{"id":1611,"date":"2026-07-19T03:32:41","date_gmt":"2026-07-19T03:32:41","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1611"},"modified":"2026-07-19T03:32:41","modified_gmt":"2026-07-19T03:32:41","slug":"inference-chips-loan-collateral-general-compute-400m","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/es\/inference-chips-loan-collateral-general-compute-400m\/","title":{"rendered":"Chips de inferencia como garant\u00eda de pr\u00e9stamos: el acuerdo de 400 millones de d\u00f3lares de General Compute"},"content":{"rendered":"<p>Un acuerdo de financiaci\u00f3n que utiliza <strong>chips de inferencia como garant\u00eda de pr\u00e9stamo<\/strong>, en lugar de GPU de NVIDIA, ha pasado al centro de la conversaci\u00f3n sobre hardware de IA. Seg\u00fan Tech Times, General Compute ha cerrado un acuerdo hist\u00f3rico de 400 millones de d\u00f3lares estadounidenses en el que los chips de inferencia sirven como activos empe\u00f1ados detr\u00e1s del pr\u00e9stamo. Esta formulaci\u00f3n es significativa: durante gran parte de la actual expansi\u00f3n de la IA, los procesadores gr\u00e1ficos fabricados por NVIDIA han sido el hardware contra el cual los prestamistas estaban dispuestos a otorgar pr\u00e9stamos. Un acuerdo que sustituye los silicatos espec\u00edficamente dise\u00f1ados para inferencia por dichas GPU apunta a un mercado maduro y diversificado para las m\u00e1quinas que ejecutan cargas de trabajo modernas de IA.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Conclusiones clave<\/h3>\n<ul>\n<li>Tech Times informa que General Compute ha completado un acuerdo hist\u00f3rico de 400 millones de d\u00f3lares estadounidenses utilizando chips de inferencia como garant\u00eda de pr\u00e9stamo.<\/li>\n<li>El acuerdo sustituye a las GPU de NVIDIA, que habitualmente han respaldado recientemente los pr\u00e9stamos respaldados por hardware en la era de la IA, por silicio especializado en inferencia.<\/li>\n<li>Esta noticia indica que los prestamistas y operadores podr\u00edan tratar cada vez m\u00e1s los chips optimizados para inferencia como activos bancables y financieramente viables por derecho propio.<\/li>\n<li>Los t\u00e9rminos exactos \u2014el prestamista, el proveedor del chip, la tasa de inter\u00e9s y el calendario de reembolso\u2014 no se especifican en los informes disponibles para nosotros, por lo que esos detalles siguen sin confirmarse.<\/li>\n<li>Para los desarrolladores de IA y los usuarios de modelos, la pregunta m\u00e1s amplia es si un hardware de inferencia m\u00e1s econ\u00f3mico y diverso acabar\u00e1 traduci\u00e9ndose en menores costos de servicio.<\/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-6a67e786d1119\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/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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class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/inference-chips-loan-collateral-general-compute-400m\/#Why_inference_chips_as_loan_collateral_is_a_shift\" >Por qu\u00e9 utilizar chips de inferencia como garant\u00eda representa un cambio<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/inference-chips-loan-collateral-general-compute-400m\/#How_GPU-backed_financing_set_the_stage\" >C\u00f3mo la financiaci\u00f3n respaldada por GPU sent\u00f3 las bases<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/inference-chips-loan-collateral-general-compute-400m\/#What_it_could_mean_for_AI_developers_and_model_users\" >Qu\u00e9 podr\u00eda significar esto para los desarrolladores y usuarios de modelos de IA<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/inference-chips-loan-collateral-general-compute-400m\/#What_the_sources_confirm_%E2%80%94_and_what_they_do_not\" >Qu\u00e9 confirman las fuentes \u2014y qu\u00e9 no confirman<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/inference-chips-loan-collateral-general-compute-400m\/#The_competitive_backdrop_for_inference_silicon\" >Contexto competitivo del silicio para inferencia<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/inference-chips-loan-collateral-general-compute-400m\/#Frequently_asked_questions\" >Preguntas frecuentes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/inference-chips-loan-collateral-general-compute-400m\/#The_bottom_line\" >En resumen<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_General_Computes_400M_deal_actually_says\"><\/span>Qu\u00e9 dice realmente el acuerdo de 400 millones de d\u00f3lares de General Compute<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Los hechos reportados son escasos pero precisos. Seg\u00fan Tech Times, General Compute ha concertado un pr\u00e9stamo de aproximadamente 400 millones de d\u00f3lares estadounidenses, y la garant\u00eda que respalda dicho pr\u00e9stamo consiste en un stock de chips de inferencia, no en GPU de NVIDIA. Ese es el n\u00facleo de la historia, y vale la pena ser preciso acerca de los l\u00edmites entre lo que se ha reportado y lo que no. El titular identifica \u00fanicamente a las partes involucradas en parte \u2014se nombra a General Compute\u2014, el monto del acuerdo y la naturaleza de la garant\u00eda. No especifica, en los materiales disponibles para nosotros, al prestamista, al proveedor o arquitectura exactos del chip, al plazo del pr\u00e9stamo ni a la metodolog\u00eda de valoraci\u00f3n aplicada al hardware.