{"id":2441,"date":"2026-08-29T13:11:08","date_gmt":"2026-08-29T13:11:08","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=2441"},"modified":"2026-08-29T13:11:08","modified_gmt":"2026-08-29T13:11:08","slug":"nvidia-ai-growth-potential-model-vram-costs","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-ai-growth-potential-model-vram-costs\/","title":{"rendered":"Il potenziale di crescita dell'IA di Nvidia dipende dai pesi dei modelli da 1,4 TB"},"content":{"rendered":"<p><strong>Potenziale di crescita dell\u2019IA di Nvidia<\/strong> \u00e8 il tema centrale di una nuova analisi di Intellectia AI, pubblicata col titolo \u00abLa dominanza e il potenziale di crescita dell\u2019IA di Nvidia\u00bb. Ci\u00f2 che \u00e8 pubblicamente disponibile di tale analisi \u00e8 solo un titolo e un riassunto di una riga: nessuna cifra sui ricavi, nessun numero di spedizioni, nessuna previsione e nessuna citazione. Resta quindi una domanda pi\u00f9 facilmente verificabile per chi costruisce con i modelli, piuttosto che per chi li negozia: quanto di ci\u00f2 che uno sviluppatore paga per token, e quanta memoria \u00e8 necessaria prima ancora che un modello possa essere caricato, \u00e8 gi\u00e0 determinato dalla posizione di un singolo fornitore nel settore degli accelerator?<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Punti chiave<\/h3>\n<ul>\n<li>Intellectia AI ha pubblicato un\u2019analisi dal titolo \u00abLa dominanza e il potenziale di crescita dell\u2019IA di Nvidia\u00bb. Il frammento disponibile non contiene cifre, previsioni o citazioni, pertanto qualsiasi numero specifico associato a questa notizia altrove non proviene da tale fonte.<\/li>\n<li>Non \u00e8 stato annunciato nulla: n\u00e9 nuovo hardware, n\u00e9 variazioni di prezzo, n\u00e9 aggiornamenti sull\u2019offerta. L\u2019articolo \u00e8 un ragionamento sulla traiettoria futura, non un evento legato a un prodotto.<\/li>\n<li>Il motivo strutturale per cui questo interessa gli sviluppatori \u00e8 che il costo degli accelerator e la capacit\u00e0 di memoria influiscono sia sui prezzi dei token offerti in hosting sia sui budget per l\u2019hosting autonomo.<\/li>\n<li>Frontier open-weight models in the Convly database run from roughly 140 GB to about 1.4 TB of VRAM at 4-bit, with Kimi K3 at the top of that range.<\/li>\n<li>Hosted prices span three orders of magnitude, from $0.02 per 1M input tokens for Llama 3.1 8B to $10 in \/ $50 out for Claude Fable 5.<\/li>\n<li>Nvidia&#8217;s own Nemotron 3 Nano Omni fits in about 21 GB at NVFP4, which shows the same vendor pushing hard on small-footprint inference.<\/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-6a92fdeaaf3f7\" 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-6a92fdeaaf3f7\"  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-ai-growth-potential-model-vram-costs\/#What_the_Intellectia_AI_analysis_contains_and_what_it_does_not\" >Cosa contiene (e cosa non contiene) l\u2019analisi di Intellectia AI<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-ai-growth-potential-model-vram-costs\/#Why_Nvidias_position_shows_up_in_a_developers_token_bill\" >Perch\u00e9 la posizione di Nvidia si riflette nella fattura dei token di uno sviluppatore<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-ai-growth-potential-model-vram-costs\/#The_14_TB_problem_frontier_weights_and_the_memory_wall\" >Il problema da 1,4 TB: i pesi dei modelli pi\u00f9 avanzati e il muro della memoria<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-ai-growth-potential-model-vram-costs\/#Self-hosting_versus_renting_where_the_dominance_actually_bites\" >Hosting autonomo contro noleggio: dove la dominanza si fa davvero sentire<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-ai-growth-potential-model-vram-costs\/#Nvidias_own_small_models_cut_the_footprint_not_necessarily_the_demand\" >I modelli compatti di Nvidia riducono l\u2019impronta, ma non necessariamente la domanda<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-ai-growth-potential-model-vram-costs\/#How_to_read_a_growth_claim_with_no_numbers_attached\" >Come interpretare un\u2019affermazione sulla crescita priva di cifre<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-ai-growth-potential-model-vram-costs\/#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-ai-growth-potential-model-vram-costs\/#The_bottom_line\" >In sintesi<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_the_Intellectia_AI_analysis_contains_and_what_it_does_not\"><\/span>Cosa contiene (e cosa non contiene) l\u2019analisi di Intellectia AI<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>In questo caso la disciplina conta pi\u00f9 del solito. Intellectia AI \u00e8 un editore specializzato in ricerche finanziarie, e l\u2019articolo emerso consiste semplicemente in un titolo accompagnato da un breve riassunto che afferma come il vantaggio di Nvidia nel calcolo per l\u2019IA abbia ancora ampio margine di espansione. Nel frammento non compare alcuna percentuale di quota di mercato, alcun volume in unit\u00e0, alcuna proiezione datata e nessun dirigente citato. Non forniremo noi tali dati per conto loro, e i lettori dovrebbero diffidare di qualsiasi copertura che sembri farlo.