{"id":1615,"date":"2026-07-19T13:02:25","date_gmt":"2026-07-19T13:02:25","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1615"},"modified":"2026-07-19T13:02:25","modified_gmt":"2026-07-19T13:02:25","slug":"nvidia-post-training-compute-demand-agents","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-post-training-compute-demand-agents\/","title":{"rendered":"La domanda di calcolo post-addestramento di NVIDIA aumenta mentre gli agenti IA prendono il sopravvento"},"content":{"rendered":"<p>La domanda di potenza computazionale post-addestramento di NVIDIA sta diventando il nuovo centro di gravit\u00e0 del mercato hardware per l'IA. Secondo Moomoo, il produttore di chip descrive un'evoluzione nel modo in cui i clienti consumano potenza computazionale: si passa dall'era dell'\u00abaddestramento una tantum\u00bb di grandi modelli a quella della \u00abrifinitura post-addestramento\u00bb per gli agenti IA \u2014 sistemi che vengono regolarmente sintonizzati, valutati e migliorati, anzich\u00e9 costruiti una volta sola e lasciati invariati. Questa riformulazione ha implicazioni ben oltre la roadmap prodotti di NVIDIA stessa, poich\u00e9 emerge proprio mentre Yahoo Finance UK si chiede se le azioni NVIDIA (NVDA) possano ancora quotarsi al di sotto del loro valore equo nonostante la continua crescita della domanda di IA.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Punti chiave<\/h3>\n<ul>\n<li>Secondo Moomoo, NVIDIA afferma che la domanda di potenza computazionale sta evolvendo dall'\u00abaddestramento una tantum\u00bb di grandi modelli alla \u00abrifinitura post-addestramento\u00bb di agenti IA.<\/li>\n<li>Il lavoro post-addestramento \u2014 fine-tuning, rifinitura ispirata al rinforzo e valutazione \u2014 \u00e8 per natura ricorrente, trasformando cos\u00ec la domanda di GPU da episodica a continua.<\/li>\n<li>Yahoo Finance UK sta invece esaminando separatamente se le azioni NVIDIA possano ancora quotarsi al di sotto del loro valore equo man mano che la domanda di IA cresce, collegando direttamente il dibattito sulla valutazione a questo cambiamento nella domanda.<\/li>\n<li>Per i team IA, il messaggio \u00e8 chiaro: i budget computazionali non terminano pi\u00f9 quando un modello base viene rilasciato \u2014 gli agenti generano carichi di lavoro continui correlati all'addestramento.<\/li>\n<li>Nessuna delle due fonti fornisce cifre specifiche, quindi la portata di questo cambiamento rimane un segnale qualitativo piuttosto che una previsione quantificata.<\/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-6a67e6661ac8e\" 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 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comunicando riguardo alla prossima fase della potenza computazionale per l'IA<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-post-training-compute-demand-agents\/#From_one-time_training_runs_to_continuous_refinement\" >Dal training una tantum al miglioramento continuo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-post-training-compute-demand-agents\/#Why_agentic_AI_changes_the_shape_of_GPU_demand\" >Perch\u00e9 l'IA basata su agenti cambia la struttura della domanda di GPU<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-post-training-compute-demand-agents\/#The_valuation_question_can_NVIDIA_stock_still_trade_below_fair_value\" >La questione della valutazione: le azioni NVIDIA possono ancora quotarsi al di sotto del valore equo?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-post-training-compute-demand-agents\/#What_the_shift_means_for_AI_developers_and_infrastructure_teams\" >Cosa questo cambiamento significa per gli sviluppatori IA e i team infrastrutturali<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-post-training-compute-demand-agents\/#Risks_and_open_questions\" >Rischi e domande aperte<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-post-training-compute-demand-agents\/#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-post-training-compute-demand-agents\/#The_bottom_line\" >In