{"id":1483,"date":"2026-07-07T13:02:48","date_gmt":"2026-07-07T13:02:48","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1483"},"modified":"2026-07-07T13:02:48","modified_gmt":"2026-07-07T13:02:48","slug":"openai-broadcom-llm-inference-chip","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/de\/openai-broadcom-llm-inference-chip\/","title":{"rendered":"OpenAI und Broadcom stellen Chip f\u00fcr LLM-optimierte Inferenz vor"},"content":{"rendered":"<p>OpenAI und Broadcom haben gemeinsam einen speziell f\u00fcr gro\u00dfe Sprachmodelle (LLMs) optimierten Inferenzchip vorgestellt \u2013 ein Meilenstein, der die Art und Weise, wie die weltweit am h\u00e4ufigsten genutzten <strong>LLM<\/strong> Systeme im gro\u00dfen Ma\u00dfstab bereitgestellt werden, m\u00f6glicherweise neu definieren k\u00f6nnte. Laut StorageNewsletter wurde der Beschleuniger speziell f\u00fcr die transformer-dominierten Workloads konzipiert, die moderne generative KI pr\u00e4gen; dies stellt OpenAIs bislang konkretesten Schritt in Richtung einer vertikal integrierten Halbleiterstrategie dar. F\u00fcr eine Branche, die lange Zeit auf allgemein verwendbare GPUs zur Inferenzverarbeitung angewiesen war, signalisiert diese Ank\u00fcndigung, dass sich \u00d6konomie, Latenzprofil und Lieferkette beim Betrieb gro\u00dfer Modelle in eine neue Phase begeben.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Wichtigste Erkenntnisse<\/h3>\n<ul>\n<li>OpenAI und Broadcom haben nach Berichten von StorageNewsletter einen gemeinsam entwickelten Inferenzchip vorgestellt, der speziell f\u00fcr gro\u00dfe Sprachmodelle optimiert ist.<\/li>\n<li>Der Beschleuniger richtet sich ausschlie\u00dflich auf die Inferenz \u2013 also den Bereitstellungsaspekt der KI \u2013 und nicht auf das Training; er zielt damit auf den am schnellsten wachsenden Teil der Rechenanforderungen ab.<\/li>\n<li>Diese Zusammenarbeit markiert OpenAIs deutlichsten Schritt hin zu ma\u00dfgeschneiderten Halbleitern sowie Broadcoms fortgesetzte Expansion in den Bereich hyperskalierbarer KI-Beschleuniger.<\/li>\n<li>Ein speziell f\u00fcr LLM-Inferenz konzipierter Chip verspricht geringere Kosten pro Token, engere Latenzgrenzen und verbesserte Energieeffizienz im Vergleich zu allgemein verwendbaren GPUs.<\/li>\n<li>Separately, StorageNewsletter&#8217;s coverage sits alongside reporting that DeepSeek is developing its own proprietary AI inference chip, underscoring a wider industry pivot to in-house accelerators.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_84 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a527784d5103\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Umschalten<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 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ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/openai-broadcom-llm-inference-chip\/#What_StorageNewsletter_has_confirmed_about_the_chip\" >Was StorageNewsletter zum Chip best\u00e4tigt hat<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/openai-broadcom-llm-inference-chip\/#OpenAIs_silicon_strategy_takes_shape\" >OpenAIs Halbleiterstrategie nimmt Gestalt an<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/openai-broadcom-llm-inference-chip\/#Broadcoms_expanding_role_in_bespoke_AI_silicon\" >Broadcoms wachsende Rolle bei ma\u00dfgeschneiderten KI-Halbleitern<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/openai-broadcom-llm-inference-chip\/#Inference_silicon_versus_general-purpose_GPUs\" >Inferenz-Halbleiter versus allgemein verwendbare GPUs<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/openai-broadcom-llm-inference-chip\/#The_wider_industry_shift_toward_custom_AI_silicon\" >Die breitere Branchenentwicklung hin zu ma\u00dfgeschneiderten KI-Halbleitern<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/openai-broadcom-llm-inference-chip\/#What_this_means_for_AI_developers_and_enterprises\" >Was