<\/p>\n<p>Tratamos esas omisiones como lagunas reales, no como informaci\u00f3n que debamos suplir. Lo que s\u00ed puede afirmarse con certeza es que la transacci\u00f3n se caracteriza como pionera en su tipo, o al menos como una utilizaci\u00f3n inusualmente destacada de chips espec\u00edficos para inferencia en pr\u00e9stamos respaldados por activos. Esa caracterizaci\u00f3n por s\u00ed sola es la raz\u00f3n por la que el acuerdo est\u00e1 generando cobertura: trata una categor\u00eda de silicio que muchas veces ha permanecido a la sombra de NVIDIA como un activo serio y financieramente viable.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_inference_chips_as_loan_collateral_is_a_shift\"><\/span>Por qu\u00e9 utilizar chips de inferencia como garant\u00eda representa un cambio<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Para comprender por qu\u00e9 utilizar <strong>chips de inferencia como garant\u00eda de pr\u00e9stamo<\/strong> es notable, resulta \u00fatil distinguir dos fases del c\u00f3mputo de IA. Entrenar un modelo grande exige mucha potencia computacional y ha estado dominado por GPU de gama alta. La inferencia \u2014ejecutar efectivamente el modelo entrenado para responder consultas, generar texto o clasificar datos\u2014 es una carga de trabajo distinta y, en conjunto, mucho mayor. A medida que los servicios de IA desplegados escalan, el volumen de inferencia puede superar ampliamente el costo \u00fanico del entrenamiento; por eso ha surgido una oleada de chips dise\u00f1ados espec\u00edficamente para servir modelos de forma eficiente.<\/p>\n<p>Otorgar pr\u00e9stamos respaldados por hardware requiere que el prestamista crea dos cosas: que el activo conserva su valor y que puede revenderse o reutilizarse si el prestatario incumple. Las GPU de NVIDIA han satisfecho ambas condiciones gracias a su liquidez \u2014existe un mercado secundario profundo y muy demandado\u2014. Al aceptar, seg\u00fan se informa, chips de inferencia en lugar de ellos, las contrapartes en el acuerdo de General Compute est\u00e1n afirmando impl\u00edcitamente que esta categor\u00eda de silicio ya cumple un umbral similar. Esa es la relevancia anal\u00edtica, enmarcada como contexto m\u00e1s que como un hecho reci\u00e9n reportado: el mercado podr\u00eda estar empezando a valorar el hardware especializado en inferencia como un activo duradero y apto como garant\u00eda.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_GPU-backed_financing_set_the_stage\"><\/span>C\u00f3mo la financiaci\u00f3n respaldada por GPU sent\u00f3 las bases<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>A modo de antecedente \u2014y esto es contexto general de la industria, no parte del informe de Tech Times\u2014, los \u00faltimos a\u00f1os han visto la recaudaci\u00f3n de grandes sumas mediante flotas de aceleradores de IA. Los operadores de centros de datos y los proveedores especializados de c\u00f3mputo han utilizado su hardware como garant\u00eda para financiar una expansi\u00f3n r\u00e1pida, y los chips de NVIDIA han sido la garant\u00eda natural debido a su omnipresencia y valor de reventa. Ese modelo convirti\u00f3 a la GPU no solo en un componente, sino tambi\u00e9n en un instrumento contable.<\/p>\n<p>El compromiso siempre ha sido la concentraci\u00f3n. Depender exclusivamente de los componentes de un \u00fanico proveedor tanto para la carga de trabajo como para la financiaci\u00f3n vincula estrechamente el destino de un operador a la hoja de ruta, precios y disponibilidad de ese proveedor. Un acuerdo que ampl\u00ede la garant\u00eda aceptable para incluir chips de inferencia relaja, al menos en principio, esa dependencia. Los lectores que eval\u00faen el lado del hardware pueden comparar las opciones actuales en nuestro resumen de las <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/best-gpus-for-ai-2026\/\">mejoras GPUs para IA<\/a>, y pueden evaluar el valor relativo entre aceleradores en nuestro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/ai-price-performance-index-2026\/\">\u00cdndice