sintesi<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_NVIDIA_is_signalling_about_the_next_phase_of_AI_compute\"><\/span>Cosa NVIDIA sta comunicando riguardo alla prossima fase della potenza computazionale per l'IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L'affermazione principale, riportata da Moomoo, \u00e8 apparentemente semplice: la domanda di potenza computazionale di NVIDIA non \u00e8 pi\u00f9 guidata principalmente da enormi sessioni di addestramento discrete, finalizzate alla creazione di un modello di frontiera, seguite poi da un rapido calo della richiesta. Al contrario, NVIDIA indica nella \u00abrifinitura post-addestramento\u00bb per agenti il motore della crescita \u2014 il lavoro continuo di adattamento, allineamento e miglioramento dei modelli dopo il completamento del loro pre-addestramento iniziale.<\/p>\n<p>Questa distinzione merita di essere approfondita, perch\u00e9 i due tipi di carico computazionale presentano economie molto diverse. Una sessione di addestramento una tantum \u00e8 un evento in conto capitale: un'azienda prenota una quantit\u00e0 enorme di tempo GPU, produce un modello e il contatore si ferma. La rifinitura post-addestramento, invece, \u00e8 una spesa operativa ricorrente per tutta la durata del servizio dell'agente. Ogni ciclo di miglioramento \u2014 nuovi comportamenti, nuovi strumenti, nuove ottimizzazioni per la sicurezza, nuove valutazioni \u2014 richiede la stessa classe di acceleratori utilizzati nel pre-addestramento, ma in flusso costante e pi\u00f9 prevedibile.<\/p>\n<p>N\u00e9 il report di Moomoo n\u00e9 quello di Yahoo Finance UK forniscono dati numerici specifici su questa transizione nei materiali disponibili, quindi va interpretato come un'indicazione qualitativa della direzione verso cui NVIDIA vede muoversi la domanda, piuttosto che come una previsione quantificata. Tuttavia, come indicazione qualitativa, si tratta di un segnale significativo proveniente dall'azienda che fornisce la maggior parte dell'hardware per l'addestramento IA a livello mondiale.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"From_one-time_training_runs_to_continuous_refinement\"><\/span>Dal training una tantum al miglioramento continuo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per gran parte del boom moderno dell'IA, il modello mentale dell'industria sulla domanda di potenza computazionale si \u00e8 basato sul pre-addestramento: il processo di mesi per insegnare da zero un grande modello su enormi insiemi di dati. Questo modello ha generato una nota ansia negli investitori \u2014 se i pochi laboratori di frontiera avessero mai concluso i loro addestramenti pi\u00f9 impegnativi, la domanda di acceleratori sarebbe precipitata?<\/p>\n<p>Il cambiamento descritto da NVIDIA, secondo Moomoo, risponde a tale ansia puntando su ci\u00f2 che accade dopo il pre-addestramento. Nella pratica industriale comune, la fase post-addestramento comprende una famiglia di tecniche: fine-tuning supervisionato su esempi curati, rifinitura basata sul rinforzo, in cui i modelli apprendono da feedback ed esiti, distillazione di modelli grandi in versioni pi\u00f9 piccole e distribuibili, e complessi framework di valutazione necessari per verificare che un agente si comporti effettivamente come previsto. I sistemi basati su agenti \u2014 modelli capaci di pianificare, invocare strumenti ed agire in molteplici passaggi \u2014 amplificano tutti questi aspetti, poich\u00e9 il loro comportamento \u00e8 pi\u00f9 difficile da definire a priori e deve essere modellato iterativamente in base a compiti reali.<\/p>\n<p>La conseguenza pratica \u00e8 che l'\u00abaddestramento\u00bb smette di essere una fase e diventa un ciclo. I team che sviluppano agenti \u2014 dai sistemi di assistenza clienti ai <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-ai-coding-agents-2026\/\">Agenti IA per la programmazione<\/a> ora integrati nei flussi di lavoro degli sviluppatori \u2014 ritunano regolarmente i propri modelli man mano che evolvono compiti, strumenti e modalit\u00e0 di errore. Ogni giro di questo ciclo consuma ore di accelerazione.