{"id":1654,"date":"2026-07-23T03:32:18","date_gmt":"2026-07-23T03:32:18","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1654"},"modified":"2026-07-23T03:32:18","modified_gmt":"2026-07-23T03:32:18","slug":"anthropic-amd-gpu-deal-2-gigawatts","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/anthropic-amd-gpu-deal-2-gigawatts\/","title":{"rendered":"L'accordo tra Anthropic e AMD copre fino a 2 gigawatt di capacit\u00e0"},"content":{"rendered":"<p>Il <strong>Accordo tra Anthropic e AMD sui GPU<\/strong> L'accordo, reso noto questa settimana, rappresenta uno degli impegni pi\u00f9 consistenti mai assunti nel settore dell'IA per quanto riguarda singoli acceleratori: secondo SiliconANGLE, lo sviluppatore di Claude intende acquistare fino a due gigawatt di capacit\u00e0 GPU da Advanced Micro Devices. La portata di questo accordo colloca AMD al livello di fornitore primario per l'addestramento e l'inferenza di modelli all'avanguardia, fornendo ad Anthropic una base computazionale diversificata che opera parallelamente alle sue attuali partnership con altri produttori di acceleratori. Per i team che sviluppano su Claude \u2014 e per l'intera comunit\u00e0 che segue l'evoluzione della potenza di calcolo su larga scala per l'IA \u2014 l'annuncio \u00e8 meno significativo come singolo acquisto e pi\u00f9 rilevante come indicatore di come il lato dell'offerta nella stack dell'IA stia subendo una profonda ristrutturazione.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Punti chiave<\/h3>\n<ul>\n<li>Secondo SiliconANGLE, Anthropic acquister\u00e0 fino a 2 gigawatt di capacit\u00e0 GPU da AMD.<\/li>\n<li>L'impegno \u00e8 misurato in termini di potenza, non di numero di chip: un segnale di come l'offerta di soluzioni IA venga ormai pianificata su scala data-center.<\/li>\n<li>L'accordo consolida AMD come fornitore strategico per uno sviluppatore di modelli IA all'avanguardia, anzich\u00e9 come opzione secondaria.<\/li>\n<li>Anthropic ottiene una maggiore diversificazione della propria base di acceleratori, riducendo il rischio legato alla dipendenza da un singolo fornitore.<\/li>\n<li>A valle, una maggiore disponibilit\u00e0 di potenza di calcolo supporta tipicamente sia esecuzioni di addestramento su scala pi\u00f9 ampia, sia inferenze pi\u00f9 economiche nel tempo.<\/li>\n<li>I tempi specifici di consegna, le generazioni di chip coinvolte, i prezzi e i termini finanziari non sono stati resi noti nei report analizzati.<\/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-6a67f451635b5\" 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-6a67f451635b5\"  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\/anthropic-amd-gpu-deal-2-gigawatts\/#What_SiliconANGLE_reported_about_the_Anthropic_AMD_GPU_deal\" >Cosa ha riportato SiliconANGLE sull'accordo tra Anthropic e AMD sui GPU<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/anthropic-amd-gpu-deal-2-gigawatts\/#Why_two_gigawatts_is_such_a_headline_number\" >Perch\u00e9 2 gigawatt \u00e8 un numero cos\u00ec rilevante<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/anthropic-amd-gpu-deal-2-gigawatts\/#What_the_deal_means_for_AMD_in_the_AI_accelerator_race\" >Cosa significa questo accordo per AMD nella corsa agli acceleratori per l'IA<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/anthropic-amd-gpu-deal-2-gigawatts\/#How_this_reshapes_Anthropics_compute_strategy\" >Come questo accordo ridefinisce la strategia computazionale di Anthropic<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/anthropic-amd-gpu-deal-2-gigawatts\/#What_developers_building_on_Claude_should_watch\" >Cosa dovrebbero osservare gli sviluppatori che utilizzano Claude<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/anthropic-amd-gpu-deal-2-gigawatts\/#The_broader_picture_for_AI_infrastructure\" >Il quadro pi\u00f9 ampio dell'infrastruttura per l'IA<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/anthropic-amd-gpu-deal-2-gigawatts\/#Caveats_and_what_is_not_yet_public\" >Avvertenze e informazioni ancora non