{"id":1554,"date":"2026-07-14T13:02:31","date_gmt":"2026-07-14T13:02:31","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1554"},"modified":"2026-07-14T13:02:31","modified_gmt":"2026-07-14T13:02:31","slug":"fbi-ai-llm-supercomputer-b300-tpu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/fbi-ai-llm-supercomputer-b300-tpu\/","title":{"rendered":"L\u2019FBI valuta la realizzazione di un supercomputer per LLM con GPU Nvidia B300 o TPUs di Google"},"content":{"rendered":"<p>L\u2019Ufficio federale investigativo statunitense (FBI) starebbe valutando, secondo quanto riportato da Data Center Dynamics, il dispiegamento di un supercomputer dedicato per modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), <strong>supercomputer per LLM dell\u2019FBI<\/strong>con le GPU B300 di Nvidia e le Tensor Processing Unit (TPU) di Google indicate come due famiglie di acceleratori in fase di valutazione. Tale iniziativa rappresenterebbe, secondo il report, una delle pi\u00f9 visibili incursioni finora effettuate da un\u2019agenzia federale preposta all\u2019applicazione della legge nell\u2019hosting di carichi di lavoro basati su modelli linguistici di grandi dimensioni su infrastrutture appositamente progettate, anzich\u00e9 affidarsi esclusivamente a endpoint cloud commerciali.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Punti chiave<\/h3>\n<ul>\n<li>Secondo Data Center Dynamics, l\u2019FBI sta valutando la possibilit\u00e0 di realizzare un supercomputer per LLM basato su GPU B300 di Nvidia oppure su TPUs di Google.<\/li>\n<li>La formulazione del report suggerisce che l\u2019agenzia intende disporre di capacit\u00e0 computazionali sovrane e locali (on-premises) per carichi di lavoro sensibili basati su LLM, piuttosto che ricorrere a infrastrutture cloud pubbliche condivise.<\/li>\n<li>Le GPU B300 di Nvidia rappresentano l\u2019attuale generazione di acceleratori data-center Blackwell Ultra del produttore; le TPUs di Google costituiscono invece l\u2019alternativa basata su silicio personalizzato.<\/li>\n<li>La scelta avr\u00e0 ripercussioni anche su altre agenzie federali che stanno valutando soluzioni analoghe per applicazioni classificate o destinate all\u2019applicazione della legge.<\/li>\n<li>Nel report non viene rivelato alcun dettaglio ufficiale riguardo contratto, costo, dimensioni o data di consegna.<\/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-6a5a5c0b92b12\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Attiva\/Disattiva<\/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 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a5a5c0b92b12\"  aria-label=\"Attiva\/Disattiva\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/fbi-ai-llm-supercomputer-b300-tpu\/#What_Data_Center_Dynamics_reports_about_the_FBIs_plan\" >Cosa riporta Data Center Dynamics sul piano dell\u2019FBI<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/fbi-ai-llm-supercomputer-b300-tpu\/#Why_the_FBI_AI_LLM_supercomputer_choice_matters\" >Perch\u00e9 la scelta del supercomputer per LLM dell\u2019FBI \u00e8 importante<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/fbi-ai-llm-supercomputer-b300-tpu\/#Nvidia_B300_versus_Google_TPU_the_strategic_framing\" >B300 di Nvidia contro TPUs di Google: il quadro strategico<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/fbi-ai-llm-supercomputer-b300-tpu\/#What_an_on-premises_federal_LLM_stack_likely_needs\" >Di cosa ha probabilmente bisogno uno stack federale per LLM on-premises<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/fbi-ai-llm-supercomputer-b300-tpu\/#The_federal_context_sovereign_AI_infrastructure\" >Contesto federale: infrastruttura IA sovrana<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/fbi-ai-llm-supercomputer-b300-tpu\/#What_has_not_been_disclosed\" >Cosa non \u00e8 stato reso noto<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/fbi-ai-llm-supercomputer-b300-tpu\/#Implications_for_AI_developers_and_buyers\" >Implicazioni per gli sviluppatori e gli acquirenti di soluzioni IA<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/fbi-ai-llm-supercomputer-b300-tpu\/#Frequently_asked_questions\" >Domande