{"id":2179,"date":"2026-08-12T13:45:40","date_gmt":"2026-08-12T13:45:40","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=2179"},"modified":"2026-08-12T13:45:40","modified_gmt":"2026-08-12T13:45:40","slug":"nvidia-gpgpu-compute-advantage-ai-race","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-gpgpu-compute-advantage-ai-race\/","title":{"rendered":"Il vantaggio computazionale delle GPGPU di Nvidia sposta l\u2019equilibrio della corsa all\u2019IA"},"content":{"rendered":"<p>Il vantaggio computazionale delle GPGPU di Nvidia \u2014 ovvero l\u2019insieme hardware-software che costituisce la base di quasi tutti i principali cluster per il training dell\u2019IA \u2014 \u00e8 al centro di un\u2019argomentazione strutturale ben definita presentata nell\u2019episodio ARD #138 del podcast <em>AI: Reset to Zero<\/em> dal titolo \u00abGaming the System\u00bb (\u00abGiocare al sistema\u00bb). Secondo la cornice analitica dell\u2019episodio, Nvidia, OpenAI e Anthropic sfruttano ciascuna posizioni strutturali all\u2019interno dell\u2019ecosistema IA in modi che vanno ben oltre l\u2019eccellenza tecnica, sollevando interrogativi su se il mercato attuale premi effettivamente i migliori modelli o semplicemente le aziende meglio posizionate.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Punti chiave<\/h3>\n<ul>\n<li><em>AI: Reset to Zero<\/em> ARD #138 esamina come Nvidia, OpenAI e Anthropic sfruttino vantaggi strutturali \u2014 non solo qualit\u00e0 ingegneristica \u2014 per plasmare la competizione nel settore dell\u2019IA.<\/li>\n<li>Il vantaggio computazionale delle GPGPU di Nvidia risulta centrale in questa analisi, conferendo ai laboratori con accesso privilegiato all\u2019hardware un vantaggio duraturo rispetto ai concorrenti.<\/li>\n<li>OpenAI viene discussa in relazione alla definizione dei benchmark e al posizionamento delle capacit\u00e0; Anthropic, invece, in relazione alle sue credenziali in materia di sicurezza come moat competitivo.<\/li>\n<li>L\u2019episodio descrive questi tre attori non come concorrenti indipendenti operanti su un terreno neutrale, bens\u00ec come parti di un unico sistema interconnesso.<\/li>\n<li>Secondo l\u2019argomentazione dell\u2019episodio, laboratori pi\u00f9 piccoli e sviluppatori indipendenti subiscono svantaggi cumulativi a causa di queste dinamiche.<\/li>\n<li>Strumenti come un <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ai-api-cost-calculator\/\">Calcolatore dei costi delle API per l'IA<\/a> e un <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/llm-vram-calculator\/\">calcolatore gratuito di VRAM<\/a> possono aiutare i team indipendenti a modellare la propria posizione all\u2019interno di questo panorama.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_86 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a7ca55b4df69\" 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-6a7ca55b4df69\"  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\/nvidia-gpgpu-compute-advantage-ai-race\/#What_%E2%80%9CGaming_the_System%E2%80%9D_Means_in_the_Context_of_AI\" >Che cosa significa \u00abGiocare al sistema\u00bb nel contesto dell\u2019IA<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-gpgpu-compute-advantage-ai-race\/#Nvidia_GPGPU_Compute_Advantage_The_Infrastructure_Layer\" >Vantaggio computazionale delle GPGPU di Nvidia: il livello infrastrutturale<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-gpgpu-compute-advantage-ai-race\/#OpenAI_and_the_Benchmark_Framing_Problem\" >OpenAI e il problema della definizione dei benchmark<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-gpgpu-compute-advantage-ai-race\/#Anthropics_Safety_Positioning_as_Competitive_Moat\" >Il posizionamento di Anthropic sulla sicurezza come moat competitivo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-gpgpu-compute-advantage-ai-race\/#The_Three_Levers_A_Structural_Summary\" >I tre leve: una sintesi