pubbliche<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/anthropic-amd-gpu-deal-2-gigawatts\/#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\/anthropic-amd-gpu-deal-2-gigawatts\/#The_bottom_line\" >In sintesi<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_SiliconANGLE_reported_about_the_Anthropic_AMD_GPU_deal\"><\/span>Cosa ha riportato SiliconANGLE sull'accordo tra Anthropic e AMD sui GPU<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Secondo SiliconANGLE, Anthropic ha concordato di acquistare fino a due gigawatt di capacit\u00e0 GPU da AMD. La cifra in evidenza \u2014 espressa in termini di potenza anzich\u00e9 di singoli acceleratori \u2014 riflette come i grandi acquirenti di soluzioni IA descrivono ormai i propri piani: come frazioni di carico richiesto da un data-center, da soddisfare progressivamente con successive generazioni di chip. Questa prospettiva \u00e8 importante perch\u00e9 indica un orizzonte di approvvigionamento pluriennale, piuttosto che un semplice ordine spot. Il report analizzato non specifica come i due gigawatt saranno ripartiti tra consegne a breve termine e incrementi futuri, n\u00e9 dettaglia quali famiglie di acceleratori AMD verranno impiegate per soddisfare tale capacit\u00e0. Laddove tali dettagli non compaiono nella fonte, non li assumiamo qui.<\/p>\n<p>Ci\u00f2 che emerge chiaramente dai report \u00e8 la direzione strategica. Anthropic sta formalizzando AMD come fornitore fondamentale per la potenza di calcolo necessaria all'addestramento e al servizio di Claude, mentre AMD acquisisce un cliente di riferimento di prestigio, su una scala che pochi altri sviluppatori di IA possono eguagliare. Per i lettori che seguono la competizione tra fornitori di acceleratori, il nostro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-ai-2026\/\">migliori GPU per l'IA<\/a> guida inserisce questo evento nel contesto pi\u00f9 ampio del panorama hardware.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_two_gigawatts_is_such_a_headline_number\"><\/span>Perch\u00e9 2 gigawatt \u00e8 un numero cos\u00ec rilevante<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Due gigawatt \u00e8 un valore molto elevato nel contesto dell'IA. Un singolo campus IA di dimensioni iperscalari \u00e8 spesso misurato in centinaia di megawatt; un impegno di due gigawatt implica quindi multipli siti oppure un ampliamento pluriennale su scala molto grande presso un numero limitato di strutture estremamente capienti. Si tratta di una scala normalmente associata alla pianificazione di infrastrutture di tipo industriale: aggiornamenti di sottostazioni, trasformatori con lunghi tempi di consegna, accordi per l\u2019approvvigionamento idrico per il raffreddamento e liste d\u2019attesa per la connessione alla rete elettrica.<\/p>\n<p>Per uno sviluppatore di modelli IA, una capacit\u00e0 prenotata su questa scala garantisce contemporaneamente due vantaggi. Il primo \u00e8 una maggiore flessibilit\u00e0 nell\u2019addestramento \u2014 la possibilit\u00e0 di eseguire lavori progressivamente pi\u00f9 complessi senza dover rinegoziare l\u2019approvvigionamento ad ogni nuova generazione di modello. Il secondo \u00e8 un\u2019elasticit\u00e0 nell\u2019inferenza, in modo che, quando una nuova versione di Claude determina un improvviso aumento di utilizzo, la capacit\u00e0 sottostante sia gi\u00e0 stata contrattualmente garantita, anzich\u00e9 dover essere ricercata sul mercato spot in emergenza. Gli acquirenti che pianificano la potenza di calcolo in gigawatt riescono efficacemente a disaccoppiare il proprio roadmap prodotto dalla scarsit\u00e0 temporanea di acceleratori.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_the_deal_means_for_AMD_in_the_AI_accelerator_race\"><\/span>Cosa significa questo accordo per AMD nella corsa agli acceleratori per l'IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per AMD, un impegno di due gigawatt da parte di un laboratorio IA all\u2019avanguardia rappresenta un momento di validazione. Ci\u00f2 colloca definitivamente l\u2019azienda nella fascia dei clienti di riferimento per l\u2019addestramento IA e per l\u2019inferenza su larga scala, categorie nelle quali il mercato ha considerato negli ultimi anni un singolo fornitore come scelta predefinita. L\u2019accordo tra Anthropic e AMD sui GPU, come riportato da SiliconANGLE, offre ad AMD un cliente di riferimento pubblico esattamente della dimensione che operatori di data-center e investitori utilizzano per giustificare investimenti infrastrutturali con lunghi tempi di realizzazione.