de relaci\u00f3n precio-rendimiento en IA<\/a>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_it_could_mean_for_AI_developers_and_model_users\"><\/span>Qu\u00e9 podr\u00eda significar esto para los desarrolladores y usuarios de modelos de IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El acuerdo inmediato es una historia de financiaci\u00f3n, pero los efectos secundarios son los que importan a quienes construyen sobre IA. Si los chips de inferencia se vuelven m\u00e1s f\u00e1ciles de financiar, el costo de capital para establecer capacidad de servicio disminuye y los operadores pueden desplegar m\u00e1s de ella. Hist\u00f3ricamente, una oferta mayor y m\u00e1s competitiva de hardware de servicio tiende a reducir el costo por token de ejecuci\u00f3n de modelos \u2014aunque si esto se materializa aqu\u00ed depender\u00e1 de detalles que el informe no cubre.<\/p>\n<p>Para los equipos que eligen entre alquilar capacidad u obtenerla propia, la econom\u00eda del hardware influye directamente en la decisi\u00f3n de construir frente a comprar. Nuestra <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/self-hosting-vs-api-calculator\/\">calculadora de autohospedaje frente a API<\/a> est\u00e1 dise\u00f1ada precisamente para esa comparaci\u00f3n, y cualquier persona que estime despliegues locales puede calcular sus necesidades de memoria con nuestra <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/llm-vram-calculator\/\">calculadora gratuita de VRAM<\/a>. La l\u00ednea conductora es clara: a largo plazo, un silicio de inferencia m\u00e1s econ\u00f3mico y diverso es una buena noticia para el costo de ejecutar IA \u2014pero el acuerdo de General Compute es una sola transacci\u00f3n de financiaci\u00f3n, no una reducci\u00f3n de precios a nivel de mercado, y debe interpretarse as\u00ed.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_the_sources_confirm_%E2%80%94_and_what_they_do_not\"><\/span>Qu\u00e9 confirman las fuentes \u2014y qu\u00e9 no confirman<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Debido a que el informe original es un titular y un breve fragmento, es importante ser transparente acerca de la evidencia. La tabla siguiente separa los detalles reportados de los que siguen sin especificarse. No hemos inventado ninguna cifra; cuando la informaci\u00f3n falta, se indica como \u00abno divulgada\u00bb.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Detalles<\/th>\n<th>Lo que el informe afirma<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Monto del acuerdo reportado<\/td>\n<td>Aproximadamente 400 millones de d\u00f3lares estadounidenses<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Garant\u00eda<\/td>\n<td>Chips de inferencia, sustituyendo a las GPU de NVIDIA<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Parte nombrada<\/td>\n<td>General Compute<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Caracterizaci\u00f3n<\/td>\n<td>Un acuerdo hist\u00f3rico, seg\u00fan Tech Times<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Prestamista \/ financiador<\/td>\n<td>No divulgado en el fragmento<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Proveedor o arquitectura del chip<\/td>\n<td>No divulgado en el fragmento<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>T\u00e9rminos del pr\u00e9stamo, tasa e intervalo<\/td>\n<td>No divulgado en el fragmento<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Esta disciplina es fundamental en un mercado din\u00e1mico donde los detalles se asumen f\u00e1cilmente. Reproducir \u00fanicamente lo que se ha reportado mantiene el an\u00e1lisis honesto y permite a los lectores juzgar su relevancia sin anclarse a cifras que nunca fueron publicadas. Para quienes siguen los modelos que estos chips sirven finalmente, nuestra <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/models\/\">Base de datos de modelos de IA<\/a> cataloga las especificaciones y los precios actuales.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_competitive_backdrop_for_inference_silicon\"><\/span>Contexto competitivo del silicio para inferencia<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Como contexto general, la demanda de chips espec\u00edficos para inferencia ha crecido paralelamente a la implementaci\u00f3n de servicios de IA en producci\u00f3n. La econom\u00eda de la prestaci\u00f3n de modelos a gran escala premia el hardware optimizado para el rendimiento (throughput), la eficiencia energ\u00e9tica y el costo por consulta, m\u00e1s que para el rendimiento bruto en entrenamiento. Un acuerdo de financiaci\u00f3n que utiliza dichos chips como garant\u00eda constituye, en efecto, una se\u00f1al de mercado de que esta categor\u00eda posee una solidez comercial duradera. Es razonable interpretar la transacci\u00f3n de General Compute como parte de esa normalizaci\u00f3n m\u00e1s amplia del hardware para inferencia, aunque sin olvidar que un solo acuerdo, por s\u00ed solo, no establece una tendencia.