{"id":1688,"date":"2026-07-26T13:03:55","date_gmt":"2026-07-26T13:03:55","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1688"},"modified":"2026-07-26T13:03:55","modified_gmt":"2026-07-26T13:03:55","slug":"supermicro-h15-72-gpu-ai-servers","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/es\/supermicro-h15-72-gpu-ai-servers\/","title":{"rendered":"Los servidores de IA H15 de Supermicro se lanzan con una plataforma de entrenamiento de 72 GPU"},"content":{"rendered":"<p>Los servidores de IA H15 de Supermicro son el \u00faltimo entrante en la carrera por suministrar hardware de entrenamiento a gran escala; seg\u00fan Yahoo Finance, Supermicro (SMCI) ha lanzado esta nueva l\u00ednea de servidores junto con una plataforma de entrenamiento de IA de 72 GPU. El informe inicial es escaso en detalles t\u00e9cnicos, pero la cifra destacada ya cuenta una historia por s\u00ed sola. Al presentar 72 aceleradores como una \u00fanica plataforma de entrenamiento, Supermicro compite directamente en el segmento de sistemas a escala de rack del mercado, donde los racks completamente integrados \u2014y no los servidores individuales\u2014 se han convertido en la unidad est\u00e1ndar de c\u00f3mputo para IA.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Conclusiones clave<\/h3>\n<ul>\n<li>Yahoo Finance informa que Supermicro (SMCI) ha lanzado los servidores H15 junto con una plataforma de entrenamiento de IA de 72 GPU.<\/li>\n<li>La cifra de 72 GPU sit\u00faa al H15 en la categor\u00eda de sistemas a escala de rack, cada vez m\u00e1s favorecidos por grandes laboratorios de IA y proveedores de nube para tareas de entrenamiento.<\/li>\n<li>Las especificaciones detalladas, los precios, la disponibilidad y la identidad de las GPU integradas en la plataforma no se incluyeron en el informe inicial.<\/li>\n<li>Las plataformas a escala de rack cambian la unidad de compra de servidores individuales a racks completamente integrados, trasladando el trabajo de integraci\u00f3n del comprador al fabricante.<\/li>\n<li>Para la mayor\u00eda de los equipos de IA, este lanzamiento tiene un impacto indirecto: mayor capacidad de entrenamiento en etapas anteriores tiende a traducirse, a su vez, en mayor disponibilidad de modelos y mejores precios para el c\u00f3mputo en etapas posteriores.<\/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-6a68019770a88\" 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 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class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/supermicro-h15-72-gpu-ai-servers\/#Why_a_72-GPU_AI_training_platform_matters\" >Por qu\u00e9 importa una plataforma de entrenamiento de IA de 72 GPU<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/supermicro-h15-72-gpu-ai-servers\/#Rack-scale_platforms_versus_conventional_GPU_servers\" >Plataformas a escala de rack frente a servidores GPU convencionales<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/supermicro-h15-72-gpu-ai-servers\/#What_the_H15_launch_means_for_AI_developers_and_model_builders\" >Qu\u00e9 significa el lanzamiento del H15 para los desarrolladores y creadores 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\/supermicro-h15-72-gpu-ai-servers\/#Power_cooling_and_deployment_realities\" >Realidades pr\u00e1cticas en cuanto a energ\u00eda, refrigeraci\u00f3n e implementaci\u00f3n<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/supermicro-h15-72-gpu-ai-servers\/#The_economics_who_actually_buys_72-GPU_training_systems\" >La econom\u00eda: \u00bfqui\u00e9n compra realmente sistemas de entrenamiento de 72 GPU?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/supermicro-h15-72-gpu-ai-servers\/#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\/supermicro-h15-72-gpu-ai-servers\/#The_bottom_line\" >En resumen<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_Supermicro_announced_with_the_H15_servers\"><\/span>Qu\u00e9 anunci\u00f3 Supermicro con los servidores H15<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Seg\u00fan Yahoo Finance, Supermicro ha lanzado los servidores H15 junto con una plataforma de entrenamiento de IA de 72 GPU. Esa es la extensi\u00f3n total de los detalles confirmados en el informe inicial. Las especificaciones, los precios, los plazos de env\u00edo y el tipo de acelerador utilizado no se divulgaron en el extracto, por lo que los compradores deben considerar las propias fichas t\u00e9cnicas de Supermicro como la fuente oficial para verificar dichos detalles una vez que se publiquen.<\/p>\n<p>La denominaci\u00f3n H15 merece, sin embargo, una breve menci\u00f3n. Hist\u00f3ricamente, Supermicro ha utilizado numeraciones para indicar generaciones de plataformas dentro de sus familias de servidores, de modo que un nuevo n\u00famero de serie H generalmente se\u00f1ala una generaci\u00f3n de plataforma completamente nueva, y no una simple actualizaci\u00f3n menor. Cualquier suposici\u00f3n sobre los procesadores o GPU subyacentes sigue siendo, no obstante, no confirmada hasta que la empresa detalle el hardware.