<\/p>\n<p>Il contesto industriale \u00e8 chiaro, anche senza introdurre nuovi dati. Gli acquirenti di soluzioni IA hanno espresso in modo esplicito la volont\u00e0 di un panorama di fornitori pi\u00f9 equilibrato: pi\u00f9 roadmap confrontabili, maggiore flessibilit\u00e0 su prezzi e tempi di consegna, e minor esposizione alle decisioni di allocazione di un singolo fornitore. Un impegno di questa portata rappresenta uno dei segnali pi\u00f9 concreti finora emersi che una seconda catena di approvvigionamento di acceleratori di livello avanzato sta effettivamente prendendo forma, e non rimane solo un tema di discussione.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_this_reshapes_Anthropics_compute_strategy\"><\/span>Come questo accordo ridefinisce la strategia computazionale di Anthropic<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Anthropic \u00e8 stata insolitamente esplicita nel considerare la potenza di calcolo un input strategico per Claude. Assicurarsi fino a due gigawatt di capacit\u00e0 GPU da AMD \u2014 ancora una volta, come riportato da SiliconANGLE \u2014 estende la sua posizione di fornitore multiplo e spinge ulteriormente in avanti l\u2019orizzonte della sua pianificazione. Il vantaggio pratico \u00e8 la diversificazione: attingere a diversi fornitori di acceleratori riduce il rischio che un\u2019interruzione dell\u2019approvvigionamento, uno slittamento nelle tempistiche di consegna o un ritardo nello sviluppo di una roadmap si traduca direttamente in una carenza di capacit\u00e0 per Claude.<\/p>\n<p>Esiste inoltre un effetto di portafoglio. Diversi acceleratori presentano punti di forza differenti nell\u2019addestramento, nel fine-tuning e nell\u2019inferenza; una flotta diversificata permette a uno sviluppatore IA di instradare i carichi di lavoro sull\u2019hardware pi\u00f9 efficiente per ciascun compito. Gli utenti che confrontano l\u2019economia dei modelli attraverso il nostro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/models\/\">Database dei modelli di intelligenza artificiale<\/a> tendono a osservare l\u2019effetto a valle di queste scelte nel prezzo per token nel tempo.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_developers_building_on_Claude_should_watch\"><\/span>Cosa dovrebbero osservare gli sviluppatori che utilizzano Claude<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per i team tecnici che utilizzano Claude tramite API, la domanda immediata \u00e8 quale impatto abbia un impegno di approvvigionamento di questa entit\u00e0 sulla capacit\u00e0 disponibile, sulla latenza e sui prezzi. I report non entrano nel dettaglio delle implicazioni a livello di servizio, e noi non ne faremo ipotesi infondate. Ci\u00f2 che \u00e8 ragionevole affermare \u00e8 che grandi impegni anticipati di potenza di calcolo tendono, nel tempo, a tradursi in una capacit\u00e0 pi\u00f9 stabile \u2014 con minori sorprese legate ai limiti di frequenza durante i picchi di domanda \u2014 e offrono al fornitore la possibilit\u00e0 di mantenere o ridurre i prezzi man mano che migliorano le economie di scala unitarie.<\/p>\n<p>Gli sviluppatori che desiderano modellare l\u2019impatto sui propri costi possono effettuare autonomamente i calcoli con il <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ai-api-cost-calculator\/\">Calcolatore dei costi per API IA<\/a>, oppure confrontare l\u2019utilizzo ospitato con quello su hardware dedicato grazie al <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/self-hosting-vs-api-calculator\/\">calcolatore self-hosting vs API<\/a>. Nessuno di questi due strumenti dipende dalle specifiche SKU di acceleratori che Anthropic sceglier\u00e0 infine di impiegare; entrambi traggono vantaggio dal sapere che il fornitore ha garantito un approvvigionamento pluriennale su scala gigawatt.