<\/p>\n<p>Ci\u00f2 che pu\u00f2 essere detto con equit\u00e0 \u00e8 che l\u2019affermazione \u00e8 familiare e di natura direzionale, non legata a eventi specifici. Nessun livello di prezzo \u00e8 variato questa settimana a causa di essa. Nessuna roadmap \u00e8 cambiata. Se state pianificando la capacit\u00e0 o scegliendo tra noleggiare un\u2019API e acquistare hardware, questa analisi da sola non vi offre nulla di nuovo da inserire in un foglio di calcolo. Quel che fa \u00e8 ribadire l\u2019assunzione alla base di quasi ogni budget per l\u2019IA redatto nel 2026: che il calcolo rimane il vincolo principale e che tale vincolo \u00e8 determinato economicamente da un numero ristretto di fornitori.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_Nvidias_position_shows_up_in_a_developers_token_bill\"><\/span>Perch\u00e9 la posizione di Nvidia si riflette nella fattura dei token di uno sviluppatore<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>I prezzi per l\u2019inferenza in hosting non sono arbitrari. Il costo per token di un fornitore deve coprire l\u2019ammortamento dell\u2019accelerator, la larghezza di banda della memoria, il consumo energetico e l\u2019utilizzo; un modello che richiede pi\u00f9 memoria per richiesta occupa pi\u00f9 a lungo un nodo di servizio. \u00c8 per questo che la forbice nei nostri <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/models\/\">Database di modelli IA<\/a> \u00e8 cos\u00ec ampia e segue abbastanza fedelmente l\u2019impronta del modello, piuttosto che la reputazione del marchio.<\/p>\n<p>At the bottom, Mistral 7B and Llama 3.1 8B both sit at $0.02 per 1M input tokens and $0.03 out. In the middle, DeepSeek V4-Flash runs $0.14 in \/ $0.28 out with a 1M-token context, and Qwen3 235B-A22B is $0.45 in \/ $1.80 out. At the top, Claude Fable 5 is $10 in \/ $50 out, with GPT-5.6 Sol and GPT-5.5 at $5 in \/ $30 out. That is a 500x range in input cost across models that a developer might plausibly consider for the same summarisation task. If you want to see what that spread does to a real workload rather than a rate card, the <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ai-api-cost-calculator\/\">Calcolatore dei costi delle API per l'IA<\/a> accetta i volumi di token e genera la cifra mensile.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_14_TB_problem_frontier_weights_and_the_memory_wall\"><\/span>Il problema da 1,4 TB: i pesi dei modelli pi\u00f9 avanzati e il muro della memoria<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il modo pi\u00f9 chiaro per capire perch\u00e9 la domanda di calcolo continua a crescere in modo esponenziale \u00e8 osservare quanto spazio in memoria serve per ospitare un modello moderno di ultima generazione. Le stime qui sotto sono espresse in 4 bit, secondo il nostro database, e descrivono i pesi pi\u00f9 un overhead ragionevole, non una distribuzione ottimizzata per la produzione con ampio spazio per la cache KV su contesti lunghi. La vera messa in produzione richiede di pi\u00f9.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Modello<\/th>\n<th>Contesto<\/th>\n<th>Prezzo API (per 1M in \/ out)<\/th>\n<th>VRAM a 4 bit<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Kimi K3 (Moonshot AI)<\/td>\n<td>1 milione<\/td>\n<td>$3.00 \/ $15.00<\/td>\n<td>~1,4 TB<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>DeepSeek V4-Pro<\/td>\n<td>1 milione<\/td>\n<td>$0.435 \/ $0.87<\/td>\n<td>~800 GB<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Kimi K2.7 Code<\/td>\n<td>256K<\/td>\n<td>$0.60 \/ $2.50<\/td>\n<td>~500 GB<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>GLM 5.2 (Zhipu AI)<\/td>\n<td>1 milione<\/td>\n<td>$1.40 \/ $4.40<\/td>\n<td>~370 GB<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Llama 4 Maverick (Meta)<\/td>\n<td>1 milione<\/td>\n<td>$0.20 \/ $0.80<\/td>\n<td>~240 GB<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qwen3 235B-A22B (Alibaba)<\/td>\n<td>128K<\/td>\n<td>$0.45 \/ $1.80<\/td>\n<td>~140 GB<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni<\/td>\n<td>256K<\/td>\n<td>&mdash;<\/td>\n<td>~21 GB (NVFP4)<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Un\u2019impronta da 1,4 TB non \u00e8 compatibile con un deployment su singola scheda n\u00e9, nella maggior parte delle configurazioni, con un server singolo. Si tratta invece di un nodo multi-GPU con interconnessione ad alta velocit\u00e0: proprio la categoria di prodotto in cui un fornitore dominante riesce a catturare il massimo valore. Questo \u00e8 il meccanismo alla base dell\u2019argomentazione sulla crescita, espresso in termini hardware anzich\u00e9 di mercato.