<\/p>\n<p>Para una empresa cuyo desempe\u00f1o est\u00e1 estrechamente vinculado al gasto en infraestructura de IA, este movimiento es predecible pero significativo. Los fabricantes de servidores compiten principalmente en funci\u00f3n de su capacidad para integrar r\u00e1pidamente los \u00faltimos aceleradores en sistemas listos para implementar y mantener, y una plataforma de 72 GPU constituye la declaraci\u00f3n m\u00e1s clara posible de que Supermicro pretende vender c\u00f3mputo para IA a escala de rack, y no \u00fanicamente a escala de nodo.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_a_72-GPU_AI_training_platform_matters\"><\/span>Por qu\u00e9 importa una plataforma de entrenamiento de IA de 72 GPU<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Entrenar modelos fundamentales modernos es, fundamentalmente, un problema de escala. Las ejecuciones de entrenamiento punteras se distribuyen entre flotas muy grandes de aceleradores, y la respuesta de la industria en los \u00faltimos a\u00f1os ha sido estandarizar bloques de construcci\u00f3n cada vez mayores. Donde la unidad com\u00fan de c\u00f3mputo para IA sol\u00eda ser un servidor de ocho GPU, los sistemas a escala de rack que presentan decenas de GPU como un \u00fanico dominio estrechamente acoplado se han convertido en la base preferida para clusters serios de entrenamiento.<\/p>\n<p>Una plataforma de 72 GPU pertenece inequ\u00edvocamente a esa categor\u00eda a escala de rack. Su atractivo desde el punto de vista ingenieril, seg\u00fan un an\u00e1lisis general de la industria, es sencillo: cuantos m\u00e1s aceleradores puedan comunicarse mediante un interconector r\u00e1pido y local, en lugar de una red gen\u00e9rica de centro de datos, menos tiempo pasar\u00e1 una ejecuci\u00f3n de entrenamiento esperando el movimiento de datos entre chips. La sobrecarga de comunicaci\u00f3n es uno de los principales factores que penalizan la eficiencia del entrenamiento a gran escala, por lo que dominios coherentes m\u00e1s amplios de GPU se traducen directamente en una mejor utilizaci\u00f3n del costoso hardware.<\/p>\n<p>Para los compradores, el efecto pr\u00e1ctico es que las conversaciones de adquisici\u00f3n pasan de \u00ab\u00bfcu\u00e1ntos servidores necesitamos?\u00bb a \u00ab\u00bfcu\u00e1ntos racks necesitamos?\u00bb. Esto modifica qui\u00e9n asume la carga del trabajo de integraci\u00f3n complejo \u2014y es precisamente ese terreno en el que ahora compiten los fabricantes de sistemas como Supermicro.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Rack-scale_platforms_versus_conventional_GPU_servers\"><\/span>Plataformas a escala de rack frente a servidores GPU convencionales<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La tabla siguiente resume c\u00f3mo suelen compararse, t\u00edpicamente, las plataformas de entrenamiento a escala de rack del tipo que ahora comercializa Supermicro con los servidores GPU convencionales. Se trata de patrones generales de la industria, no de especificaciones confirmadas del H15, que el informe inicial no incluy\u00f3.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Caracter\u00edstica<\/th>\n<th>Servidor GPU convencional<\/th>\n<th>Plataforma a escala de rack de 72 GPU<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Aceleradores por unidad<\/td>\n<td>Normalmente ocho<\/td>\n<td>72, seg\u00fan el informe de Yahoo Finance sobre la plataforma H15<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Unidad de compra<\/td>\n<td>Nodo individual<\/td>\n<td>Rack integrado<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Dominio de interconexi\u00f3n<\/td>\n<td>Dentro de un solo chasis<\/td>\n<td>A lo largo de todo el rack<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Cargas de trabajo t\u00edpicas<\/td>\n<td>Ajuste fino, inferencia y trabajos de entrenamiento menores<\/td>\n<td>Entrenamiento de modelos a gran escala<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Carga de integraci\u00f3n<\/td>\n<td>Recae principalmente en el comprador<\/td>\n<td>Es gestionada en gran medida por el fabricante<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Los equipos que operan muy por debajo de la escala de rack siguen enfrentando decisiones importantes sobre hardware; nuestra gu\u00eda sobre las <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/best-gpus-for-ai-2026\/\">mejores GPU para IA<\/a> cubre las opciones de aceleradores adecuadas para estaciones de trabajo y clusters m\u00e1s peque\u00f1os.