strutturale<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-gpgpu-compute-advantage-ai-race\/#What_Independent_Developers_and_Smaller_Labs_Should_Take_Away\" >Cosa devono ricavare gli sviluppatori indipendenti e i laboratori pi\u00f9 piccoli<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-gpgpu-compute-advantage-ai-race\/#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-gpgpu-compute-advantage-ai-race\/#The_Bottom_Line\" >In sintesi<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_%E2%80%9CGaming_the_System%E2%80%9D_Means_in_the_Context_of_AI\"><\/span>Che cosa significa \u00abGiocare al sistema\u00bb nel contesto dell\u2019IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>\u00abGiocare al sistema\u00bb \u00e8 un\u2019accusa specifica. Non implica illegalit\u00e0, ma descrive lo sfruttamento di regole o condizioni strutturali in modi non previsti dai loro ideatori \u2014 e in modi difficili da replicare per concorrenti privi di analoghi vantaggi iniziali. Applicato all\u2019IA, il termine indica una frattura tra competizione formale e competizione effettiva: le aziende possono apparire in competizione sul merito tecnico, mentre contemporaneamente plasmano le condizioni stesse in cui tale merito viene valutato.<\/p>\n<p>Come <em>AI: Reset to Zero<\/em> lo illustra nell\u2019episodio ARD #138, Nvidia, OpenAI e Anthropic operano ciascuna una versione distinta di questo meccanismo. Nvidia controlla il livello hardware; OpenAI influenza gran parte della narrazione sui benchmark e sul deployment; Anthropic, invece, detiene una quota crescente del mercato delle credenziali di fiducia e sicurezza. Il contributo analitico dell\u2019episodio, secondo quanto riportato, consiste nel trattare queste tre posizioni non come vantaggi isolati, ma come elementi reciprocamente rinforzanti \u2014 un vero e proprio sistema, non una semplice collezione di vantaggi separati.<\/p>\n<p>Questa cornice interpretativa non \u00e8 esclusiva dell\u2019episodio, ma il valore di ARD #138 risiede nel tracciare esplicitamente tali connessioni strutturali in un momento in cui la vigilanza regolamentare sulla concentrazione del mercato dell\u2019IA si sta intensificando in molteplici giurisdizioni.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Nvidia_GPGPU_Compute_Advantage_The_Infrastructure_Layer\"><\/span>Vantaggio computazionale delle GPGPU di Nvidia: il livello infrastrutturale<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il fondamento dell\u2019argomentazione, secondo quanto riportato da <em>AI: Reset to Zero<\/em>, \u00e8 la posizione di Nvidia al livello computazionale. Le GPGPU \u2014 ovvero il calcolo generico su unit\u00e0 di elaborazione grafica \u2014 rappresentarono la svolta tecnica che rese economicamente praticabile l\u2019apprendimento profondo su larga scala; l\u2019investimento precoce di Nvidia in CUDA cre\u00f2 una piattaforma hardware-software che \u00e8 divenuta, da allora, l\u2019infrastruttura predefinita per il training dei modelli di punta. I <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-ai-2026\/\">migliori GPU per l'IA<\/a> odierni sono per la stragrande maggioranza prodotti Nvidia, e i principali modelli elencati in ogni <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/models\/\">Database di modelli IA<\/a> \u2014 dai modelli di classe GPT a Claude \u2014 sono stati addestrati su hardware Nvidia.<\/p>\n<p>La conseguenza pratica va oltre la convenienza economica unitaria. I laboratori con accesso privilegiato all\u2019ultima generazione di hardware per il training di Nvidia \u2014 sia tramite partnership cloud, accordi azionari o contratti di fornitura volumetrica \u2014 possono iterare sui propri modelli pi\u00f9 rapidamente e a costo ammortizzato inferiore rispetto a chi ne \u00e8 privo. Secondo la cornice analitica dell\u2019episodio, ci\u00f2 non \u00e8 semplicemente una conseguenza naturale di un\u2019ingegneria superiore, ma viene esaminato come una leva strutturale che Nvidia pu\u00f2, e presumibilmente effettivamente gestisce, strategicamente.