dies f\u00fcr KI-Entwickler und Unternehmen bedeutet<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/openai-broadcom-llm-inference-chip\/#Frequently_asked_questions\" >H\u00e4ufig gestellte Fragen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/openai-broadcom-llm-inference-chip\/#The_bottom_line\" >Das Fazit<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_an_LLM-specific_inference_chip_matters_now\"><\/span>Warum ein LLM-spezifischer Inferenzchip heute entscheidend ist<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die \u00d6konomie des Betriebs moderner <strong>LLM<\/strong> hat sich in den letzten achtzehn Monaten deutlich verschoben. War das Training fr\u00fcher dominierend \u2013 sowohl in den Schlagzeilen als auch bei den Investitionen \u2013 so macht mittlerweile die Inferenz \u2013 also der Moment, in dem ein Modell tats\u00e4chlich eine Benutzeranfrage beantwortet \u2013 den L\u00f6wenanteil der laufenden Rechenkosten bei hyperskalierbaren Deployments aus. Der Bericht von StorageNewsletter beschreibt den OpenAI\u2013Broadcom-Beschleuniger als direkte Reaktion auf diesen Wandel und charakterisiert ihn als f\u00fcr die Transformer-Inferenzmuster optimiert, die Systeme wie ChatGPT zugrunde liegen.<\/p>\n<p>Inferenz-Workloads unterscheiden sich strukturell vom Training: Sie sind latenzkritisch, durch Speicherbandbreite begrenzt und nach Abschluss der Prompt-Verarbeitung vorwiegend durch Matrix-Vektor- statt Matrix-Matrix-Operationen gepr\u00e4gt. Eine Chiparchitektur, die diese Eigenschaften als prim\u00e4re Designziele behandelt \u2013 anstatt eine f\u00fcr das Training ausgelegte Architektur zu \u00fcbernehmen \u2013 kann theoretisch einen sprunghaften Effizienzgewinn bei den Kosten pro Token bewirken. Dies ist die zentrale Wette hinter der Ank\u00fcndigung.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_StorageNewsletter_has_confirmed_about_the_chip\"><\/span>Was StorageNewsletter zum Chip best\u00e4tigt hat<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die zentralen, berichteten Fakten sind knapp, aber pr\u00e4gnant: StorageNewsletter berichtet, dass OpenAI und Broadcom einen f\u00fcr LLMs optimierten Inferenzbeschleuniger vorgestellt haben. Die Darstellung des Mediums ordnet diese Kooperation einer breiteren Welle ma\u00dfgeschneiderter Halbleiterprogramme in der KI-Branche zu und positioniert den Chip als inferenzorientiertes Design \u2013 nicht als allgemeinen KI-Beschleuniger.<\/p>\n<p>Dar\u00fcber hinaus wurden im vorliegenden Bericht keine Angaben zum Herstellungsprozessknoten, zur Speicherausstattung oder zu Lieferzeitpl\u00e4nen gemacht. Leser sollten alle konkreten Angaben zu TFLOPS-Werten, HBM-Stacks oder Rack-Dichten, die aktuell in sozialen Medien kursieren, mit Vorsicht betrachten, bis sie von den beteiligten Unternehmen selbst best\u00e4tigt wurden. Klar ist jedoch die strategische Ausrichtung: OpenAI m\u00f6chte ma\u00dfgeschneiderte Halbleiter unter eigener Einflusssph\u00e4re haben \u2013 und Broadcom ist der Partner, der diese Absicht in Silizium umsetzt.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"OpenAIs_silicon_strategy_takes_shape\"><\/span>OpenAIs Halbleiterstrategie nimmt Gestalt an<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>F\u00fcr OpenAI stellt die Partnerschaft mit Broadcom das bislang greifbarste Ergebnis einer Strategie dar, die in Fachmedien seit Langem diskutiert wird: die Reduzierung der ausschlie\u00dflichen Abh\u00e4ngigkeit von einem einzigen GPU-Lieferanten und die Gewinnung architektonischer Kontrolle \u00fcber die Chips, die ihre Modelle ausf\u00fchren. Ein gemeinsam entwickelter Inferenzchip erm\u00f6glicht es dem Unternehmen, Hardware und Software \u2013 etwa Kernel-Scheduling, KV-Cache-Verwaltung oder Beschleunigung bestimmter Attention-Muster \u2013 optimal aufeinander abzustimmen \u2013 eine Leistung, die handels\u00fcbliche GPUs nur schwer erreichen k\u00f6nnen. Dies hat weitreichende Konsequenzen jenseits von OpenAIs eigenen Produkten: Der Preis f\u00fcr seine API, die Reaktionsgeschwindigkeit nachgelagerter Anwendungen sowie die Nachhaltigkeit consumerorientierter Tarife h\u00e4ngen letztlich alle von den Kosten eines einzelnen generierten Tokens ab.