frequenti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/fbi-ai-llm-supercomputer-b300-tpu\/#The_bottom_line\" >In sintesi<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_Data_Center_Dynamics_reports_about_the_FBIs_plan\"><\/span>Cosa riporta Data Center Dynamics sul piano dell\u2019FBI<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Secondo Data Center Dynamics, l\u2019FBI sta valutando se realizzare internamente un supercomputer adatto ad attivit\u00e0 di addestramento o inferenza su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), identificando le accelerazioni B300 di Nvidia e la linea di TPUs di Google come principali candidate. Il titolo dell\u2019articolo definisce tale iniziativa come una semplice ipotesi di dispiegamento, non come un acquisto gi\u00e0 formalizzato; inoltre, nessun valore contrattuale, cronoprogramma di consegna o ubicazione fisica dell\u2019infrastruttura \u00e8 stato indicato nel frammento disponibile.<\/p>\n<p>Oltre a ci\u00f2, non sono stati resi noti ulteriori dettagli. Non risulta chiaro, dal report, se il sistema sar\u00e0 principalmente impiegato per addestrare modelli personalizzati sui dati proprietari dell\u2019FBI, per affinare modelli fondativi a pesi aperti (open-weights), oppure per fungere da cluster di inferenza a supporto di applicazioni investigative specifiche. Tutte queste opzioni sono compatibili con la shortlist di acceleratori descritta.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_the_FBI_AI_LLM_supercomputer_choice_matters\"><\/span>Perch\u00e9 la scelta del supercomputer per LLM dell\u2019FBI \u00e8 importante<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L\u2019adozione da parte di un\u2019agenzia federale preposta all\u2019applicazione della legge di uno stack LLM dedicato rappresenta un segnale distinto rispetto al modello pi\u00f9 comune di sottoscrizione di API commerciali per l\u2019IA. Una presenza on-premises o su cloud sovrano implica una preferenza per la localit\u00e0 dei dati, il loro controllo diretto e l\u2019idoneit\u00e0 alle procedure di autorizzazione alla visione di informazioni riservate, requisiti che gli endpoint cloud pubblici multi-tenant non riescono facilmente a soddisfare. Ci\u00f2 \u00e8 coerente con le modalit\u00e0 tradizionali di gestione di materiale investigativo sensibile ed \u00e8 altres\u00ec in linea con una pi\u00f9 ampia tendenza industriale verso distribuzioni ibride per carichi di lavoro soggetti a regolamentazione.<\/p>\n<p>Per gli utenti e gli sviluppatori di modelli IA, il punto degno di nota \u00e8 proprio la shortlist di acceleratori. La scelta tra la generazione Blackwell Ultra di Nvidia e le TPUs di Google \u00e8 la stessa decisione che si trovano ad affrontare un numero crescente di grandi imprese e acquirenti sovrani; vedere un\u2019agenzia federale pubblicamente impegnata nella valutazione di entrambe le alternative conferisce maggiore peso a un dibattito che fino a oggi si \u00e8 svolto prevalentemente all\u2019interno degli hyperscaler. Per i lettori che confrontano percorsi hardware, il nostro approfondimento <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-ai-2026\/\">migliori GPU per l\u2019IA<\/a> analizza l\u2019evolversi di questo panorama.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Nvidia_B300_versus_Google_TPU_the_strategic_framing\"><\/span>B300 di Nvidia contro TPUs di Google: il quadro strategico<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Le due opzioni incarnano filosofie contrastanti. Le GPU B300 di Nvidia, parte della famiglia Blackwell Ultra, sono acceleratori general-purpose che dominano attualmente l\u2019addestramento e l\u2019inferenza commerciale per l\u2019IA e beneficiano dell\u2019ecosistema software pi\u00f9 maturo, basato su CUDA, cuDNN e l\u2019intero stack PyTorch. Le TPUs di Google sono invece silicio personalizzato originariamente concepito per i carichi di lavoro interni dell\u2019azienda, offerto esternamente tramite Google Cloud e sempre pi\u00f9 posizionato come alternativa competitiva sia per l\u2019addestramento che per l\u2019inferenza di modelli di grandi dimensioni.