{"id":367,"date":"2026-05-29T18:01:40","date_gmt":"2026-05-29T18:01:40","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=367"},"modified":"2026-08-01T06:47:33","modified_gmt":"2026-08-01T06:47:33","slug":"best-gpus-for-video-generation-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-video-generation-2026\/","title":{"rendered":"Le migliori GPU per la generazione di video AI nel 2026"},"content":{"rendered":"<p>Generare video con modelli open source come Hunyuan Video e Wan sul proprio computer \u00e8 una delle operazioni pi\u00f9 impegnative che si possano richiedere a una GPU consumer. Un video non \u00e8 una singola immagine, ma una sequenza di fotogrammi che devono mantenere coerenza tra loro, il che moltiplica drasticamente le esigenze di memoria e potenza di calcolo. Se la generazione di immagini \u00e8 una corsa veloce, la generazione locale di video \u00e8 una scalata su una montagna.<\/p>\n<p>This guide ranks the GPUs that can genuinely handle local AI video generation in 2026 \u2014 and is honest about what it takes.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Punti chiave<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Migliore in assoluto:<\/strong> RTX 5090 (32 GB) \u2014 l\u2019unica scheda consumer con un vero margine di manovra per la generazione video.<\/li>\n<li><strong>Minimo funzionante:<\/strong> 24 GB \u2014 una RTX 3090 usata o una RTX 4090.<\/li>\n<li><strong>La VRAM \u00e8 tutto<\/strong> \u2014 la generazione video \u00e8 il carico di lavoro creativo pi\u00f9 esigente in termini di memoria.<\/li>\n<li><strong>Sotto i 24 GB,<\/strong> ci si deve accontentare di clip brevi e a bassa risoluzione, con compromessi significativi.<\/li>\n<li><strong>Per un utilizzo occasionale,<\/strong> le GPU cloud rappresentano una valida alternativa all\u2019acquisto di una scheda top di gamma.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a746777b3cde\" 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-6a746777b3cde\"  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\/best-gpus-for-video-generation-2026\/#Why_video_generation_is_so_demanding\" >Perch\u00e9 la generazione video \u00e8 cos\u00ec impegnativa<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-video-generation-2026\/#How_much_VRAM_do_you_need\" >Quanta VRAM \u00e8 necessaria?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-video-generation-2026\/#The_rankings\" >La classifica<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-video-generation-2026\/#Buy_or_rent\" >Acquistare o noleggiare?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-video-generation-2026\/#Match_the_GPU_to_the_model_youll_actually_run\" >Scegli la GPU in base al modello che effettivamente intendi eseguire<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-video-generation-2026\/#FAQ\" >Domande frequenti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-video-generation-2026\/#Bottom_line\" >Conclusione<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-video-generation-2026\/#Related_articles\" >Articoli correlati<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_video_generation_is_so_demanding\"><\/span>Perch\u00e9 la generazione video \u00e8 cos\u00ec impegnativa<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Un modello video deve generare e mantenere coerente un\u2019intera sequenza di fotogrammi contemporaneamente. Ci\u00f2 lo rende nettamente pi\u00f9 pesante della generazione di immagini su ogni aspetto:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>VRAM<\/strong> \u2014 tenere in memoria molti fotogrammi insieme a un modello di grandi dimensioni richiede molto pi\u00f9 spazio rispetto a una singola immagine. Questo \u00e8 il limite invalicabile.