<\/p>\n<p>Entwickler, die diese Preisentwicklung verfolgen, k\u00f6nnen nachvollziehen, wie sich die Kosten pro Token bei verschiedenen Anbietern entwickeln, indem sie unseren <a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/ai-api-cost-calculator\/\">Kostenrechner f\u00fcr KI-APIs<\/a>nutzen, der realistische Workload-Kosten anhand ver\u00f6ffentlichter Tarife modelliert.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Broadcoms_expanding_role_in_bespoke_AI_silicon\"><\/span>Broadcoms wachsende Rolle bei ma\u00dfgeschneiderten KI-Halbleitern<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Broadcom ist still und leise zu einem der wichtigsten Namen im Bereich ma\u00dfgeschneiderter KI-Beschleuniger geworden. Sein Gesch\u00e4ft mit kundenspezifischen ASICs \u2013 traditionell auf Netzwerktechnik und Teile f\u00fcr Hyperscaler ausgerichtet \u2013 hat sich auf maschinelles Lernen und KI-Silicon f\u00fcr einige der gr\u00f6\u00dften Cloud-Anbieter ausgeweitet. Die Aufnahme von OpenAI in diese Kundenliste, wie StorageNewsletter berichtet, festigt Broadcoms Position als bevorzugter fabless-Partner f\u00fcr Organisationen, die einen ma\u00dfgeschneiderten Beschleuniger ben\u00f6tigen, ohne ein eigenes Chip-Design-Team von Grund auf aufzubauen.<\/p>\n<p>F\u00fcr den breiteren Hardwaremarkt ist Broadcoms Beteiligung deshalb bedeutsam, weil sie ein erfolgreiches Muster validiert: Ein f\u00fchrendes KI-Labor liefert das Know-how zu Workloads und architektonischen Priorit\u00e4ten, w\u00e4hrend ein etablierter Anbieter von Handels-Halbleitern dessen physisches Design, Packaging und Fertigungspartnerschaften beisteuert. Dieses Muster wird mittlerweile branchenweit repliziert.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Inference_silicon_versus_general-purpose_GPUs\"><\/span>Inferenz-Halbleiter versus allgemein verwendbare GPUs<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die unmittelbarste Frage f\u00fcr Nutzer von KI-Modellen lautet: Wie schneidet ein speziell f\u00fcr LLM-Inferenz konzipierter Beschleuniger im Vergleich zu den allgemein verwendbaren GPUs ab, die derzeit den Markt dominieren? Die folgende Tabelle fasst den qualitativen Unterschied zwischen beiden Designphilosophien zusammen \u2013 basierend auf den in Branchenberichten beschriebenen Zielsetzungen, nicht auf ver\u00f6ffentlichten Benchmarks f\u00fcr den neuen Chip.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Attribut<\/th>\n<th>Allgemein verwendbare KI-GPU<\/th>\n<th>LLM-optimierter Inferenzchip<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Haupt-Workload<\/td>\n<td>Training und Inferenz<\/td>\n<td>Nur Inferenz<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Design-Priorit\u00e4t<\/td>\n<td>Maximale FLOPS, Flexibilit\u00e4t<\/td>\n<td>Tokens pro Sekunde pro Watt, Latenz<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Software-\u00d6kosystem<\/td>\n<td>Breit, ausgereift<\/td>\n<td>Eng mit den Zielmodellen ko-designiert<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Einsatzziel<\/td>\n<td>Jede KI-Arbeitslast<\/td>\n<td>Transformer-LLM-Infrastruktur f\u00fcr Bereitstellungsfleets<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Wirtschaftliches Versprechen<\/td>\n<td>Wiederverwendung sowohl f\u00fcr das Training als auch f\u00fcr die Bereitstellung<\/td>\n<td>Geringere Kosten pro generiertem Token<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Teams, die den Kompromiss zwischen dem Mieten von Inferenzkapazit\u00e4t auf allgemeinen GPUs und dem Betrieb eigener Hardware abw\u00e4gen, k\u00f6nnen