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_broader_picture_for_AI_infrastructure\"><\/span>Il quadro pi\u00f9 ampio dell'infrastruttura per l'IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Allargando la prospettiva, l\u2019accordo tra Anthropic e AMD sui GPU si inserisce in un modello gi\u00e0 in atto nel settore IA: acquirenti che stipulano accordi a lungo termine, denominati in termini di potenza, con fornitori di acceleratori, trattando tale capacit\u00e0 come una risorsa strategica anzich\u00e9 come una voce operativa di bilancio. Quando un importante sviluppatore IA si impegna su una scala di due gigawatt, ci\u00f2 invia un segnale chiaro all\u2019intero ecosistema \u2014 sviluppatori di data-center, utility, fornitori di reti e di sistemi di raffreddamento \u2014 che la domanda \u00e8 sufficientemente stabile da giustificare investimenti a lungo termine anche da parte loro.<\/p>\n<p>Ci\u00f2 ha conseguenze a valle sui costi. Un utilizzo pi\u00f9 elevato e prevedibile si traduce tipicamente in migliori economie di scala unitarie per l\u2019inferenza, ovvero la voce di costo che maggiormente incide sugli sviluppatori di applicazioni. I lettori che seguono questa evoluzione nel lungo periodo possono consultare il nostro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ai-price-performance-index-2026\/\">indice prezzo-prestazioni per l'IA<\/a> per osservare come la curva si sia spostata attraverso le successive generazioni di modelli.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Attributo<\/th>\n<th>Cosa riporta SiliconANGLE<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Acquirente<\/td>\n<td>Anthropic<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Fornitore<\/td>\n<td>AMD<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Capacit\u00e0 in evidenza<\/td>\n<td>Fino a 2 gigawatt di capacit\u00e0 GPU<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Unit\u00e0 di misura<\/td>\n<td>Potenza (GW), non numero di chip<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Generazioni di chip indicate<\/td>\n<td>Non specificato nei resoconti esaminati<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Termini finanziari<\/td>\n<td>Non specificato nei resoconti esaminati<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Calendario delle consegne<\/td>\n<td>Non specificato nei resoconti esaminati<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Caveats_and_what_is_not_yet_public\"><\/span>Avvertenze e informazioni ancora non pubbliche<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Vale la pena ribadire cosa afferma e cosa non afferma questa notizia. Il report di SiliconANGLE costituisce la base della cifra di due gigawatt e dell\u2019identificazione di AMD come fornitore. Tuttavia, nei materiali esaminati non viene rivelato il valore del contratto, quali famiglie di acceleratori AMD costituiranno tale capacit\u00e0, come essa sar\u00e0 distribuita nel tempo o dove verr\u00e0 fisicamente implementata. Qualsiasi commento che presenti tali dettagli come confermati va oltre quanto supportato dai resoconti disponibili al momento. Man mano che ulteriori informazioni verranno rese pubbliche \u2014 sia nelle dichiarazioni sugli utili, nei documenti regolamentari che in successivi report \u2014 il quadro si completer\u00e0.<\/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 SiliconANGLE?<\/strong> Che Anthropic acquister\u00e0 fino a due gigawatt di capacit\u00e0 GPU da AMD. L\u2019emittente lo presenta come un impegno di approvvigionamento di rilievo; i termini commerciali specifici non sono illustrati nella copertura esaminata.<\/p>\n<p><strong>Perch\u00e9 la capacit\u00e0 \u00e8 espressa in gigawatt anzich\u00e9 in numero di chip?<\/strong> Gli acquirenti di intelligenza artificiale su larga scala pianificano ormai in termini di assorbimento di potenza nei data center, poich\u00e9 questo rappresenta il vincolo determinante per il numero di accelerator che possono essere installati e raffreddati. Esprimere l\u2019accordo tra Anthropic e AMD in gigawatt riflette il modo in cui l\u2019approvvigionamento di calcolo per l\u2019IA viene effettivamente gestito oggi.