{"id":1608,"date":"2026-07-19T00:04:39","date_gmt":"2026-07-19T00:04:39","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1608"},"modified":"2026-07-19T00:04:39","modified_gmt":"2026-07-19T00:04:39","slug":"nvidia-first-customer-hbm4-memory-orders","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-first-customer-hbm4-memory-orders\/","title":{"rendered":"Nvidia primo cliente per la memoria HBM4, secondo un rapporto sulle scorte che ne avrebbe bloccato il 70%"},"content":{"rendered":"<p>Nvidia sar\u00e0 il <strong>primo cliente per la memoria HBM4<\/strong>, ha dichiarato l'amministratore delegato Jensen Huang, secondo quanto riferito da Yahoo Finance e The Motley Fool \u2014 e un singolo produttore di memorie per l'IA avrebbe gi\u00e0 riservato circa il 70% di quegli ordini per la prossima generazione di memoria. Questa affermazione amplia un tema introdotto da Huang al CES 2026, dove aveva spiegato al pubblico che la memoria \u00e8 diventata il collo di bottiglia pi\u00f9 importante nell'IA. Da quelle dichiarazioni, osserva Yahoo Finance, gli specialisti di memoria Micron e SanDisk hanno registrato performance migliori rispetto alle azioni stesse di Nvidia \u2014 un'inversione sorprendente in un mercato che per anni ha considerato il produttore di GPU come l'investimento di riferimento nel settore IA.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Punti chiave<\/h3>\n<ul>\n<li>Secondo Yahoo Finance e The Motley Fool, Jensen Huang ha dichiarato che Nvidia sar\u00e0 il primo cliente per la memoria HBM4.<\/li>\n<li>Secondo i rapporti esaminati, un fornitore di memorie per l'IA avrebbe riservato circa il 70% degli ordini di HBM4 di Nvidia \u2014 nessun dato su volumi, prezzi o date \u00e8 stato incluso nel materiale analizzato.<\/li>\n<li>Huang ha affermato al CES 2026 che la memoria \u00e8 attualmente il collo di bottiglia pi\u00f9 importante nell'IA, secondo quanto riportato da Yahoo Finance.<\/li>\n<li>Yahoo Finance riferisce che, da quelle dichiarazioni al CES, le azioni di Micron e SanDisk hanno registrato performance migliori rispetto a quelle di Nvidia.<\/li>\n<li>Per contestualizzare, l'HBM4 \u00e8 la prossima generazione di memoria ad alta larghezza di banda conforme allo standard JEDEC, con una larghezza dell'interfaccia per stack raddoppiata rispetto all'HBM3E.<\/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-6a67e66794889\" 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: 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href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-first-customer-hbm4-memory-orders\/#Memory_is_now_the_biggest_bottleneck_in_AI_Huang_told_CES_2026\" >La memoria \u00e8 attualmente il collo di bottiglia pi\u00f9 importante nell'IA, ha affermato Huang al CES 2026<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-first-customer-hbm4-memory-orders\/#The_AI_memory_stock_reportedly_holding_70_of_Nvidias_HBM4_orders\" >Il produttore di memorie per l'IA che, secondo i rapporti, detiene il 70% degli ordini di HBM4 di Nvidia<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-first-customer-hbm4-memory-orders\/#Micron_and_SanDisk_have_outperformed_Nvidia_stock_since_CES_2026\" >Micron e SanDisk hanno registrato performance migliori rispetto alle azioni di Nvidia dal CES 2026<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-first-customer-hbm4-memory-orders\/#What_HBM4_changes_for_next-generation_AI_accelerators\" >Cosa cambia con l'HBM4 per gli acceleratori IA di nuova generazione<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-first-customer-hbm4-memory-orders\/#What_the_HBM4_supply_race_means_for_AI_builders_and_buyers\" >Cosa significa la corsa all'approvvigionamento di HBM4 per chi costruisce e acquista sistemi IA<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-first-customer-hbm4-memory-orders\/#Frequently_asked_questions\" >Domande frequenti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-first-customer-hbm4-memory-orders\/#The_bottom_line\" >In sintesi<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Jensen_Huang_says_Nvidia_will_be_the_first_customer_for_HBM4\"><\/span>Jensen Huang ha dichiarato che Nvidia sar\u00e0 il primo cliente per la memoria HBM4<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Sia Yahoo Finance che The Motley Fool riportano che Huang ha dichiarato che Nvidia sar\u00e0 il primo cliente per l'HBM4, la prossima generazione di memoria ad alta larghezza di banda destinata ad alimentare i futuri acceleratori IA della societ\u00e0. Questa dichiarazione \u00e8 accompagnata da un secondo elemento: un fornitore di memorie per l'IA avrebbe gi\u00e0 riservato circa il 70% di tali ordini.