die zugrundeliegende Mathematik dieser Entscheidung mit unserem <a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/self-hosting-vs-api-calculator\/\">Self-Hosting- vs. API-Rechner<\/a>, oder aktuelle Beschleunigeroptionen in unserem <a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/best-gpus-for-ai-2026\/\">Beste GPUs f\u00fcr KI<\/a> \u00dcberblick vergleichen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_wider_industry_shift_toward_custom_AI_silicon\"><\/span>Die breitere Branchenentwicklung hin zu ma\u00dfgeschneiderten KI-Halbleitern<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die Ank\u00fcndigung von OpenAI und Broadcom erfolgt in einem Markt, der sich sichtbar neu um ma\u00dfgeschneiderte Beschleuniger herum neu ordnet. Die Berichterstattung von StorageNewsletter steht neben einem separaten Bericht, wonach DeepSeek einen propriet\u00e4ren KI-Inferenzchip entwickelt \u2013 ein weiteres Zeichen daf\u00fcr, dass Modellentwickler nicht l\u00e4nger ausschlie\u00dflich Kunden kommerzieller GPU-Hersteller sein wollen. F\u00fcr Leser, die das chinesische \u00d6kosystem verfolgen, liefert unsere \u00dcbersicht \u00fcber <a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/deepseek-v4\/\">DeepSeek V4<\/a> Hintergrundinformationen zur Modellseite dieses gleichen Trends.<\/p>\n<p>Die strategische Logik ist bei all diesen Programmen konsistent: Bei hyperskaligen Bereitstellungsvolumina \u00fcbersetzen selbst einstellige Prozentverbesserungen bei Tokens pro Watt j\u00e4hrlich Hunderte Millionen Dollar Einsparung. Ein speziell f\u00fcr eine bestimmte Modellfamilie konzipierter Inferenzchip kann diese Effizienzgewinne auf eine Weise realisieren, die einer breit angelegten GPU nicht m\u00f6glich ist. Das bedeutet jedoch nicht das Ende kommerzieller KI-Hardware \u2013 insbesondere das Training bleibt ein stark GPU-dominiertes Feld \u2013, sondern ver\u00e4ndert die Wettbewerbslandschaft f\u00fcr Inferenz, wo letztlich die Endkundenkosten festgelegt werden.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_this_means_for_AI_developers_and_enterprises\"><\/span>Was dies f\u00fcr KI-Entwickler und Unternehmen bedeutet<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>F\u00fcr Entwickler, die auf modernsten <strong>LLM<\/strong> APIs aufbauen, ist die praktische Konsequenz klar: Der Preisverlauf f\u00fcr Inferenz mit gro\u00dfen Modellen wird sich in den n\u00e4chsten Quartalen weiter nach unten verschieben. Spezialisierte Hardware ist ein dauerhafter struktureller Hebel \u2013 kein einmaliger Rabatt \u2013, und falls der OpenAI\u2013Broadcom-Chip die vorgesehenen Leistungsziele erreicht, d\u00fcrfte dies langfristig Auswirkungen auf API-Preise und Rate-Limits haben. Teams k\u00f6nnen diese Ver\u00e4nderungen mittels unseres <a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/ai-price-performance-index-2026\/\">KI-Preis-Leistungs-Index<\/a> und unsere <a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/models\/\">Datenbank f\u00fcr KI-Modelle<\/a>.<\/p>\n<p>F\u00fcr Unternehmen, die Bereitstellungsstrategien evaluieren, unterstreicht die Ank\u00fcndigung ein mittlerweile vertrautes Muster: Die kosteneffizienteste Inferenz stammt zunehmend von Anbietern, die ihre eigenen Modelle auf eigener Hardware betreiben. Selbstgehostete Deployments auf Allzweck-GPUs bleiben f\u00fcr datenschutzkritische Workloads wettbewerbsf\u00e4hig, doch die L\u00fccke bei den reinen Kosten pro Token wird sich dort wahrscheinlich vergr\u00f6\u00dfern, wo ma\u00dfgeschneiderte Beschleuniger zum Einsatz kommen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Frequently_asked_questions\"><\/span>H\u00e4ufig gestellte Fragen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>Was genau haben OpenAI und Broadcom angek\u00fcndigt?