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_agentic_AI_changes_the_shape_of_GPU_demand\"><\/span>Perch\u00e9 l'IA basata su agenti cambia la struttura della domanda di GPU<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La differenza strutturale tra le due epoche \u00e8 pi\u00f9 evidente se confrontata fianco a fianco. Il confronto qui sotto \u00e8 un contesto analitico basato sulla pratica industriale comune, non su dati numerici forniti dai report originali:<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<tr>\n<th>Dimensione<\/th>\n<th>Addestramento una tantum di grandi modelli<\/th>\n<th>Rifinitura post-addestramento per agenti<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Modello di domanda<\/td>\n<td>Picchi irregolari, legati a progetti specifici<\/td>\n<td>Cicli continui e ricorrenti<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Chi acquista<\/td>\n<td>Un numero ridotto di laboratori di frontiera<\/td>\n<td>Una base molto pi\u00f9 ampia di aziende e team di prodotto<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Tipo di budget<\/td>\n<td>Impegno in conto capitale<\/td>\n<td>Spesa operativa continua legata a un prodotto attivo<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Obiettivo finale<\/td>\n<td>Un modello base completato<\/td>\n<td>Nessun obiettivo finale fisso \u2014 gli agenti migliorano finch\u00e9 sono in esecuzione<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Carichi computazionali correlati<\/td>\n<td>Preparazione dati, singola valutazione<\/td>\n<td>Valutazioni ripetute, raccolta di feedback, distillazione, ridistribuzione<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n<p>Per NVIDIA, l'attrattiva della colonna di destra \u00e8 evidente: una domanda ricorrente da molti clienti \u00e8 pi\u00f9 stabile di una domanda episodica da pochi. Per il resto del mercato, ci\u00f2 suggerisce che la competizione per gli acceleratori non si attenuer\u00e0 semplicemente perch\u00e9 i pi\u00f9 grandi addestramenti pre-addestramento giungeranno a maturazione. Chiunque stia confrontando opzioni hardware per questo tipo di carico computazionale pu\u00f2 valutare le schede attuali nella nostra guida alle <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-ai-2026\/\">migliori GPU per l'IA<\/a>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_valuation_question_can_NVIDIA_stock_still_trade_below_fair_value\"><\/span>La questione della valutazione: le azioni NVIDIA possono ancora quotarsi al di sotto del valore equo?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La narrazione sulla domanda si collega direttamente al secondo filone della copertura odierna. Yahoo Finance UK si chiede se le azioni NVIDIA (NVDA) possano ancora quotarsi al di sotto del loro valore equo nonostante la crescita della domanda di IA \u2014 ossia, se il mercato abbia gi\u00e0 completamente incorporato la sostenibilit\u00e0 di tale domanda.<\/p>\n<p>Il cambiamento riportato da Moomoo \u00e8 centrale per la risposta a tale domanda. Se la domanda di potenza computazionale per l'IA fosse ancora dominata dall'addestramento una tantum, un ragionamento ribassista potrebbe sostenere che i ricavi derivano da una coda di progetti finiti. Se invece la domanda si sta spostando verso la rifinitura post-addestramento per agenti, la base dei ricavi appare pi\u00f9 simile a un abbonamento a un ciclo di miglioramento diffuso nell'intero settore. Si tratta di una distinzione capace di modificare le stime del valore equo, poich\u00e9 una domanda ricorrente sostiene una maggiore fiducia nei ricavi futuri rispetto a una domanda episodica.<\/p>\n<p>Nessuno dei due estratti fornisce la cifra del valore equo individuato dall'analisi di Yahoo Finance UK, n\u00e9 il prezzo corrente delle azioni NVIDIA, quindi non speculeremo sul divario. Il punto rilevante per i lettori \u00e8 la logica: il dibattito sulla valutazione delle azioni NVIDIA \u00e8 sempre pi\u00f9 un dibattito sulla struttura della domanda computazionale, e NVIDIA stessa \u2014 secondo Moomoo \u2014 sostiene che tale struttura sta mutando a suo favore.