Avec la Radeon AI PRO R9700, AMD prend position sur le segment naissant des stations de travail IA. Proposée autour de 1 299 dollars pour 32 Go de mémoire, elle propose une alternative nettement plus abordable aux cartes professionnelles de la série Blackwell de Nvidia. L’enjeu va bien au‑delà du matériel : il s’agit de constituer un écosystème complet logiciel et matériel pour les développeurs, les ingénieurs data et les analystes IA.
La course à l’intelligence artificielle ne se joue plus seulement dans les centres de données. Avec la Radeon AI PRO R9700 désormais disponible dans le monde entier, AMD mise sur un basculement stratégique : celui du développement local, de l’inférence embarquée et du retour des stations de travail comme socle de l’innovation IA. Cette carte graphique professionnelle de nouvelle génération, dotée de 32 Go de mémoire vidéo, entend répondre aux besoins croissants des développeurs, des ingénieurs et des analystes confrontés aux limites des configurations grand public. Elle marque une nouvelle étape dans la volonté d’AMD de proposer une infrastructure complète et ouverte, de la puce au framework logiciel.
Lors de l’annonce initiale, AMD a indiqué un prix public aux alentours de 1 244 à 1 259 dollars pour la R9700.Le prix retenu autour de 1 299 dollars permet donc de confirmer que l’offre est positionnée significativement moins onéreuses que les grands modèles de Nvidia. À titre de comparaison, la carte RTX PRO 6000 Blackwell est affichée à près de 9 677 dollars selon certains revendeurs. Cette différence tarifaire illustre la stratégie d’AMD visant à capter un volume de clientèle professionnelle sensible au rapport coût/performances, et à élargir l’accès à l’IA locale sur station de travail.
Une carte taillée pour l'entraînement et l'inférence
La Radeon AI PRO R9700 s’adresse aux professionnels confrontés aux limites des cartes grand public, notamment la contrainte de mémoire VRAM. Avec 32 Go GDDR6 sur une interface 256 bits, la carte propose une bande passante de 640 Go/s. Elle permet d’exécuter localement des modèles de type LLM ou multimodaux, sans dépendre entièrement du cloud ou des serveurs externes.
Par rapport à une carte Blackwell telle que la RTX PRO 6000 (96 Go GDDR7, architecture Blackwell), l’écart de prix est substantiel. Les utilisateurs professionnels peuvent donc envisager une infrastructure plus légère, voire distribuée, sans compromis majeur de capacité de mémoire pour certains usages d’IA modérés. Le pari est que l’exécution sur station locale devienne un levier d’autonomie, de latence réduite et de maîtrise des coûts.
Un écosystème logiciel pour conforter l’avantage matériel
Au‑delà du simple GPU, AMD développe ce qu’elle qualifie de pile complète pour le développement IA. La plateforme logiciel ROCm prend en charge les environnements Linux, avec compatibilité annoncée pour PyTorch, ONNX Runtime, TensorFlow. L’entreprise propose également un programme « Test Drive » pour permettre aux développeurs d’expérimenter la R9700 dans des environnements dédiés.
Cette stratégie vise à rompre avec la dépendance à l’écosystème CUDA de Nvidia et à proposer un modèle alternatif plus ouvert et polyvalent. En misant sur l’ouverture logicielle, la prise en charge multi‑GPU, la mémoire ample et la compatibilité avec les grandes bibliothèques IA, AMD espère se positionner comme acteur crédible sur le marché professionnel IA‑first, et pas uniquement sur le segment gaming ou visualisation.
Une alternative crédible pour les entreprises soucieuses de souveraineté et de coûts
Pour les directions techniques en entreprise, l’arrivée de la R9700 représente une opportunité : un coût matériel réduit (environ 1 300 $) pour accéder à des capacités VRAM et IA dignes de segments professionnels, un écosystème logiciel en développement et une architecture multi‑GPU évolutive dans des stations standards. Cette combinaison répond aux enjeux de confidentialité des données, de latence, de coût total de possession, et de contrôle sur l’infrastructure.
Dans un contexte où les charges IA migrent souvent vers des plateformes cloud coûteuses ou complexes, la possibilité d’intégrer localement une solution complète devient un différenciateur. Les bureaux d’études, les instituts R&D ou les cabinets de conseil peuvent ainsi expérimenter des agents IA spécialisés, des workflows de génération d’images ou de simulation multimodale sans dépendre exclusivement de serveurs centralisés.
Des batailles de positionnement stratégique
Le lancement de la R9700 signale l’émergence d’un segment stratégique : l’IA sur station de travail, en local, pour les professionnels. Jusqu’à présent, ce marché était largement dominé par Nvidia avec ses gammes Blackwell et ses stacks logicielles propriétaires. AMD mise sur une offre plus accessible, ouverte, et conçue pour s’intégrer dans des flux de travail classiques existants. Le différentiel de prix devient un argument clé pour séduire un dispositif plus large.
La vraie bataille n’est plus seulement matérielle mais écosystémique. Il s’agit de construire autour du GPU un environnement complet de développement, de fine‑tuning, d’inférence et de déploiement d’agents IA. AMD avec la R9700 et ROCm se positionne précisément sur ce créneau. À mesure que les modèles IA se diffusent dans les métiers analystes, data science, et ingénierie, la différenciation se jouera aussi sur l’intégration, la compatibilité, la souveraineté et les coûts. Il faudra suivre la montée en puissance des partenariats, des intégrateurs et de l’adoption terrain.