<\/p>\n<p>Il materiale esaminato per questo articolo non include volumi d'ordine, valori contrattuali n\u00e9 cronoprogrammi di consegna, quindi la portata di tale impegno rimane non confermata. Tuttavia, la direzione intrapresa \u00e8 chiara. La roadmap degli acceleratori di Nvidia \u00e8 sempre pi\u00f9 condizionata dalla quantit\u00e0 di larghezza di banda e capacit\u00e0 di memoria che pu\u00f2 integrare su ogni GPU; essere i primi in coda per l'HBM4 rappresenta una dichiarazione inequivocabile su dove la societ\u00e0 ritiene di poter ottenere il proprio prossimo vantaggio competitivo. Per un'azienda i cui prodotti godono gi\u00e0 di una domanda straordinaria, assicurarsi la nuova generazione di memoria prima dei concorrenti \u00e8 altrettanto importante di qualsiasi miglioramento architetturale sul die della GPU stessa.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Memory_is_now_the_biggest_bottleneck_in_AI_Huang_told_CES_2026\"><\/span>La memoria \u00e8 attualmente il collo di bottiglia pi\u00f9 importante nell'IA, ha affermato Huang al CES 2026<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Le osservazioni sull'HBM4 proseguono il messaggio lanciato da Huang al CES 2026, dove \u2014 come riportato da Yahoo Finance \u2014 aveva affermato che la memoria \u00e8 diventata il collo di bottiglia pi\u00f9 importante nell'IA. Questa visione corrisponde a quanto gli ingegneri osservano da anni: la potenza di calcolo grezza \u00e8 cresciuta pi\u00f9 velocemente della larghezza di banda necessaria per alimentarla. Gli acceleratori moderni possono eseguire un numero enorme di operazioni al secondo, ma solo se i dati arrivano dalla memoria abbastanza velocemente \u2014 e, sempre pi\u00f9 spesso, ci\u00f2 non accade.<\/p>\n<p>Questo vincolo colpisce in modo particolare l'inferenza. Servire un modello linguistico di grandi dimensioni richiede di mantenere i suoi pesi, oltre a una cache crescente di coppie chiave-valore per ogni conversazione attiva, in una memoria veloce posizionata vicino al processore. Man mano che le finestre contestuali si allungano e i modelli monitorati nel nostro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/models\/\">Database di modelli IA<\/a> continuano a crescere, sono la capacit\u00e0 e la larghezza di banda \u2014 non la potenza di calcolo grezza \u2014 a determinare quanti utenti un'unica GPU possa servire e con quale latenza. Chiunque abbia configurato un deployment locale con un <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/llm-vram-calculator\/\">calcolatore gratuito di VRAM<\/a> riconoscer\u00e0 immediatamente questo schema: la memoria si esaurisce molto prima che lo faccia la potenza di calcolo. L'osservazione di Huang ha semplicemente elevato questa realt\u00e0 ingegneristica a tesi di investimento.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_AI_memory_stock_reportedly_holding_70_of_Nvidias_HBM4_orders\"><\/span>Il produttore di memorie per l'IA che, secondo i rapporti, detiene il 70% degli ordini di HBM4 di Nvidia<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Nessuno dei due titoli menziona esplicitamente il fornitore, e i rapporti esaminati non indicano alcuna cifra oltre alla quota approssimativa del 70%. Come contesto industriale piuttosto che come affermazione tratta direttamente dai rapporti, la descrizione corrisponde pi\u00f9 da vicino a SK hynix. Il produttore sudcoreano \u00e8 stato il principale partner di Nvidia per le memorie ad alta larghezza di banda nelle generazioni HBM3 e HBM3E ed \u00e8 ampiamente considerato il favorito per la prima ondata di forniture HBM4.<\/p>\n<p>Il mercato globale dell'HBM \u00e8 di fatto una gara a tre tra SK hynix, Samsung e Micron \u2014 gli unici produttori di DRAM dotati dell'esperienza necessaria in ambito di impacchettamento e stacking richiesta da questa tecnologia. \u00c8 questa concentrazione a rendere cos\u00ec significativa una quota riportata del 70% sugli ordini del primo cliente. L'HBM viene progettata e qualificata congiuntamente al package GPU cui \u00e8 destinata, pertanto cambiare fornitore a met\u00e0 ciclo \u00e8 un processo lento e costoso; le allocazioni iniziali tendono a persistere per tutta la durata del ciclo produttivo. Chi dominer\u00e0 le prime spedizioni HBM4 destinate a Nvidia sar\u00e0 ben posizionato per dominare l'intera generazione.<\/p>\n<p>Gli investitori dovrebbero comunque considerare la cifra del 70% come un dato riportato, non confermato. Fino a quando le aziende coinvolte non divulgheranno accordi di fornitura o volumi specifici, la ripartizione esatta rimarr\u00e0 una stima industriale diffusa attraverso i media finanziari.