<\/strong> Laut StorageNewsletter haben beide Unternehmen gemeinsam einen Inferenzchip vorgestellt, der speziell f\u00fcr gro\u00dfe Sprachmodelle optimiert ist. Der Bericht beschreibt ihn als inferenzspezifischen Beschleuniger und nicht als Trainingschip.<\/p>\n<p><strong>Is this chip going to replace GPUs for AI workloads?<\/strong> Unwahrscheinlich auf kurze Sicht. Spezialisierte LLM-Inferenzhardware zielt auf den Bereitstellungssektor der KI ab, wo die Kosten pro Token im Vordergrund stehen. Training und gemischte Workloads werden voraussichtlich weiterhin stark auf Allzweck-GPUs angewiesen sein.<\/p>\n<p><strong>Wird dies den Preis der OpenAI-API senken?<\/strong> Die Ank\u00fcndigung enth\u00e4lt keine Preisangaben; die strategische Motivation f\u00fcr ma\u00dfgeschneiderte Inferenzhardware besteht jedoch gerade darin, die Kosten pro Token zu senken. Eventuelle \u00c4nderungen w\u00fcrden sich daher erst in zuk\u00fcnftigen API-Tarifaktualisierungen niederschlagen, nicht unmittelbar.<\/p>\n<p><strong>Wie h\u00e4ngt dies mit anderen Initiativen f\u00fcr ma\u00dfgeschneiderte KI-Chips zusammen?<\/strong> Die Berichterstattung von StorageNewsletter erscheint parallel zu Berichten \u00fcber DeepSeek, das ebenfalls einen eigenen propriet\u00e4ren KI-Inferenzchip entwickelt \u2013 Teil einer breiteren Brancheinitiative, bei der Modellentwickler verst\u00e4rkt auf interne Beschleuniger setzen.<\/p>\n<p><strong>Wann wird der Chip tats\u00e4chlich ausgeliefert?<\/strong> Konkrete Zeitpl\u00e4ne wurden in den zum Zeitpunkt der Ver\u00f6ffentlichung vorliegenden Berichten nicht genannt. Leser sollten auf Folgeank\u00fcndigungen direkt von OpenAI oder Broadcom achten, um verbindliche Einsatztermine zu erfahren.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_bottom_line\"><\/span>Das Fazit<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Der von StorageNewsletter berichtete OpenAI\u2013Broadcom-Inferenzbeschleuniger dreht sich weniger um einzelne technische Spezifikationen des Chips als vielmehr um eine dauerhafte Verschiebung in der Art und Weise, wie Spitzen-KI-Modelle bereitgestellt werden. Speziell f\u00fcr LLMs konzipierte Hardware, gemeinsam entwickelt vom Labor, das die Workload besitzt, und dem fablessen Branchenveteranen, der den physikalischen Designprozess beherrscht, ist nun das Vorbild, dem andere Modellentwickler offensichtlich folgen. F\u00fcr Nutzer und Entwickler von KI-Modellen bedeutet dies konkret: Die untere Grenze der Kosten f\u00fcr den skalierbaren Einsatz gro\u00dfer Sprachmodelle wird gezielt durch technisches Design \u2013 nicht durch kurzfristige Rabatte \u2013 gesenkt; Unternehmen, deren Bereitstellungsstrategien diesem Trend folgen, werden am besten positioniert sein, davon zu profitieren.<\/p>\n<p><em>Quellen: news.google.com. Berichtet am 07. Juli 2026.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>OpenAI and Broadcom have jointly unveiled an inference chip optimised for large language models, signalling a decisive move toward vertically integrated AI silicon.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1484,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[245],"tags":[757,874,879,881,880,442,426],"class_list":["post-1483","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-chips","tag-ai-chips","tag-ai-hardware","tag-broadcom","tag-custom-silicon","tag-inference","tag-llm","tag-openai"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1483","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1483"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1483\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1485,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1483\/revisions\/1485"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1484"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1483"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1483"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1483"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}