<\/p>\n<p><strong>Questo accordo sostituisce le altre relazioni di Anthropic in ambito calcolo?<\/strong> I resoconti su cui ci siamo basati non lo affermano, e non vi \u00e8 alcun fondamento per sostenere che ci\u00f2 avvenga. L\u2019interpretazione pi\u00f9 fondata \u00e8 quella della diversificazione: Anthropic aggiunge una linea significativa di prodotti AMD alla propria base di fornitori, anzich\u00e9 sostituire una relazione gi\u00e0 esistente.<\/p>\n<p><strong>Gli utenti di Claude vedranno prezzi inferiori o maggiore capacit\u00e0 come conseguenza di questo accordo?<\/strong> Non automaticamente, n\u00e9 necessariamente entro un determinato arco temporale. Storicamente, un\u2019impronta computazionale pi\u00f9 ampia e prevedibile ha consentito una maggiore stabilit\u00e0 della capacit\u00e0 e un miglioramento dell\u2019economia dell\u2019inferenza, ma il report di SiliconANGLE non impegna Anthropic ad alcun risultato specifico in termini di prezzi o disponibilit\u00e0.<\/p>\n<p><strong>Cosa dovrebbero fare ora gli sviluppatori?<\/strong> Continuare a progettare le proprie applicazioni sulla base delle API e dei limiti di richiesta pubblicati da Anthropic, modellare i propri costi con strumenti come il calcolatore dei costi delle API per l\u2019IA e considerare l\u2019accordo come un segnale che la base computazionale sottostante sta crescendo \u2014 non come una promessa di modifiche specifiche ai prodotti.<\/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>L\u2019accordo tra Anthropic e AMD sulle GPU, riportato da SiliconANGLE, \u00e8 significativo meno per un singolo dettaglio tecnico e pi\u00f9 per ci\u00f2 che rivela sulla futura struttura dell\u2019approvvigionamento di intelligenza artificiale. Uno sviluppatore di IA all\u2019avanguardia sta stipulando contratti per il calcolo in gigawatt, con un fornitore che fino a poco tempo fa era spesso descritto come opzione secondaria, su una scala tale da richiedere una pianificazione infrastrutturale pluriennale da parte dell\u2019intero settore che lo supporta. Per AMD, si tratta di un impegno strategico di rilievo capace di modificare la percezione del mercato riguardo alla sua posizione nel segmento degli accelerator per l\u2019IA. Per Anthropic, \u00e8 un altro passo verso la trasformazione del calcolo da collo di bottiglia a risorsa strategica pianificata. E per gli sviluppatori e le aziende che costruiscono soluzioni su Claude, \u00e8 un promemoria del fatto che l\u2019economia dei modelli che utilizzano viene sempre pi\u00f9 definita a livello di contratti di potenza per i data center, non semplicemente attraverso tabelle di prezzi per token.<\/p>\n<p><em>Fonti: news.google.com. Segnalato il 23 luglio 2026.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>SiliconANGLE reports that Anthropic plans to procure up to 2 gigawatts of GPU capacity from AMD, a scale-defining commitment for the AI model developer&#8217;s compute pipeline.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1655,"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":[926,877,925,958,427,790,977],"class_list":["post-1654","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-chips","tag-ai-compute","tag-ai-gpus","tag-ai-infrastructure","tag-amd","tag-anthropic","tag-claude","tag-data-centre"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1654","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=1654"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1654\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1656,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1654\/revisions\/1656"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1655"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1654"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1654"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1654"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}