<\/li>\n<li><strong>Calcolo<\/strong> \u2014 ogni clip corrisponde a molti fotogrammi da elaborare, quindi la generazione risulta lenta anche su schede molto veloci.<\/li>\n<li><strong>Tempo<\/strong> \u2014 pochi secondi di video possono richiedere minuti per essere generati localmente.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Non esiste alcun modo ingegnoso per aggirare questo limite di memoria. Per la generazione locale di video, la VRAM non \u00e8 semplicemente la specifica pi\u00f9 importante: \u00e8 quella che determina se \u00e8 possibile eseguire un modello oppure no.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_much_VRAM_do_you_need\"><\/span>Quanta VRAM \u00e8 necessaria?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>VRAM<\/th>\n<th>Esperienza con la generazione locale di video<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>16 GB<\/td>\n<td>Molto limitata \u2014 clip brevi e a bassa risoluzione, ottimizzazione intensiva, modelli ridotti esclusivamente<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>24 GB<\/td>\n<td>Minimo funzionante \u2014 clip utilizzabili con attenzione e flussi di lavoro ottimizzati<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>32 GB<\/td>\n<td>Comfortevole \u2014 l\u2019obiettivo realistico per un\u2019esperienza locale soddisfacente<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>La conclusione \u00e8 inequivocabile: <strong>24 GB \u00e8 il minimo accettabile, mentre 32 GB \u00e8 ci\u00f2 che si desidera realmente.<\/strong> Sotto i 24 GB, la generazione locale di video \u00e8 pi\u00f9 un esperimento frustrante che un vero flusso di lavoro.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_rankings\"><\/span>La classifica<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>1. RTX 5090 \u2014 il vincitore indiscusso<\/h3>\n<p>Per la generazione locale di video con IA, la RTX 5090 non \u00e8 semplicemente la migliore opzione disponibile: \u00e8 quasi l\u2019unica che garantisce un\u2019esperienza davvero confortevole. La sua <strong>32 GB di GDDR7<\/strong> fornisce il margine di memoria richiesto dai modelli video, e le sue prestazioni di calcolo basate sull\u2019architettura Blackwell riducono sensibilmente i lunghi tempi di generazione. Se si intende seriamente generare video in locale, questa \u00e8 la scheda intorno alla quale costruire il proprio sistema. Non esiste un\u2019alternativa altrettanto valida nella fascia consumer.<\/p>\n<h3>2. RTX 4090 \u2014 potente, purch\u00e9 si riesca ad acquistarla a un prezzo conveniente<\/h3>\n<p>La <strong>24 GB<\/strong> della RTX 4090 raggiunge il livello minimo funzionante, e le sue prestazioni di calcolo sono eccellenti. Con flussi di lavoro ottimizzati, consente la generazione locale di video, pur offrendo meno margine rispetto alla 5090: occorrer\u00e0 gestire con maggiore attenzione durata e risoluzione delle clip. Le nuove unit\u00e0 sono difficili da reperire e i prezzi variano notevolmente, pertanto valutatela in base all\u2019offerta disponibile.<\/p>\n<h3>3. RTX 3090 usata \u2014 la via economica per ottenere 24 GB<\/h3>\n<p>Un\u2019RTX 3090 usata \u00e8 il modo pi\u00f9 economico per accedere al livello <strong>24 GB<\/strong> a un costo approssimativo di 700\u2013900 USD. \u00c8 pi\u00f9 lenta rispetto a una 4090 o a una 5090, quindi i tempi di generazione sono maggiori, ma dispone della memoria necessaria per eseguire i modelli. Per chi desidera generare video in locale con un budget limitato e accetta di attendere pi\u00f9 a lungo, rappresenta la scelta pi\u00f9 conveniente.