<\/p>\n<p>Se tale leva rifletta un\u2019intenzionale strategia di lock-in dell\u2019ecosistema oppure gli effetti emergenti di un\u2019autentica leadership tecnica \u00e8 una domanda sollevata dall\u2019episodio, ma non risolta definitivamente sulla base del materiale disponibile. Questa ambiguit\u00e0 \u00e8 essa stessa istruttiva: la linea di confine tra vantaggio competitivo e \u00abgioco al sistema\u00bb raramente \u00e8 netta nei mercati tecnologici.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"OpenAI_and_the_Benchmark_Framing_Problem\"><\/span>OpenAI e il problema della definizione dei benchmark<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Al livello dei modelli, ARD #138 esamina presumibilmente OpenAI e la questione di come la scelta dei benchmark e il posizionamento delle capacit\u00e0 influenzino le percezioni delle prestazioni dell\u2019IA. Si tratta di un problema strutturale che riguarda qualsiasi azienda che pubblichi autonomamente i propri risultati di valutazione, ma assume particolare rilevanza al fronte, dove i benchmark guidano la copertura giornalistica, gli acquisti aziendali e le decisioni di adozione da parte degli sviluppatori.<\/p>\n<p>Quando le organizzazioni che progettano i modelli pi\u00f9 avanzati selezionano anche quali benchmark costituiscano prova di progresso, si creano le condizioni per una validazione circolare. Un modello ottimizzato su benchmark resi popolari dal suo stesso creatore otterr\u00e0 buoni risultati su quegli stessi benchmark \u2014 e tali risultati saranno comunicati come prova di leadership. Se ARD #138 descriva OpenAI come attivamente impegnata nello sfruttare questo meccanismo o semplicemente beneficiaria passiva dello stesso non \u00e8 chiaro dalla cornice riassuntiva dell\u2019episodio, ma la critica strutturale resta comunque consolidata.<\/p>\n<p>Per gli sviluppatori che utilizzano il <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ai-price-performance-index-2026\/\">Indice prezzo-prestazioni per l'IA<\/a> per confrontare i modelli, ci\u00f2 ha implicazioni concrete: i punteggi dichiarati nei benchmark e le prestazioni reali su compiti specifici divergono maggiormente proprio nei domini in cui gli attori consolidati hanno il maggiore incentivo a scegliere criteri di valutazione favorevoli.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Anthropics_Safety_Positioning_as_Competitive_Moat\"><\/span>Il posizionamento di Anthropic sulla sicurezza come moat competitivo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il terzo livello strutturale esaminato in ARD #138, secondo la sua cornice titolata, \u00e8 l\u2019utilizzo da parte di Anthropic del posizionamento sulla sicurezza e sulla fiducia. Anthropic ha investito massicciamente nella ricerca sulla sicurezza dell\u2019IA, nel lavoro sull\u2019interpretabilit\u00e0 e nelle narrative sulla distribuzione responsabile, traducendo tali investimenti in vantaggi competitivi concreti nei settori regolamentati, negli acquisti aziendali e nelle implementazioni legate al governo, dove il rischio reputazionale \u00e8 una preoccupazione primaria.<\/p>\n<p>Ci\u00f2, di per s\u00e9, non \u00e8 cinico. Investimenti genuini nella sicurezza producono effettivi miglioramenti della sicurezza. L\u2019argomentazione strutturale, come <em>AI: Reset to Zero<\/em> la presenta presumibilmente, \u00e8 pi\u00f9 sottile: le credenziali sulla sicurezza, una volta acquisite, funzionano come una barriera difensiva difficile da replicare rapidamente per concorrenti tecnicamente capaci ma meno noti, indipendentemente dalle effettive propriet\u00e0 di sicurezza dei loro sistemi. Il risultato \u00e8 che la fiducia, cos\u00ec come l\u2019accesso al calcolo e la propriet\u00e0 dei benchmark, si concentra tra gli attori consolidati.