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_the_H15_launch_means_for_AI_developers_and_model_builders\"><\/span>Qu\u00e9 significa el lanzamiento del H15 para los desarrolladores y creadores de modelos de IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Muy pocos desarrolladores instalar\u00e1n jam\u00e1s personalmente un sistema de 72 GPU, pero lanzamientos como este moldean el entorno en el que todos trabajamos. La capacidad de entrenamiento disponible en etapas anteriores determina qu\u00e9 modelos existir\u00e1n en etapas posteriores. Cuando m\u00e1s fabricantes comercializan plataformas a escala de rack, la oferta de c\u00f3mputo para entrenamiento se ampl\u00eda, y los laboratorios que adquieren dicho c\u00f3mputo pueden iterar m\u00e1s r\u00e1pidamente sobre nuevos modelos. Los resultados de esas iteraciones son los que finalmente llegan a nuestros <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/models\/\">Base de datos de modelos de IA<\/a> como modelos publicados, con especificaciones y precios divulgados.<\/p>\n<p>La competencia entre fabricantes de sistemas tambi\u00e9n influye en el lado de los costos de la ecuaci\u00f3n. La infraestructura de IA sigue estando limitada por la oferta en los segmentos superiores, y cada plataforma adicional cre\u00edble a escala de rack otorga a los proveedores de nube y a los laboratorios de IA mayor margen de negociaci\u00f3n al ampliar su capacidad. Con el tiempo, una competencia m\u00e1s sana en hardware de entrenamiento es una de las fuerzas que reduce el costo del c\u00f3mputo subyacente a los modelos que consumen los desarrolladores \u2014una din\u00e1mica que seguimos de cerca en nuestro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/ai-price-performance-index-2026\/\">\u00cdndice de relaci\u00f3n precio-rendimiento para IA<\/a>.<\/p>\n<p>Nada de esto ocurre de forma inmediata. El hardware anunciado hoy alimentar\u00e1 ejecuciones de entrenamiento varios meses despu\u00e9s. Pero lo que verdaderamente importa es la direcci\u00f3n del cambio: el lanzamiento del H15 incrementa el volumen global de capacidad de entrenamiento a escala de rack del que la industria puede disponer.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Power_cooling_and_deployment_realities\"><\/span>Realidades pr\u00e1cticas en cuanto a energ\u00eda, refrigeraci\u00f3n e implementaci\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Los racks densos de GPU concentran una enorme demanda de energ\u00eda en una huella f\u00edsica reducida; como contexto general del sector, los sistemas de esta categor\u00eda han impulsado a los centros de datos hacia la refrigeraci\u00f3n por l\u00edquido y han exigido mejoras sustanciales en la infraestructura de suministro el\u00e9ctrico. Las instalaciones dise\u00f1adas originalmente para racks empresariales convencionales suelen ser incapaces de alojar racks modernos para entrenamiento de IA sin importantes reformas.<\/p>\n<p>El informe de Yahoo Finance no detalla el dise\u00f1o de alimentaci\u00f3n ni de refrigeraci\u00f3n del H15, por lo que esos aspectos espec\u00edficos a\u00fan deben confirmarse. Lo que s\u00ed puede afirmarse con certeza es que cualquier plataforma de 72 GPU enfrenta las mismas leyes f\u00edsicas que el resto del mercado a escala de rack: los compradores mejor posicionados para desplegar tales sistemas son aquellos cuyas instalaciones de centros de datos ya est\u00e1n dise\u00f1adas espec\u00edficamente para cargas de trabajo de IA de alta densidad. Esta realidad concentra el mercado potencial para este tipo de hardware entre proveedores de nube, laboratorios de IA y grandes empresas con infraestructura moderna.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_economics_who_actually_buys_72-GPU_training_systems\"><\/span>La econom\u00eda: \u00bfqui\u00e9n compra realmente sistemas de entrenamiento de 72 GPU?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Las plataformas de entrenamiento a escala de rack no son compras impulsivas. Sus clientes naturales son los proveedores de nube y neocloud que construyen capacidad de GPU alquilable, los laboratorios de IA que entrenan sus propios modelos y las empresas con cargas de trabajo de entrenamiento grandes y sostenidas. La mayor\u00eda de las dem\u00e1s organizaciones acceden a este tipo de hardware de forma indirecta, ya sea alquilando capacidad o simplemente consumiendo modelos mediante APIs.