<\/p>\n<h3>4. Schede da 16 GB (RTX 5080 \/ 5070 Ti) \u2014 non raccomandate per la generazione video<\/h3>\n<p>Le schede da 16 GB sono eccellenti per molte attivit\u00e0 legate all\u2019IA, ma la generazione locale di video non rientra tra queste. I 16 GB costringono a utilizzare modelli ridotti, clip brevi e a bassa risoluzione, e richiedono un continuo bilanciamento della memoria. Tecnicamente sono in grado di farlo, ma non lo fanno bene. Se la generazione video \u00e8 il vostro obiettivo, non fermatevi ai 16 GB.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Buy_or_rent\"><\/span>Acquistare o noleggiare?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Si tratta di una scelta autentica per la generazione video. Una GPU da 32 GB rappresenta un investimento importante, e la generazione locale di video \u00e8 lenta anche sulla scheda pi\u00f9 performante. Se generi video solo occasionalmente, <strong>noleggiare una GPU cloud<\/strong> per quelle sessioni pu\u00f2 risultare molto pi\u00f9 economico e veloce rispetto all\u2019acquisto di una GPU top di gamma: avrai accesso a un hardware potente soltanto quando ne hai effettivamente bisogno.<\/p>\n<p>Acquista la GPU se generi video con frequenza, desideri la massima privacy oppure esegui anche altri carichi di lavoro AI intensivi che giustifichino l\u2019investimento in una RTX 5090. Noleggia invece se si tratta di un esperimento creativo occasionale.<\/p>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Match_the_GPU_to_the_model_youll_actually_run\"><\/span>Scegli la GPU in base al modello che effettivamente intendi eseguire<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La quantit\u00e0 di VRAM grezza \u00e8 solo met\u00e0 della decisione. L\u2019altra met\u00e0 riguarda <strong>quale modello video open source hai intenzione di utilizzare<\/strong>, poich\u00e9 ciascuno ha un\u2019impronta di memoria molto diversa \u2014 e le moderne tecniche di quantizzazione modificano silenziosamente questi requisiti. A precisione piena, i principali modelli del 2026 sono estremamente esigenti: il trasformatore da 14 miliardi di parametri di Wan 2.2 richiede 60 GB o pi\u00f9, mentre l\u2019originale HunyuanVideo di Tencent necessita di circa 50 GB, rientrando chiaramente nella categoria dei sistemi datacenter. Tuttavia, quasi nessuno li esegue pi\u00f9 in questo modo. Grazie alla quantizzazione GGUF o FP8 e all\u2019offloading dell\u2019encoder testuale, gli stessi modelli possono essere eseguiti su schede consumer \u2014 ed \u00e8 proprio questa evoluzione a ridefinire completamente le classifiche presentate in questo articolo.<\/p>\n<p>Il trucco pi\u00f9 efficace consiste nell\u2019offloadare l\u2019encoder testuale T5 (circa 10 GB di pesi) nella RAM di sistema, quindi comprimere i restanti pesi del modello di diffusione. Questo da solo permette di far passare Wan 14B da un modello irrealizzabile a uno eseguibile su una scheda da 24 GB, e le versioni quantizzate GGUF riescono a far funzionare un flusso di lavoro a 480p su schede ancora pi\u00f9 piccole. Ecco la mappatura pratica per il 2026:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Wan 2.2<\/strong> \u2014 il modello open pi\u00f9 diffuso. La variante leggera da 1,3 miliardi di parametri gira su schede da 8 GB; la build TI2V da 5 miliardi di parametri occupa circa 8\u201312 GB; la versione completa da 14 miliardi richiede quantizzazione FP8 o GGUF per adattarsi comodamente su schede da 16\u201324 GB, e una quantizzazione GGUF aggressiva unita all\u2019offloading consente di eseguire un flusso di lavoro a 480p anche su schede da soli 8 GB.<\/li>\n<li><strong>HunyuanVideo<\/strong> \u2014 la quantizzazione FP8 lo rende eseguibile su una scheda da 24 GB con un modesto compromesso qualitativo; la linea distillata da 1,5 miliardi di parametri, abbinata all\u2019offloading, permette di scendere ulteriormente, adattandosi anche a schede da 16 GB.