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Frequently_asked_questions\"><\/span>Preguntas frecuentes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>\u00bfEn qu\u00e9 consiste el acuerdo de General Compute?<\/strong> Seg\u00fan Tech Times, General Compute ha cerrado un pr\u00e9stamo hist\u00f3rico de 400 millones de d\u00f3lares estadounidenses en el que se utilizan chips para inferencia como garant\u00eda del pr\u00e9stamo, en lugar de GPUs de NVIDIA.<\/p>\n<p><strong>\u00bfPor qu\u00e9 es significativo utilizar chips para inferencia como garant\u00eda del pr\u00e9stamo?<\/strong> Sugiere que los prestamistas est\u00e1n dispuestos a tratar el silicio espec\u00edfico para inferencia como un activo bancable y reventa\u00adble \u2014un rol que tradicionalmente han desempe\u00f1ado las GPUs de NVIDIA en los pr\u00e9stamos respaldados por hardware de la era de la IA.<\/p>\n<p><strong>\u00bfQu\u00e9 empresa o chip proporciona la garant\u00eda?<\/strong> General Compute es la parte nombrada. El fabricante espec\u00edfico del chip, su arquitectura y el prestamista no se mencionan en los informes disponibles para nosotros, por lo que esos detalles siguen sin confirmarse.<\/p>\n<p><strong>\u00bfSignifica esto que la inferencia de IA se volver\u00e1 m\u00e1s barata?<\/strong> No directamente. Una financiaci\u00f3n m\u00e1s sencilla del hardware para inferencia puede, con el tiempo, ampliar la capacidad de prestaci\u00f3n de servicios e impulsar una reducci\u00f3n de los costos por consulta, pero el acuerdo reportado es una \u00fanica operaci\u00f3n financiera y no fija, por s\u00ed mismo, los precios.<\/p>\n<p><strong>\u00bfCu\u00e1l fue el monto del acuerdo?<\/strong> Tech Times informa una cifra de aproximadamente 400 millones de d\u00f3lares estadounidenses. No se divulgaron m\u00e1s t\u00e9rminos financieros en el fragmento disponible.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_bottom_line\"><\/span>En resumen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Reducida a sus elementos esenciales, la noticia es sencilla, pero sus implicaciones son mayores que su extensi\u00f3n. Tech Times informa que General Compute ha utilizado <strong>chips de inferencia como garant\u00eda de pr\u00e9stamo<\/strong> en un acuerdo hist\u00f3rico de 400 millones de d\u00f3lares, alej\u00e1ndose as\u00ed de las GPUs de NVIDIA que han servido de ancla en gran parte de los pr\u00e9stamos respaldados por activos de la era de la IA. La informaci\u00f3n disponible es escasa en cuanto a los t\u00e9rminos, y nos hemos abstenido de especular sobre esos vac\u00edos. Sin embargo, la direcci\u00f3n general es lo suficientemente clara como para destacarla: a medida que la inferencia se convierte en el costo dominante y continuo de ejecutar sistemas de IA, los chips que realizan dicha tarea comienzan a ser tratados como activos financieros serios. Si este ser\u00e1 el primero de muchos acuerdos similares o simplemente un caso aislado depender\u00e1 de detalles que a\u00fan no se han publicado \u2014y all\u00ed es donde mantendremos nuestra atenci\u00f3n.<\/p>\n<p><em>Fuentes: news.google.com. Informado el 19 de julio de 2026.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>General Compute has closed a landmark US$400 million deal that uses inference chips as loan collateral in place of Nvidia GPUs, according to Tech Times. We unpack what it signals for AI hardware financing.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1612,"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":[936,874,940,939,935,937,938],"class_list":["post-1611","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-chips","tag-ai-chip-financing","tag-ai-hardware","tag-asset-backed-lending","tag-general-compute","tag-inference-chips","tag-loan-collateral","tag-nvidia-gpus"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1611","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1611"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1611\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1613,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1611\/revisions\/1613"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1612"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1611"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1611"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1611"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}