<\/p>\n<p>Esto convierte la decisi\u00f3n entre construir frente a alquilar en la conclusi\u00f3n pr\u00e1ctica m\u00e1s relevante para la mayor\u00eda de los lectores. La propiedad del hardware resulta ventajosa cuando la utilizaci\u00f3n es consistentemente alta; el alquiler lo es cuando las cargas de trabajo son espor\u00e1dicas o exploratorias. Nuestro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/self-hosting-vs-api-calculator\/\">calculadora de autohospedaje frente a API<\/a> analiza ese compromiso utilizando sus propios datos num\u00e9ricos. Y para los equipos que consideran ejecutar modelos en hardware bajo su control, a cualquier escala, nuestro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/llm-vram-calculator\/\">calculadora gratuita de VRAM<\/a> ayuda a determinar cu\u00e1nta memoria de GPU requiere realmente un modelo determinado antes de tomar cualquier decisi\u00f3n de compra.<\/p>\n<p>El punto m\u00e1s amplio es que lanzamientos como el del H15 siguen ampliando el abanico de opciones a lo largo de ese espectro: desde alquilar una fracci\u00f3n del rack de otra persona hasta, para los compradores m\u00e1s grandes, encargar directamente los racks enteros.<\/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>\u00bfQu\u00e9 son los servidores Supermicro H15?<\/strong> Se trata de una nueva l\u00ednea de servidores de Supermicro, anunciada por Yahoo Finance junto con una plataforma de entrenamiento de IA de 72 GPU. En el informe inicial no se detallaron a\u00fan las especificaciones completas.<\/p>\n<p><strong>\u00bfCu\u00e1ntas GPU admite la nueva plataforma de entrenamiento de Supermicro?<\/strong> Seg\u00fan el titular de Yahoo Finance, la plataforma est\u00e1 basada en 72 GPU, lo que la sit\u00faa dentro de la categor\u00eda de sistemas de entrenamiento de IA a escala de rack.<\/p>\n<p><strong>\u00bfQu\u00e9 GPU impulsan la plataforma H15?<\/strong> El informe inicial no especifica el silicio acelerador utilizado. Los compradores deber\u00edan consultar las hojas de datos oficiales de Supermicro para obtener detalles confirmados sobre los componentes.<\/p>\n<p><strong>\u00bfA qui\u00e9n va dirigida la plataforma de 72 GPU?<\/strong> En t\u00e9rminos generales, dentro del contexto del mercado, los sistemas de esta categor\u00eda suelen adquirirse habitualmente por proveedores de nube, laboratorios de IA y grandes empresas con cargas de trabajo sostenidas de entrenamiento de modelos y centros de datos dise\u00f1ados para racks de alta densidad.<\/p>\n<p><strong>\u00bfAfecta el lanzamiento del H15 a los equipos peque\u00f1os de IA?<\/strong> De forma indirecta. Una mayor capacidad de entrenamiento a escala de rack en el mercado favorece, en general, un desarrollo m\u00e1s r\u00e1pido de modelos y unos precios m\u00e1s competitivos para la computaci\u00f3n, lo cual beneficia finalmente a los equipos que consumen modelos mediante APIs o GPU alquiladas.<\/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 su n\u00facleo confirmado, la noticia es sencilla: Yahoo Finance informa que Supermicro ha lanzado los servidores H15 junto con una plataforma de entrenamiento de IA de 72 GPU. Los detalles que determinar\u00e1n su competitividad real \u2014la elecci\u00f3n del silicio, la interconexi\u00f3n, la alimentaci\u00f3n, la refrigeraci\u00f3n y el precio\u2014 a\u00fan no se han publicado. Sin embargo, la propia estructura del anuncio resulta significativa. La unidad b\u00e1sica de c\u00f3mputo para entrenamiento de IA se ha trasladado decididamente al nivel del rack, y Supermicro est\u00e1 se\u00f1alando claramente su intenci\u00f3n de seguir compitiendo activamente en ese mercado con hardware de \u00faltima generaci\u00f3n. Para los desarrolladores de IA, este lanzamiento representa un nuevo incremento de capacidad ascendente en una cadena de suministro que, en \u00faltima instancia, decide qu\u00e9 modelos se entrenan, con qu\u00e9 rapidez y a qu\u00e9 costo.<\/p>\n<p><em>Fuentes: news.google.com. Informado el 26 de julio de 2026.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Yahoo Finance reports that Supermicro has launched its H15 server line with a 72-GPU AI training platform. Here is what the rack-scale launch means for AI developers and infrastructure buyers.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1689,"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":[248],"tags":[925,1003,1004,1002,1005,1001,1000],"class_list":["post-1688","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-gpus","tag-ai-infrastructure","tag-ai-training-hardware","tag-gpu-servers","tag-h15-servers","tag-rack-scale-computing","tag-smci","tag-supermicro"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1688","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=1688"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1688\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1690,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1688\/revisions\/1690"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1689"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1688"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1688"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1688"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}