<\/li>\n<li><strong>LTX-Video \/ LTX-2<\/strong> \u2014 veloce ed \u00e8 l\u2019unico importante modello open con supporto nativo per audio e video in un\u2019unica passata, ma richiede di fatto 24 GB anche con quantizzazione FP8 a 720p.<\/li>\n<li><strong>CogVideoX-5B<\/strong> \u2014 il pi\u00f9 amichevole verso schede pi\u00f9 piccole; la quantizzazione a 8 bit lo colloca intorno ai 16 GB.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Questo \u00e8 il motivo per cui <strong>24 GB \u00e8 il punto ottimale concordato dalla comunit\u00e0<\/strong>, motivo per cui una RTX 3090 usata offre prestazioni straordinarie rispetto al suo prezzo. Con 24 GB, tutti i principali modelli video open possono essere eseguiti con opportune ottimizzazioni, mantenendo una qualit\u00e0 dell\u2019output adeguata per clip destinati ai social media e per B-roll. Scendendo a 16 GB, le opzioni si restringono a CogVideoX e a varianti leggere fortemente quantizzate \u2014 utilizzabili, ma con compromessi in termini di risoluzione, durata del clip e stabilit\u00e0. La lezione \u00e8 chiara: prima di acquistare, scegli innanzitutto il modello, verifica la sua impronta di VRAM quantizzata, quindi seleziona la scheda in base a quella. L\u2019hardware \u00e8 il mezzo; il modello \u00e8 il vincolo.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>Domande frequenti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>Qual \u00e8 la migliore GPU per la generazione AI di video nel 2026?<\/h3>\n<p>La RTX 5090, con 32 GB di VRAM, \u00e8 la GPU migliore e pi\u00f9 comoda per la generazione locale di video tramite intelligenza artificiale. La RTX 4090 e una RTX 3090 usata (entrambe con 24 GB) sono le opzioni minime accettabili. La generazione video richiede cos\u00ec tanta memoria che la RTX 5090 si distingue nettamente rispetto a ogni altra soluzione disponibile.<\/p>\n<h3>Quanta VRAM mi serve per la generazione AI di video?<\/h3>\n<p>24 GB \u00e8 il minimo realistico per una generazione video locale utilizzabile, mentre 32 GB rappresenta l\u2019obiettivo ideale. Con meno di 24 GB sei limitato a clip brevi e a bassa risoluzione, oltre che a continue ottimizzazioni. La VRAM \u00e8 la specifica che determina effettivamente quali modelli puoi eseguire.<\/p>\n<h3>Perch\u00e9 la generazione AI di video richiede cos\u00ec tanta VRAM?<\/h3>\n<p>Un modello video genera molti fotogrammi contemporaneamente e deve mantenerne la coerenza, il che richiede di tenere in memoria molte pi\u00f9 informazioni rispetto a un\u2019immagine singola. Combinato con un modello di grandi dimensioni, questo rende la generazione video il carico di lavoro AI consumer pi\u00f9 esigente in termini di VRAM.<\/p>\n<h3>Posso generare video AI su una GPU da 16 GB?<\/h3>\n<p>Solo con forti compromessi \u2014 modelli ridotti, clip brevi, bassa risoluzione e gestione costante della memoria. Le GPU da 16 GB sono ottime per molti compiti AI, ma per la generazione locale di video un\u2019esperienza realmente funzionale richiede realisticamente almeno 24 GB.<\/p>\n<h3>Devo acquistare una GPU o affidarmi al cloud per la generazione AI di video?<\/h3>\n<p>Se generi video solo occasionalmente, noleggiare una GPU cloud \u00e8 spesso pi\u00f9 economico e veloce rispetto all\u2019acquisto di una scheda da 32 GB. Acquista invece una tua GPU se generi video con frequenza, hai esigenze di privacy o esegui altri carichi di lavoro AI intensivi che giustifichino l\u2019investimento in una GPU top di gamma.<\/p>\n<h3>Quali modelli video open source funzionano meglio su una GPU consumer?