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_the_shift_means_for_AI_developers_and_infrastructure_teams\"><\/span>Cosa questo cambiamento significa per gli sviluppatori IA e i team infrastrutturali<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per i team che costruiscono applicazioni basate sull'IA, le implicazioni pratiche di questa riformulazione meritano seria considerazione, indipendentemente dal giudizio che si possa avere sul titolo azionario.<\/p>\n<p>Primo, modifiche alla pianificazione del budget computazionale. Se il vostro roadmap prevede l\u2019impiego di agenti, la voce relativa al training non termina con il lancio del prodotto. Il perfezionamento post-training, i cicli di valutazione e i ritocchi periodici diventano parte integrante dei costi operativi del prodotto, affiancando quelli relativi all\u2019inferenza. I team che devono decidere se eseguire questo ciclo su hardware interno o noleggiarlo possono modellare il compromesso con il nostro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/self-hosting-vs-api-calculator\/\">calcolatore self-hosting vs API<\/a>.<\/p>\n<p>Secondo, modifiche nella selezione dei modelli. Quando il perfezionamento \u00e8 continuo, la domanda non riguarda pi\u00f9 soltanto quale modello base sia attualmente il pi\u00f9 performante, ma anche quale sia il pi\u00f9 economico e pratico da migliorare costantemente. Modelli pi\u00f9 piccoli, facilmente soggetti a fine-tuning frequente, potrebbero risultare pi\u00f9 vantaggiosi rispetto a modelli pi\u00f9 grandi aggiornati raramente. Il nostro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/models\/\">Database di modelli IA<\/a> monitora le opzioni attualmente disponibili, mentre il <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ai-price-performance-index-2026\/\">indice prezzo-prestazioni per l'IA<\/a> mostra quanto rapidamente stia evolvendo il lato dei costi di tale equazione.<\/p>\n<p>Terzo, modifiche nella pianificazione della capacit\u00e0. I carichi di lavoro legati al perfezionamento continuo sono pi\u00f9 stabili rispetto ai picchi occasionali di training, rendendoli pi\u00f9 facili da pianificare; tuttavia comportano anche il fatto che l\u2019impronta GPU di un\u2019organizzazione non rimanga mai completamente inattiva. Ci\u00f2 favorisce una pianificazione orientata a un utilizzo sostenuto, piuttosto che a una provvista basata sui picchi massimi.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Risks_and_open_questions\"><\/span>Rischi e domande aperte<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L\u2019immagine dipinta da NVIDIA, come riportata da Moomoo, \u00e8 naturalmente quella pi\u00f9 favorevole a un fornitore di capacit\u00e0 computazionale, e va quindi adottata con una certa cautela. Le informazioni disponibili non quantificano quanto della domanda attuale derivi gi\u00e0 dal post-training rispetto al pre-training, n\u00e9 quanto velocemente stia cambiando questa proporzione. \u00c8 inoltre possibile che i miglioramenti dell\u2019efficienza nelle tecniche di post-training \u2014 come una migliore selezione dei dati, run di perfezionamento pi\u00f9 contenuti o un maggiore ricorso alla distillazione \u2014 attenuino progressivamente l\u2019intensit\u00e0 computazionale richiesta dall\u2019era degli agenti.<\/p>\n<p>L\u2019interpretazione fornita da Yahoo Finance UK include anch\u2019essa una precisazione: le analisi del cosiddetto \u2018valore equo\u2019 dipendono fortemente da ipotesi specifiche sulla durata della domanda che NVIDIA sta affermando. Se il ciclo di perfezionamento degli agenti si rivelasse meno dispendioso in termini computazionali del previsto, la tesi rialzista si indebolirebbe; se invece gli agenti si diffondessero ampiamente tra le imprese, come suggerito da tale interpretazione, essa ne guadagnerebbe forza. Investitori e sviluppatori dovrebbero considerare i rapporti odierni come una tesi da verificare, non come un dato acquisito.<\/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>Cos\u2019\u00e8 il perfezionamento post-training?