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Self-hosting_versus_renting_where_the_dominance_actually_bites\"><\/span>Hosting autonomo contro noleggio: dove la dominanza si fa davvero sentire<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per i team che valutano l\u2019hosting on-premise rispetto all\u2019uso di un\u2019API, i prezzi degli accelerator sono l\u2019unico fattore decisivo. L\u2019aritmetica scomoda del 2026 \u00e8 che la fascia economica dei modelli open-weight \u00e8 diventata talmente conveniente da affittare che l\u2019hosting autonomo deve superare una soglia molto bassa per risultare conveniente. Pagare 0,14 $ in ingresso \/ 0,28 $ in uscita per <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/deepseek-v4\/\">DeepSeek V4<\/a>-Flash con contesto da 1 milione di token \u00e8 difficile da battere con il proprio hardware, a meno che l\u2019utilizzo non sia elevato e costante, oppure che vincoli di residenza dei dati rendano irrilevante il confronto.<\/p>\n<p>Due numeri decidono la scelta: quanta memoria richiede il modello prescelto e quante ore al giorno le vostre schede sono effettivamente impegnate. Il nostro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/llm-vram-calculator\/\">calcolatore gratuito di VRAM<\/a> gestisce il primo, il nostro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/self-hosting-vs-api-calculator\/\">calcolatore self-hosting vs API<\/a> gestisce il secondo, e se arrivate fino alla scelta del silicon, la nostra panoramica dei <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-ai-2026\/\">migliori GPU per l'IA<\/a> descrive quale capacit\u00e0 reale possa ospitare ciascuna fascia. Nulla di tutto ci\u00f2 \u00e8 cambiato a causa dell\u2019articolo di Intellectia AI. Si tratta semplicemente dell\u2019aritmetica su cui poggia l\u2019affermazione centrale dell\u2019articolo.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Nvidias_own_small_models_cut_the_footprint_not_necessarily_the_demand\"><\/span>I modelli compatti di Nvidia riducono l\u2019impronta, ma non necessariamente la domanda<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Da notare, nel nostro database: la voce pi\u00f9 efficiente in termini di memoria nella tabella sopra \u00e8 quella di Nvidia. Nemotron 3 Nano Omni, con contesto da 256K, occupa circa 21 GB utilizzando la quantizzazione NVFP4, rientrando quindi in una singola scheda da workstation. Accanto ad esso, Gemma 3 4B occupa circa 3 GB, Llama 3.1 8B circa 5 GB e Phi-4 circa 9 GB.<\/p>\n<p>Letta come analisi piuttosto che come fatto riportato, questa affermazione ha due facce. I formati a precisione ridotta e i modelli pi\u00f9 piccoli riducono l\u2019hardware necessario per ogni compito, il che, isolatamente, dovrebbe attenuare la domanda. Nella pratica, tuttavia, inferenze pi\u00f9 economiche hanno tendenzialmente ampliato il numero di operazioni che i team sono disposti ad eseguire, compresi carichi di lavoro agent-based che generano molteplici chiamate per ogni azione dell\u2019utente. Quale effetto prevalga \u00e8 ancora aperto a dibattito, e nessuna cifra nella fonte originale lo affronta.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_to_read_a_growth_claim_with_no_numbers_attached\"><\/span>Come interpretare un\u2019affermazione sulla crescita priva di cifre<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Quando un\u2019analisi afferma la presenza di margini di crescita senza fornire dati, la risposta utile consiste nel precisare quali condizioni dovrebbero essere vere. In linea generale: le dimensioni dei modelli continuano a crescere pi\u00f9 velocemente dei guadagni di efficienza; l\u2019interconnessione e la capacit\u00e0 di memoria restano il collo di bottiglia, anzich\u00e9 le prestazioni raw in FLOPS; e il livello software rimane sufficientemente \u00abappiccicoso\u00bb da mantenere reali i costi di migrazione. Queste sono le ipotesi fondanti, e ciascuna \u00e8 osservabile nel tempo attraverso specifiche tecniche e schede dei prezzi, piuttosto che attraverso commenti. Il nostro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ai-price-performance-index-2026\/\">Indice prezzo-prestazioni per l'IA<\/a> monitora la met\u00e0 visibile da terze parti di tale scenario, ovvero la direzione del costo per unit\u00e0 di capacit\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>Intellectia AI ha pubblicato nuove cifre su Nvidia?