AI hub · hardware for local AI
Run your models on your own hardware.
NVIDIA GB10 stations, RTX and RTX PRO graphics cards, AI workstations: hardware to develop, fine-tune and serve models locally, without sending your data to the cloud. Pick the memory first — it sets the model size.
- AI cards in stock (16 GB+)
- 43
- AI cards in stock (16 GB+)
- NVIDIA GB10 stations
- 2
- NVIDIA GB10 stations
- AI workstations
- 8
- AI workstations
- €709.57TTC
- from, updated continuously
Step 1 · memory
Memory sets the model size: choose it first
Orders of magnitude for a 4-bit quantised model, context included. The chip then sets the speed.
AI stations · NVIDIA GB10
2 desktop AI stations, 128 GB unified memory
DGX Spark and its OEM versions: same Grace Blackwell chip, DGX OS, ~1 PFLOP FP4. 273 GB/s bandwidth: ideal to prototype and fine-tune, not to serve dozens of users.
AI graphics cards · 16 GB
38 16 GB cards in stock — up to ~14B parameters
Coding assistant, summaries, chat over your documents. NVIDIA (CUDA) picks, from entry level to high end.
ASUS ProArt -RTX5080-O16G NVIDIA GeForce RTX 5080 16 Go GDDR7
GeForce RTX 5080 · 16 Go
GIGABYTE GeForce RTX 5070 Ti EAGLE OC ICE SFF 16G Carte Graphique
GeForce RTX 5070 Ti · 16 Go
AI graphics cards · 24 GB and up
5 cards for large models
RTX PRO, RTX Ada, Radeon AI PRO and GeForce RTX 5090: ~30B to ~70B parameters on a single workstation. ECC memory and certified drivers on the pro lines.
Carte graphique · RTX 4500 Ada · 24 Go GDDR6 · PCIe 4.0 x16
RTX 4500 Ada · 24 Go
Ref. 4X61P46223
Carte graphique · RTX 4500 Ada · 24 Go GDDR6 · PCIe 4.0 x16
RTX 4500 Ada · 24 Go
Ref. 8D6C1AA
GIGABYTE AORUS GeForce RTX 5090 INFINITY 32G Carte Graphique
GeForce RTX 5090 · 32 Go
GIGABYTE Radeon AI PRO R9700 AI TOP 32G Carte Graphique · 32 Go GDDR6
Radeon AI PRO R9700 · 32 Go
Carte graphique · NVIDIA RTX 6000 Ada · 48 Go GDDR6 · PCIe 4.0 x16
RTX 6000 Ada · 48 Go
Ref. 79C23AA
Equip a team · business accounts
Several workstations or a server? One quote, a volume discount.
- Firm, dated price as a PDF
- Volume discount
- Availability checked before you commit
AI workstations
Complete systems with a pro GPU, ready to use
Towers and mobile workstations with an RTX PRO, RTX Ada or high-end GeForce. For a custom build, use the configurator.
FAQ
Frequently asked questions
Quelle mémoire vidéo faut-il pour faire tourner un LLM en local ?
Comptez environ 0,6 Go par milliard de paramètres pour un modèle quantifié en 4 bits, plus le contexte. 16 Go suffisent jusqu'à ~14 Md de paramètres, 24 Go jusqu'à ~30 Md, 48 Go jusqu'à ~70 Md. Au-delà, il faut une station à mémoire unifiée (NVIDIA GB10, 128 Go) ou plusieurs cartes.
DGX Spark, ASUS Ascent GX10, MSI EdgeXpert, Dell Pro Max GB10 : quelle différence ?
Toutes reposent sur la même puce NVIDIA GB10 (Grace Blackwell) avec 128 Go de mémoire unifiée et DGX OS. Elles diffèrent par le stockage (1 à 4 To), le refroidissement, la garantie et le prix. Leur bande passante mémoire (273 Go/s) en fait des stations de prototypage et de fine-tuning, pas des serveurs d'inférence multi-utilisateurs.
Carte graphique GeForce ou RTX PRO pour l’IA ?
Une GeForce (RTX 5080, 5090) offre le meilleur rapport performance/prix pour un poste individuel. Une RTX PRO apporte plus de mémoire (jusqu'à 96 Go), la mémoire ECC, des pilotes certifiés et un format adapté aux serveurs et aux longues charges : c'est le choix pour un usage professionnel continu.
Pouvez-vous établir un devis pour équiper une équipe ?
Oui : prix ferme et daté, remise sur quantité, disponibilité vérifiée auprès de nos distributeurs avant engagement, facture avec TVA et livraison en France et en Europe.
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