<\/p>\n<p>La tabella seguente illustra i contorni strategici delle due scelte, sulla base delle prassi consolidate nel settore. Essa non contiene cifre specifiche relative alla valutazione condotta dall\u2019FBI \u2014 tali dati non sono stati resi noti nella fonte originale.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Dimensione<\/th>\n<th>Nvidia B300 (Blackwell Ultra)<\/th>\n<th>TPU di Google<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Modello del fornitore<\/td>\n<td>Silicio commerciale, venduto ampiamente a OEM e integratori<\/td>\n<td>Silicio personalizzato, storicamente legato a Google Cloud<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Ecosistema software<\/td>\n<td>CUDA, PyTorch, TensorRT, ampio supporto da parte di terzi<\/td>\n<td>JAX, TensorFlow, toolchain del compilatore XLA<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Percorso tipico di approvvigionamento<\/td>\n<td>Sistemi OEM, colocation, soluzioni integrate da parte di terzi<\/td>\n<td>Affitto su cloud o accordi dedicati con Google<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Modalit\u00e0 di deployment compatibile<\/td>\n<td>On-premises, isolato (air-gapped), cloud ibrido<\/td>\n<td>Cloud-native, regione sovrana, pod dedicati<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Rischio di lock-in nell\u2019ecosistema<\/td>\n<td>Concentrazione sul fornitore Nvidia<\/td>\n<td>Concentrazione sugli strumenti specifici di Google<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Nessuna delle due opzioni \u00e8 oggettivamente \u00abmigliore\u00bb per un carico di lavoro descritto in modo cos\u00ec generico come \u00abun supercomputer per LLM\u00bb. La scelta corretta dipende dall\u2019architettura del modello, dalle preferenze in termini di framework, dalla postura di sicurezza e \u2014 fattore cruciale per un acquirente federale \u2014 da come vengono stipulati e controllati i contratti relativi all\u2019infrastruttura fisica. Per i team che analizzano commercialmente questi compromessi, il nostro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/self-hosting-vs-api-calculator\/\">calcolatore self-hosting vs API<\/a> illustra la natura della scelta tra soluzioni on-premises e cloud.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_an_on-premises_federal_LLM_stack_likely_needs\"><\/span>Di cosa ha probabilmente bisogno uno stack federale per LLM on-premises<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Interpretando in modo letterale la formulazione usata da Data Center Dynamics, l\u2019FBI sta cercando capacit\u00e0 computazionali in grado di ospitare carichi di lavoro LLM sotto il proprio pieno controllo operativo. Ci\u00f2 impone requisiti ben oltre la semplice potenza di calcolo grezza. Un cluster federale per LLM richiede tipicamente livelli di sicurezza fisica a livello di struttura, isolamento di rete dai percorsi internet pubblici, registri di audit adeguati a ambienti classificati e personale tecnico competente sia sull\u2019acceleratore sottostante che sullo stack per il servizio dei modelli.<\/p>\n<p>Sul fronte software, un deployment interno deve gestire l\u2019intero ciclo di vita del modello: acquisizione dei dati per l\u2019addestramento o l\u2019affinamento, gestione dei checkpoint, framework di valutazione, filtri di sicurezza e servizio di inferenza. Sempre pi\u00f9 spesso, gli acquirenti scelgono come punto di partenza modelli fondativi a pesi aperti (open-weights), poich\u00e9 possono essere affinati localmente senza dover inviare dati sensibili a terzi. Il <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/models\/\">Database dei modelli di intelligenza artificiale<\/a> di Convly tiene traccia dell\u2019attuale panorama di modelli aperti e chiusi idonei a tale tipo di stack. La pianificazione della VRAM rappresenta qui un vincolo primario \u2014 il nostro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/llm-vram-calculator\/\">calcolatore gratuito di VRAM<\/a> consente di dimensionare un modello target rispetto a un acceleratore candidato.