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Micron_and_SanDisk_have_outperformed_Nvidia_stock_since_CES_2026\"><\/span>Micron e SanDisk hanno registrato performance migliori rispetto alle azioni di Nvidia dal CES 2026<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Yahoo Finance riporta che sia Micron che SanDisk hanno registrato performance migliori rispetto alle azioni di Nvidia da quando Huang ha pronunciato le sue dichiarazioni al CES 2026. Il rapporto non quantifica il divario, e i risultati passati non costituiscono una guida affidabile per il futuro, ma questa rotazione \u00e8 significativa. Le azioni di Nvidia sono state l'espressione di riferimento del mercato per l'entusiasmo verso l'IA negli ultimi tre anni; il fatto che i produttori di memorie le abbiano superate da gennaio suggerisce che gli investitori vedono ora la scarsit\u00e0 \u2014 e quindi il potere di prezzo \u2014 spostarsi lungo la catena di approvvigionamento, dal design delle GPU ai componenti che le alimentano.<\/p>\n<p>I due produttori che hanno registrato performance migliori operano in settori diversi del mercato delle memorie, il che rafforza la portata di questa tendenza. Micron \u00e8 uno dei tre produttori di DRAM in grado di realizzare HBM, mentre SanDisk si specializza nella memoria NAND flash. In altre parole, la costruzione di infrastrutture IA sta mettendo sotto pressione diverse categorie di memoria contemporaneamente: gli stack ad alta larghezza di banda collegati direttamente agli acceleratori, la DRAM convenzionale nei server e i livelli di storage che ospitano i dati di addestramento e i checkpoint dei modelli.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_HBM4_changes_for_next-generation_AI_accelerators\"><\/span>Cosa cambia con l'HBM4 per gli acceleratori IA di nuova generazione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La memoria ad alta larghezza di banda (HBM) impila verticalmente i die di DRAM e li collega al processore tramite un'interfaccia eccezionalmente larga, offrendo una larghezza di banda molto superiore rispetto ai moduli di memoria convenzionali. Come contesto generale per il settore \u2014 questi dati derivano dagli standard JEDEC pubblicati, non dai rapporti citati \u2014 l'HBM4 raddoppia la larghezza dell'interfaccia per stack portandola a 2.048 bit, rispetto ai 1.024 bit dell'HBM3 e dell'HBM3E. Un'interfaccia pi\u00f9 larga comporta una larghezza di banda sostanzialmente maggiore per ogni stack, il che si traduce direttamente in passaggi di addestramento pi\u00f9 rapidi e throughput di inferenza pi\u00f9 elevato.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Generazione<\/th>\n<th>Interfaccia per stack (JEDEC)<\/th>\n<th>Posizionamento nell'hardware IA<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>HBM3<\/td>\n<td>1.024 bit<\/td>\n<td>Acceleratori IA per data center delle generazioni precedenti<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>HBM3E<\/td>\n<td>1.024 bit, con velocit\u00e0 di clock dei pin pi\u00f9 elevate<\/td>\n<td>GPU IA di fascia alta attuali<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>HBM4<\/td>\n<td>2.048 bit<\/td>\n<td>Acceleratori di nuova generazione; Nvidia sarebbe il primo cliente in ordine<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>La configurazione della memoria \u00e8 gi\u00e0 il principale fattore differenziante tra le schede acceleratrici \u2014 \u00e8 la prima specifica che valutiamo nella nostra guida ai <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-ai-2026\/\">migliori GPU per l'IA<\/a> \u2014 e l'HBM4 amplificher\u00e0 ulteriormente questo divario. Se la memoria \u00e8 effettivamente il collo di bottiglia, come sostiene Huang, gli acceleratori dotati di HBM4 fin dall'inizio avranno un vantaggio pratico che confronti puramente basati sulla potenza di calcolo grezza tendono a sottovalutare.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_the_HBM4_supply_race_means_for_AI_builders_and_buyers\"><\/span>Cosa significa la corsa all'approvvigionamento di HBM4 per chi costruisce e acquista sistemi IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per sviluppatori e acquirenti di infrastrutture, l'implicazione immediata riguarda l'approvvigionamento, non le specifiche. Se un fornitore ha davvero riservato circa il 70% degli ordini del primo cliente, la capacit\u00e0 di HBM4 sar\u00e0 limitata al lancio e il prezzo sar\u00e0 conseguentemente elevato; questo costo della memoria si rifletter\u00e0 sui prezzi degli acceleratori e, infine, sui tassi di noleggio delle GPU cloud. Questa dinamica ricade su chiunque paghi per token o affitti potenza di calcolo \u2014 un fenomeno che il nostro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ai-price-performance-index-2026\/\">indice prezzo-prestazioni per l'IA<\/a> monitora tra i vari provider.