<\/strong> No, non \u00e8 presente in ci\u00f2 che \u00e8 disponibile. L\u2019articolo consiste in un titolo e un breve riassunto sulla dominanza e sul potenziale di crescita dell\u2019IA di Nvidia, senza cifre sui ricavi, sulle spedizioni, sulla quota di mercato o sulle previsioni, e senza citazioni. Trattate con cautela qualsiasi numero attribuito a tale fonte.<\/p>\n<p><strong>Questo cambia ci\u00f2 che pago oggi per i modelli?<\/strong> No. Non \u00e8 stato annunciato alcun cambiamento di prezzo. I prezzi correnti nel nostro database rimangono invariati, inclusi Claude Sonnet 5 a 2 $ in ingresso \/ 10 $ in uscita, Gemini 3.6 Flash a 1,50 $ in ingresso \/ 7,50 $ in uscita e DeepSeek V4-Flash a 0,14 $ in ingresso \/ 0,28 $ in uscita.<\/p>\n<p><strong>Qual \u00e8 l\u2019impronta hardware pi\u00f9 grande nel database Convly?<\/strong> Kimi K3, at roughly 1.4 TB of VRAM at 4-bit with a 1M-token context. DeepSeek V4-Pro follows at about 800 GB and Kimi K2.7 Code at about 500 GB.<\/p>\n<p><strong>Posso eseguire qualsiasi modello performante su una singola GPU?<\/strong> S\u00ec, nella fascia bassa. Gemma 3 4B richiede circa 3 GB a 4 bit, Llama 3.1 8B circa 5 GB, Phi-4 circa 9 GB e Nemotron 3 Nano Omni di Nvidia circa 21 GB in quantizzazione NVFP4. I modelli di scala frontiera richiedono invece architetture multi-GPU.<\/p>\n<p><strong>Perch\u00e9 trattare un articolo di ricerca sugli investimenti su un sito specializzato in hardware?<\/strong> Perch\u00e9 l\u2019affermazione alla base \u2014 ovvero che la domanda di calcolo per l\u2019IA continua a crescere in modo esponenziale \u2014 \u00e8 verificabile confrontando le specifiche dei modelli e le schede dei prezzi che pubblichiamo. L\u2019analisi del mercato non rientra nella nostra competenza; le conseguenze sulle decisioni tra costruire o affittare s\u00ec.<\/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>Intellectia AI ha ribadito una visione ampiamente condivisa, anzich\u00e9 rivelare novit\u00e0, e la versione disponibile non contiene cifre su cui lavorare. Il contenuto rilevante per gli sviluppatori sta un livello pi\u00f9 in profondit\u00e0: i pesi dei modelli pi\u00f9 avanzati raggiungono ormai centinaia di gigabyte e superano il terabyte a 4 bit; tale impronta rende i nodi multi-GPU il fulcro dell\u2019infrastruttura per l\u2019IA e influenza direttamente sia i prezzi dei token in hosting sia la convenienza dell\u2019acquisto di hardware. Se l\u2019argomentazione sulla crescita di Nvidia \u00e8 corretta, il segnale visibile sar\u00e0 la continua crescita dei modelli affamati di memoria rispetto ai guadagni di efficienza. Se \u00e8 errata, il segnale sar\u00e0 l\u2019assorbimento da parte della fascia economica di un numero crescente di carichi di lavoro reali. Entrambi sono misurabili, e nessuno dei due \u00e8 risolto da questa analisi.<\/p>\n<p><em>Fonti: news.google.com. Pubblicato il 29 agosto 2026.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Intellectia AI has published an analysis of Nvidia&#8217;s AI dominance and growth potential. The snippet carries no figures, so we read the claim against the VRAM footprints and token prices developers actually pay.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":2442,"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":[757,925,942,1136,1137,778,357],"class_list":["post-2441","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-chips","tag-ai-chips","tag-ai-infrastructure","tag-gpu-demand","tag-inference-costs","tag-model-pricing","tag-nvidia","tag-vram"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2441","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=2441"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2441\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2443,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2441\/revisions\/2443"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2442"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2441"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2441"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2441"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}