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_federal_context_sovereign_AI_infrastructure\"><\/span>Contesto federale: infrastruttura IA sovrana<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La valutazione dell'FBI riportata si colloca in un periodo in cui diversi governi hanno manifestato una preferenza per una capacit\u00e0 di intelligenza artificiale sovrana \u2014 ovvero calcolo fisicamente ubicato all'interno del paese, soggetto al controllo giuridico nazionale e spesso accessibile solo previo superamento di specifici livelli di autorizzazione alla visione dei dati.<\/p>\n<p>Questa distinzione \u00e8 rilevante per il mercato globale dell'IA. Essa suggerisce che, anche laddove sia disponibile e tecnicamente adeguata l'accesso a API commerciali, alcuni acquirenti sceglieranno comunque di internalizzare l'intero stack per motivi legali, probatori o legati alla continuit\u00e0 operativa. Inoltre, conferma che la competizione nel settore degli accelerator non \u00e8 dominata da un singolo fornitore: la leadership di Nvidia nel settore commerciale dell'IA non ha escluso una seria valutazione delle TPUs di Google da parte dei clienti pi\u00f9 esigenti.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_has_not_been_disclosed\"><\/span>Cosa non \u00e8 stato reso noto<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Diversi elementi risultano significativamente assenti dalle informazioni finora rese pubbliche. Il titolo e lo stralcio dell'articolo di Data Center Dynamics non rivelano n\u00e9 il costo stimato del sistema, n\u00e9 il numero di accelerator coinvolti, n\u00e9 il modello o la classe di modelli su cui l'FBI intende operare, n\u00e9 la localizzazione fisica, n\u00e9 l'integratore o il partner cloud coinvolto, n\u00e9 alcun cronoprogramma relativo all'acquisizione o al deployment. Inoltre, non vi \u00e8 alcuna indicazione che sia gi\u00e0 stata presa una decisione tra le due opzioni \u2014 B300 e TPU.<\/p>\n<p>I lettori dovrebbero quindi considerare questa notizia come un segnale sull'intenzione federale di sviluppare infrastrutture IA, piuttosto che come un progetto di implementazione gi\u00e0 confermato. I fornitori specificamente citati restringono la discussione a due opzioni effettivamente credibili, ma la scelta finale dell'ufficio \u2014 qualora il progetto vada effettivamente in porto \u2014 non \u00e8 stata ancora resa nota.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Implications_for_AI_developers_and_buyers\"><\/span>Implicazioni per gli sviluppatori e gli acquirenti di soluzioni IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per le aziende che seguono questa vicenda, la conclusione immediata \u00e8 che il dibattito sugli accelerator ha raggiunto una categoria di acquirenti che in passato preferiva mantenere un profilo molto basso riguardo alla propria infrastruttura di calcolo. Ci\u00f2 comporta due effetti secondari. Innanzitutto, rafforza la credibilit\u00e0 delle TPUs come alternativa concreta all'hardware Nvidia per carichi di lavoro LLM di grandi dimensioni, anche al di fuori dell'uso interno di Google. In secondo luogo, sposter\u00e0 l'attenzione sul modo in cui gli integratori confezioneranno sistemi basati sui B300 per il deployment federale on-premise, poich\u00e9 tale confezionamento \u2014 e non soltanto il silicio in s\u00e9 \u2014 determiner\u00e0 se un acquirente con stringenti esigenze di sovranit\u00e0 possa effettivamente adottarli.<\/p>\n<p>Per gli sviluppatori, l'interpretazione pratica \u00e8 che la gamma di target produttivi per modelli LLM si sta ampliando oltre i semplici endpoint API commerciali. Le applicazioni progettate per funzionare su pi\u00f9 backend di accelerator \u2014 oppure su modelli open-weight facilmente trasferibili tra di essi \u2014 avranno a disposizione un numero crescente di ambienti istituzionali in cui essere eseguite.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Frequently_asked_questions\"><\/span>Domande frequenti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>Cosa ha effettivamente riportato Data Center Dynamics sui piani dell'FBI?