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Three_Levers_A_Structural_Summary\"><\/span>I tre leve: una sintesi strutturale<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La tabella seguente mappa le tre leve strutturali identificate dalla cornice analitica di ARD #138 \u2014 secondo quanto riportato da <em>AI: Reset to Zero<\/em> \u2014 e i meccanismi attraverso cui ciascuna opera:<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Attore<\/th>\n<th>Leva principale<\/th>\n<th>Meccanismo<\/th>\n<th>Effetto sui concorrenti<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Nvidia<\/td>\n<td>Infrastruttura computazionale GPGPU<\/td>\n<td>Lock-in CUDA, fornitura GPU, tempistica della roadmap<\/td>\n<td>Aumenta il costo di alternative basate su hardware diverso<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>OpenAI<\/td>\n<td>Narrativa sui benchmark e sul deployment<\/td>\n<td>Selezione dei benchmark, definizione delle capacit\u00e0, livelli di prezzo<\/td>\n<td>Plasma la gerarchia percepita delle prestazioni<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Anthropic<\/td>\n<td>Credenziali sulla sicurezza e sulla fiducia<\/td>\n<td>Divulgazione della ricerca, coinvolgimento regolamentare, narrative aziendali<\/td>\n<td>Crea barriere reputazionali nei mercati ad alto rischio<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Queste leve sono strutturalmente interdipendenti. Nvidia fornisce hardware sia a OpenAI che ad Anthropic, creando un\u2019allineamento a livello hardware tra il livello computazionale e i due laboratori pi\u00f9 importanti per i modelli di punta. L\u2019autorit\u00e0 sui benchmark e la certificazione sulla sicurezza operano quindi su questa base infrastrutturale condivisa. Il sistema, come descritto nell\u2019episodio, \u00e8 auto-rinforzante.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_Independent_Developers_and_Smaller_Labs_Should_Take_Away\"><\/span>Cosa devono ricavare gli sviluppatori indipendenti e i laboratori pi\u00f9 piccoli<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per gli sviluppatori pratici di IA, l\u2019argomentazione strutturale di ARD #138 si traduce in vincoli concreti. L\u2019accesso a infrastrutture GPGPU per il training su larga scala \u00e8 costoso e, per la maggior parte dei team indipendenti, disponibile soltanto tramite intermediari cloud, a margini fissati dagli stessi attori dominanti nell\u2019infrastruttura. I confronti basati sui benchmark sono redatti prevalentemente dalle organizzazioni oggetto del confronto. Infine, le credenziali sulla sicurezza o sulla fiducia richiedono anni, non trimestri, per essere costruite.<\/p>\n<p>Niente di tutto ci\u00f2 rende l\u2019ecosistema impraticabile, ma implica che navigarlo in modo consapevole richiede comprendere quali segnali apparenti di qualit\u00e0 siano in realt\u00e0 artefatti strutturali. Utilizzare un <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/self-hosting-vs-api-calculator\/\">calcolatore self-hosting vs API<\/a> per modellare i veri costi di inferenza \u2014 anzich\u00e9 affidarsi ai confronti di prezzo pubblicati dagli attori consolidati \u2014 \u00e8 un passo concreto per ridurre la dipendenza dal livello criticato nell\u2019episodio. La lezione pi\u00f9 ampia \u00e8 che la consapevolezza strutturale \u00e8 essa stessa uno strumento competitivo per i team che operano al di fuori del cerchio ristretto degli attori dominanti.<\/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>Di che cosa tratta ARD #138 di AI: Reset to Zero?<\/strong> ARD #138, dal titolo \u00abGaming the System\u00bb, esamina come Nvidia, OpenAI e Anthropic sfruttino ciascuna vantaggi strutturali \u2014 inclusi la fornitura hardware, la progettazione dei benchmark e il posizionamento sulla sicurezza \u2014 per plasmare la competizione nel mercato dell\u2019IA, secondo la cornice analitica pubblicata dell\u2019episodio.<\/p>\n<p><strong>Che cosa significa il vantaggio computazionale delle GPGPU di Nvidia per il mercato dell\u2019IA?