<\/h3>\n<p>Su una scheda da 24 GB (RTX 3090, 4090 o 5090), Wan 2.2, HunyuanVideo, LTX-Video e CogVideoX possono tutti essere eseguiti con quantizzazione \u2014 Wan 2.2 \u00e8 il pi\u00f9 popolare grazie al suo ottimo rapporto tra qualit\u00e0 e sforzo richiesto. Se disponi soltanto di 16 GB, CogVideoX-5B con quantizzazione a 8 bit \u00e8 la scelta pi\u00f9 affidabile, insieme a varianti leggere come i modelli da 1,3 e 5 miliardi di parametri di Wan. Strumenti come ComfyUI (con i nodi GGUF) e Wan2GP sono stati progettati appositamente per consentire l\u2019esecuzione di questi modelli su schede con meno VRAM.<\/p>\n<h3>La quantizzazione di un modello video danneggia la qualit\u00e0?<\/h3>\n<p>Meno di quanto ci si potrebbe aspettare. FP8 \u00e8 quasi indistinguibile dalla precisione piena per la maggior parte dei clip, e le versioni quantizzate a 8 bit GGUF sono sufficientemente vicine da rendere la differenza raramente visibile negli output destinati ai social media o al B-roll. Una quantizzazione aggressiva a bassa precisione su schede con poca VRAM pu\u00f2 attenuare i dettagli fini e la coerenza del movimento, ma per la fascia da 24 GB il compromesso \u00e8 minimo \u2014 la quantizzazione \u00e8 ormai il metodo standard con cui opera l\u2019intero settore consumer della generazione video nel 2026, non un ripiego riservato all\u2019hardware limitato.<\/p>\n<h3>Quanto tempo occorre per generare un clip in locale?<\/h3>\n<p>Aspettati minuti, non secondi. Un breve clip da immagine a video su una GPU consumer di fascia alta richiede tipicamente diversi minuti, e i lavori pi\u00f9 lunghi o ad alta risoluzione richiedono tempi ancora maggiori. In un benchmark reale di generazione da immagine a video con Wan, lo stesso compito \u00e8 stato completato in circa 12,7 minuti su una RTX 4090 contro circa 7 minuti su una RTX 5090 \u2014 la RTX 5090 \u00e8 quindi circa il 45% pi\u00f9 veloce. Quantizzazione, risoluzione inferiore e minor numero di fotogrammi riducono i tempi di attesa, ma la generazione locale di video rimane un flusso di lavoro iterativo: prepari il batch e te ne vai.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La generazione locale di video tramite intelligenza artificiale \u00e8 il carico di lavoro AI consumer pi\u00f9 impegnativo in assoluto, e la realt\u00e0 hardware \u00e8 semplice: <strong>la RTX 5090 e i suoi 32 GB di VRAM<\/strong> sono la scheda intorno alla quale costruire il tuo sistema. La RTX 4090 e una RTX 3090 usata raggiungono il minimo di 24 GB e funzioneranno con attenzione, ma le GPU da 16 GB non sono adatte allo scopo.<\/p>\n<p>Prima di acquistare una GPU top di gamma, valuta onestamente l\u2019opzione cloud: per lavori video occasionali, noleggiare hardware potente su richiesta potrebbe essere pi\u00f9 vantaggioso che possederlo. Ma se il tuo obiettivo \u00e8 una generazione video locale, privata e frequente, la RTX 5090 \u00e8 la risposta.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Articoli correlati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/llama-4-maverick-vs-gpt-5-5\/\">Llama 4 Maverick vs GPT-5.5: Specs, Pricing &amp; Which to Choose (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-pro-6000-vs-rtx-5090-for-ai-2026\/\">RTX Pro 6000 Blackwell vs RTX 5090 per l'IA nel 2026: quando vale la pena pagare 5.500 dollari in pi\u00f9 per 96 GB di VRAM?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-5070-vs-rtx-5080-for-ai-2026\/\">RTX 5070 vs RTX 5080 per l'IA nel 2026: vale la pena spendere 450 dollari in pi\u00f9 per passare a 16 GB di VRAM?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-llm-fine-tuning-2026\/\">Le migliori GPU per il fine-tuning di LLM a casa nel 2026<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-budget-builds-2026\/\">Le migliori GPU per una workstation AI economica sotto i 1500 dollari nel 2026<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Local AI video generation is the most VRAM-hungry creative workload there is. 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