<\/strong> Data Center Dynamics ha riportato che l'FBI sta valutando la possibilit\u00e0 di implementare supercomputer AI LLM basati su GPU Nvidia B300 oppure su TPUs di Google. Non sono stati inclusi, nei report disponibili, dati specifici sui costi, sui tempi o sui dettagli contrattuali.<\/p>\n<p><strong>L'FBI ha gi\u00e0 scelto tra Nvidia B300 e TPUs di Google?<\/strong> Nessuna decisione pubblica \u00e8 stata finora annunciata. La notizia, cos\u00ec come riportata da Data Center Dynamics, \u00e8 presentata come una semplice valutazione tra le due opzioni di accelerator, non come un acquisto gi\u00e0 definitivamente approvato.<\/p>\n<p><strong>Perch\u00e9 l'FBI dovrebbe costruire un proprio supercomputer LLM invece di utilizzare un'API?<\/strong> Questo non \u00e8 esplicitato nella fonte. In generale, le agenzie che gestiscono materiale sensibile tendono a preferire infrastrutture on-premise o sovrane per ragioni legate alla custodia dei dati, ai requisiti di sicurezza e alle esigenze probatorie; tuttavia, non \u00e8 stato reso noto se questi siano effettivamente i motivi specifici che guidano l'FBI in questo caso.<\/p>\n<p><strong>Cos'\u00e8 la GPU Nvidia B300?<\/strong> Il B300 appartiene alla generazione Blackwell Ultra di accelerator AI per data center di Nvidia, progettata per carichi di lavoro di training e inferenza su larga scala. Il report di Data Center Dynamics lo cita come una delle due opzioni attualmente oggetto di valutazione da parte dell'FBI.<\/p>\n<p><strong>Cosa sono le TPUs di Google in questo contesto?<\/strong> Le TPUs sono accelerator AI progettati su misura da Google, utilizzati internamente dall'azienda e offerti esternamente tramite il suo cloud. Data Center Dynamics le elenca come alternativa alle GPU Nvidia B300 nella valutazione riportata dell'FBI.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_bottom_line\"><\/span>In sintesi<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La valutazione dell'FBI su un supercomputer AI LLM \u00e8 significativa meno per ci\u00f2 che conferma \u2014 ossia, in sostanza, una shortlist di due fornitori \u2014 che per ci\u00f2 che segnala. Il fatto che un'agenzia federale preposta all'applicazione della legge sia pubblicamente associata a una scelta tra GPU Nvidia B300 e TPUs di Google indica che il dibattito sugli accelerator ha ormai lasciato definitivamente le sale di procurement degli hyperscaler per entrare a pieno titolo nella pianificazione di un'IA sovrana. Fino a quando l'FBI o il suo eventuale fornitore non divulgheranno ulteriori dettagli, questa notizia andrebbe interpretata come un primo punto di riferimento in tale cambiamento, piuttosto che come un deployment gi\u00e0 definito. Ci\u00f2 che appare chiaro \u00e8 che sia Nvidia sia Google devono ora vendere non solo ad acquirenti commerciali, ma anche a istituzioni le cui esigenze di controllo e custodia dei dati plasmeranno la prossima generazione di infrastrutture per modelli di grandi dimensioni.<\/p>\n<p><em>Fonti: news.google.com. Notizia pubblicata il 14 luglio 2026.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>The FBI is reportedly weighing an in-house AI LLM supercomputer built on either Nvidia B300 GPUs or Google TPUs, according to Data Center Dynamics \u2014 a rare federal signal on accelerator choice.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1555,"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":[903,900,905,902,906,904,901],"class_list":["post-1554","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-chips","tag-ai-supercomputer","tag-fbi","tag-federal-ai","tag-google-tpu","tag-gpu-vs-tpu","tag-llm-infrastructure","tag-nvidia-b300"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1554","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1554"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1554\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1556,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1554\/revisions\/1556"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1555"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1554"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1554"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1554"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}