<\/p>\n<p>Una minore disponibilit\u00e0 di memoria sposta anche il bilanciamento tra acquisto e noleggio per i team che valutano l'acquisto di hardware proprio, un trade-off analizzato nel nostro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/self-hosting-vs-api-calculator\/\">calcolatore self-hosting vs API<\/a>. Quando gli acceleratori di nuova generazione sono scarsi, le liste d'attesa si allungano e i prezzi sul mercato secondario aumentano, rafforzando il caso a favore del noleggio di capacit\u00e0 a breve termine. Nessuno di questi dettagli \u00e8 confermato \u2014 la notizia resta un reportage \u2014 ma la direzione intrapresa \u00e8 coerente con la visione stessa di Huang: la risorsa scarsa nell'IA non \u00e8 pi\u00f9 il processore, bens\u00ec la memoria ad esso collegata.<\/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 detto Jensen Huang sull'HBM4?<\/strong> Secondo Yahoo Finance e The Motley Fool, Huang ha dichiarato che Nvidia sar\u00e0 il primo cliente dell'HBM4, la prossima generazione di memoria ad alta larghezza di banda. I report esaminati non indicano tempistiche, volumi n\u00e9 prezzi.<\/p>\n<p><strong>Quale azienda avrebbe accaparrato il 70% degli ordini Nvidia per l'HBM4?<\/strong> I report si concentrano su un singolo titolo azionario specializzato in memorie per intelligenza artificiale, senza nominarlo esplicitamente nei titoli analizzati. Nel contesto industriale, la descrizione corrisponde pi\u00f9 da vicino a SK hynix, principale partner di Nvidia per l'HBM nelle generazioni HBM3 e HBM3E \u2014 sebbene la cifra del 70% rimanga una stima riportata, non confermata.<\/p>\n<p><strong>Perch\u00e9 la memoria rappresenta il collo di bottiglia principale nell'IA?<\/strong> Le prestazioni computazionali sono cresciute pi\u00f9 velocemente della larghezza di banda e della capacit\u00e0 della memoria. Servire modelli di grandi dimensioni richiede di mantenere i pesi e le cache crescenti di chiavi-valori in memoria veloce, pertanto \u00e8 la memoria \u2014 e non la potenza computazionale grezza \u2014 a limitare sempre pi\u00f9 il throughput e la latenza.<\/p>\n<p><strong>Cos'\u00e8 l'HBM4?<\/strong> L'HBM4 \u00e8 la prossima generazione di memoria ad alta larghezza di banda standardizzata JEDEC. Raddoppia la larghezza dell'interfaccia per stack a 2.048 bit rispetto all'HBM3E, offrendo una larghezza di banda significativamente maggiore per gli acceleratori IA.<\/p>\n<p><strong>Le azioni dei produttori di memoria hanno superato quelle di Nvidia nel 2026?<\/strong> Yahoo Finance riferisce che Micron e SanDisk hanno superato le azioni di Nvidia dal discorso di Huang al CES 2026 sul collo di bottiglia della memoria. Il report non quantifica la differenza.<\/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 notizia riportata \u00e8 semplice: Nvidia intende essere il primo cliente dell'HBM4 e un fornitore di memorie avrebbe ottenuto circa il 70% di tali ordini. La sua rilevanza va oltre i due titoli d'apertura. Huang ha dedicato gran parte del 2026 a sostenere che la memoria, e non la potenza computazionale, costituisce il vincolo determinante per l'IA; il mercato ha reagito rivalutando le aziende che producono tali componenti, con Micron e SanDisk che hanno superato le azioni di Nvidia dal CES, secondo Yahoo Finance. Ci\u00f2 che andr\u00e0 monitorato nei prossimi mesi \u00e8 la conferma ufficiale: accordi di fornitura formali, comunicazioni sulla capacit\u00e0 produttiva durante le conference call sugli utili e l'arrivo presso i clienti dei primi acceleratori equipaggiati con HBM4. Fino ad allora, la cifra del 70% va considerata come una stima riportata, non definitiva \u2014 ma il cambiamento nella localizzazione della scarsit\u00e0 nell'ecosistema IA appare sempre pi\u00f9 concreto.<\/p>\n<p><em>Fonti: news.google.com. Segnalato il 19 luglio 2026.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Jensen Huang says Nvidia will be the first customer for HBM4, and one AI memory stock has reportedly secured about 70% of those orders, according to Yahoo Finance and The Motley Fool.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1609,"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":[933,929,934,930,932,778,931],"class_list":["post-1608","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-chips","tag-ai-memory","tag-hbm4","tag-high-bandwidth-memory","tag-jensen-huang","tag-micron","tag-nvidia","tag-sk-hynix"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1608","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=1608"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1608\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1610,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1608\/revisions\/1610"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1609"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1608"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1608"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1608"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}