<\/strong> Significa che i laboratori con accesso privilegiato all\u2019hardware GPU e allo stack software CUDA di Nvidia possono addestrare e iterare sui modelli di punta pi\u00f9 velocemente e a minor costo rispetto a chi ne \u00e8 privo, creando un divario strutturale duraturo tra organizzazioni privilegiate a livello computazionale e quelle limitate in tale ambito.<\/p>\n<p><strong>\u00abGiocare al sistema\u00bb equivale a comportamento anticoncorrenziale?<\/strong> Non necessariamente. Il termine descrive lo sfruttamento di condizioni strutturali, non la violazione di regole. Se una specifica pratica di Nvidia, OpenAI o Anthropic oltrepassi effettivamente il confine del comportamento anticoncorrenziale \u00e8 una questione regolamentare distinta, attualmente oggetto di esame da parte di pi\u00f9 giurisdizioni.<\/p>\n<p><strong>Come possono gli sviluppatori indipendenti di IA ridurre l\u2019esposizione a queste dinamiche strutturali?<\/strong> Le opzioni pratiche includono la valutazione di modelli open-weight per ridurre la dipendenza dalle API, la verifica della fattibilit\u00e0 dell\u2019auto-hosting mediante strumenti per il calcolo dei costi infrastrutturali e il benchmarking dei prezzi delle API presso diversi fornitori in modo indipendente, anzich\u00e9 fare affidamento su confronti redatti dai principali operatori del settore.<\/p>\n<p><strong>Dove posso trovare AI: Reset to Zero ARD #138?<\/strong> L\u2019episodio \u00e8 distribuito tramite il <em>AI: Reset to Zero<\/em> feed podcast con numero episodio ARD #138, dal titolo \u00abGaming the System\u00bb.<\/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\u2019ARD #138 di AI: Reset to Zero arriva in un momento in cui l\u2019attenzione sulla struttura del mercato dell\u2019IA si sta ampliando su pi\u00f9 fronti. Raggruppando il vantaggio computazionale dei GPU GPGPU di Nvidia, le pratiche di benchmarking di OpenAI e la posizione di Anthropic in materia di sicurezza sotto un\u2019unica tesi di \u00abmanipolazione del sistema\u00bb, l\u2019episodio avanza un argomento strutturale: il dominio nel campo dell\u2019IA non deriva esclusivamente dall\u2019eccellenza tecnica, ma anche dalla capacit\u00e0 di plasmare le condizioni entro le quali tale eccellenza viene misurata e premiata.<\/p>\n<p>Se tale argomentazione risulti pienamente convincente, o se la sua applicazione a una specifica azienda sia del tutto equa, pu\u00f2 essere valutato solo ascoltando l\u2019intero episodio. Ci\u00f2 che il quadro concettuale chiarisce \u00e8 che le domande sollevate \u2014 sull\u2019accesso al calcolo, sull\u2019integrit\u00e0 delle valutazioni e sulla costruzione di barriere competitive basate sulla fiducia \u2014 sono rilevanti per ogni team che sviluppa soluzioni con l\u2019IA oggi, indipendentemente dal fatto che faccia parte o meno delle tre aziende citate.<\/p>\n<p><em>Fonte: news.google.com. Segnalato il 12 agosto 2026.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>AI: Reset to Zero&#8217;s ARD #138 argues that Nvidia, OpenAI, and Anthropic each exploit structural positions \u2014 not just technical merit \u2014 to shape the competitive landscape of frontier AI development.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":2180,"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":[842,926,925,427,1085,1084,426],"class_list":["post-2179","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-chips","tag-ai-competition","tag-ai-compute","tag-ai-infrastructure","tag-anthropic","tag-gaming-the-system","tag-nvidia-gpgpu","tag-openai"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2179","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=2179"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2179\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2181,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2179\/revisions\/2181"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2180"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2179"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2179"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2179"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}