidad de memoria incluso a las GeForce RTX 5090 que se venden legalmente en China. En ese mercado, el único modelo disponible es la RTX 5090D V2, una versión con limitaciones específicas para IA y una reducción de memoria, tienen solo 24 GB de VRAM.
Ventajas para la IA con la GeForce RTX 5080
Este tipo de modificaciones no es un fenómeno nuevo. En años anteriores, técnicos chinos ya habían desarrollado GeForce RTX 4090 con 48 GB de VRAM e incluso GeForce RTX 5090 modificadas con hasta 128 GB, lo que demuestra una continuidad en estas prácticas. El objetivo es claro: eludir las limitaciones impuestas por Estados Unidos al hardware de alto rendimiento para IA, manteniendo acceso a grandes volúmenes de memoria gráfica.
Desde el punto de vista técnico, una GeForce RTX 5080 con 32 GB de VRAM, utilizando chips de memoria de 3 GB, puede resultar más conveniente que una RTX 5090D V2 en determinados escenarios. En particular, ofrece ventajas en la ejecución de modelos de lenguaje de gran tamaño, como Llama 3 70B, ya que permite cargar el modelo completo en la VRAM sin recurrir a la memoria RAM del sistema, que presenta una latencia mucho mayor.
Sin embargo, en términos de rendimiento bruto de procesamiento, tanto en inferencia como en entrenamiento, la RTX 5090D V2 sigue siendo superior gracias a una mayor cantidad de núcleos Tensor, diseñados específicamente para acelerar operaciones de inteligencia artificial.
Advertencias de NVIDIA y limitaciones técnicas
Tanto NVIDIA como sus socios fabricantes recuerdan que estas GPU modificadas no cuentan con garantía ni certificación oficial. La estabilidad a largo plazo depende de la calidad del reemplazo de los chips de memoria y del diseño eléctrico original de la tarjeta. Además, el aumento de VRAM puede implicar mayor consumo energético y generación de calor, incrementando el estrés sobre el PCB, el sistema de alimentación y la refrigeración.
Pese a estas advertencias, la demanda dentro del sector de IA en China continúa creciendo, y estas GeForce RTX 5080 con 32 GB de VRAM se consolidan como una solución inmediata mientras la industria local acelera el desarrollo de alternativas propias y recurre a canales no oficiales para acceder a hardware más potente.