<\/strong> \u00c8 il lavoro effettuato su un modello dopo il suo pre-training iniziale: fine-tuning su dati curati, miglioramento di tipo rinforzato basato sul feedback, distillazione in modelli pi\u00f9 piccoli ed esecuzione ripetuta di valutazioni. Per gli agenti, questo processo diventa un ciclo continuo, anzich\u00e9 un passaggio unico.<\/p>\n<p><strong>Perch\u00e9 NVIDIA afferma che la domanda computazionale sta evolvendo?<\/strong> Secondo Moomoo, NVIDIA sostiene che la domanda si sta spostando dal \u2018training una tantum\u2019 di modelli di grandi dimensioni verso un \u2018perfezionamento post-training\u2019 continuo dedicato agli agenti IA \u2014 ovvero carichi di lavoro ricorrenti generati da molti clienti, anzich\u00e9 esecuzioni occasionali su larga scala effettuate da pochi laboratori.<\/p>\n<p><strong>Questo significa che il pre-training \u00e8 finito?<\/strong> No. I report descrivono un\u2019evoluzione nella composizione della domanda, non la fine dei grandi training. Il post-training aggiunge semplicemente uno strato continuo di consumo computazionale sopra quello episodico.<\/p>\n<p><strong>Come si collega questo alla valutazione di NVIDIA?<\/strong> Yahoo Finance UK sta esaminando se NVDA possa ancora quotarsi al di sotto del proprio valore equo man mano che la domanda di IA cresce. Una domanda ricorrente di post-training, qualora fosse reale, renderebbe i ricavi futuri pi\u00f9 prevedibili \u2014 elemento centrale di qualsiasi argomentazione sul valore equo. Nessun obiettivo di prezzo specifico compare nei report disponibili.<\/p>\n<p><strong>Cosa dovrebbero fare i team IA in proposito?<\/strong> Pianificare il perfezionamento come costo continuativo, non come costo legato al lancio; scegliere modelli economici da ritoccare ripetutamente; e pianificare la capacit\u00e0 GPU per un utilizzo sostenuto, anzich\u00e9 per picchi occasionali.<\/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 domanda di calcolo per il post-training di NVIDIA \u00e8 la storia sottostante a entrambi i titoli odierni. Secondo Moomoo, l\u2019azienda sta comunicando al mercato che il ciclo computazionale dell\u2019IA non termina pi\u00f9 quando un grande modello completa il suo training \u2014 gli agenti mantengono il contatore in movimento grazie al perfezionamento continuo. E secondo Yahoo Finance UK, \u00e8 proprio questa affermazione sulla durata della domanda a costituire il fulcro attuale del dibattito sul valore equo di NVDA. I numeri restano da definire, ma la direzione \u00e8 chiara: nell\u2019era degli agenti, il training non \u00e8 un evento. \u00c8 un\u2019abitudine \u2014 e le abitudini sono ci\u00f2 di cui \u00e8 fatta la redditivit\u00e0 ricorrente.<\/p>\n<p><em>Fonti: news.google.com. Segnalato il 19 luglio 2026.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>NVIDIA is framing a shift in AI compute demand: from massive one-time training runs to continuous post-training refinement for agents, according to Moomoo \u2014 a change that reframes both the hardware market and the NVDA valuation debate covered by Yahoo Finance UK.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1616,"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":[725,926,925,942,943,778,941],"class_list":["post-1615","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-chips","tag-ai-agents","tag-ai-compute","tag-ai-infrastructure","tag-gpu-demand","tag-nvda-stock","tag-nvidia","tag-post-training"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1615","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=1615"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1615\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1617,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1615\/revisions\/1617"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1616"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1615"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1615"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1615"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}