{"id":657,"date":"2026-05-20T20:10:12","date_gmt":"2026-05-20T20:10:12","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/"},"modified":"2026-08-01T06:47:55","modified_gmt":"2026-08-01T06:47:55","slug":"rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/","title":{"rendered":"RTX 4090 vs RTX 3090 per l'IA nel 2026: vale la pena aggiornare?"},"content":{"rendered":"<p>Per il lavoro locale con l'IA, la <strong>RTX 3090<\/strong> si \u00e8 evoluta in una delle schede pi\u00f9 convenienti mai realizzate: 24 GB di VRAM sul mercato dell\u2019usato a 700\u2013900 USD. La <strong>RTX 4090<\/strong> raddoppia l\u2019impegno \u2014 stessi 24 GB di VRAM, ma una GPU molto pi\u00f9 veloce, a circa 1.200\u20131.500 USD usata nel 2026.<\/p>\n<p>Se entrambe le schede dispongono della stessa quantit\u00e0 di memoria, la RTX 4090 vale quasi il doppio? La risposta onesta \u00e8: <strong>dipende interamente dal fatto che il tempo sia o meno il collo di bottiglia.<\/strong><\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Punti chiave<\/h3>\n<ul>\n<li>Entrambe le schede dispongono di <strong>24 GB di VRAM<\/strong> \u2014 possono eseguire esattamente gli stessi modelli. Nessun modello gira su una ma non sull\u2019altra.<\/li>\n<li>La RTX 4090 \u00e8 <strong>~1,7 volte pi\u00f9 veloce<\/strong> per l'inferenza AI e <strong>~1,8 volte pi\u00f9 veloce<\/strong> per il fine-tuning.<\/li>\n<li>Per <strong>Stable Diffusion XL<\/strong>, ci si aspetta ~18 it\/s sulla 4090 contro ~10 it\/s sulla 3090.<\/li>\n<li>La 3090 vince nettamente in termini di <strong>valore per dollaro<\/strong> e nelle configurazioni con due schede (48 GB per circa 1.600 USD).<\/li>\n<li>Acquista la 4090 se la velocit\u00e0 di iterazione \u00e8 fondamentale; acquista la 3090 (o due unit\u00e0) se la capacit\u00e0 di VRAM \u00e8 pi\u00f9 importante della velocit\u00e0.<\/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-6a74650a17b0e\" 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-6a74650a17b0e\"  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\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/#At_a_glance\" >A colpo d'occhio<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/#VRAM_a_tie_that_changes_everything\" >VRAM: un fattore decisivo che cambia tutto<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/#Inference_benchmarks\" >Benchmark per l'inferenza<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/#Fine-tuning_and_training\" >Affinamento e addestramento<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/#Power_and_heat\" >Alimentazione e dissipazione termica<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/#The_dual-3090_wildcard\" >La carta jolly delle due 3090<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/#Which_card_should_you_actually_buy\" >Quale scheda dovresti acquistare effettivamente?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/#FAQ\" >Domande frequenti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/#Verdict\" >Verdetto<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/#Related_articles\" >Articoli correlati<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"At_a_glance\"><\/span>A colpo d'occhio<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Specifiche<\/th>\n<th>RTX 4090<\/th>\n<th>RTX 3090<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Architettura<\/td>\n<td>Ada Lovelace AD102<\/td>\n<td>Ampere GA102<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Core CUDA<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">16,384<\/td>\n<td>10,496<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>VRAM<\/td>\n<td>24 GB GDDR6X<\/td>\n<td>24 GB GDDR6X<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Larghezza di banda della memoria<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">1.008 GB\/s<\/td>\n<td>936 GB\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Tensor FP16 (denso)<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">~330 TFLOPS<\/td>\n<td>~142 TFLOPS<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>TDP<\/td>\n<td>450 W<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">350 W<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Prezzo al lancio<\/td>\n<td>$1,599<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">$1,499<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Prezzo dell'usato (2026)<\/td>\n<td>1.200\u20131.500 USD<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">700\u2013900 USD<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"VRAM_a_tie_that_changes_everything\"><\/span>VRAM: un fattore decisivo che cambia tutto<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il numero pi\u00f9 importante per l\u2019intelligenza artificiale locale \u00e8 la VRAM, e in questo caso le due schede sono identiche: <strong>24 GB<\/strong>. Ci\u00f2 significa che qualsiasi modello che funziona su una funziona anche sull\u2019altra:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Llama 3 8B<\/strong> e <strong>Classe 13B<\/strong> i modelli vengono eseguiti comodamente a precisione completa o quasi completa.<\/li>\n<li><strong>Llama 3 70B<\/strong> pu\u00f2 essere caricato solo con una forte quantizzazione a 4 bit (Q4_K_M \u2248 40 GB) e un parziale offload sulla CPU \u2014 un\u2019operazione estremamente onerosa su entrambe le schede singolarmente.<\/li>\n<li><strong>Stable Diffusion XL<\/strong> e <strong>Flux<\/strong> i modelli per la generazione di immagini trovano ampio spazio disponibile.<\/li>\n<\/ul>\n<p>velocit\u00e0 <strong>velocit\u00e0<\/strong> \u2014 esegue lo stesso compito pi\u00f9 velocemente.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Inference_benchmarks\"><\/span>Benchmark per l'inferenza<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per <strong>Inferenza su LLM<\/strong>, il divario riflette la larghezza di banda della memoria e il throughput tensoriale:<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Carico di lavoro<\/th>\n<th>RTX 4090<\/th>\n<th>RTX 3090<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Llama 3 8B Q4_K_M<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">~140 tok\/s<\/td>\n<td>~95 tok\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Llama 3 classe 13B Q4<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">~90 tok\/s<\/td>\n<td>~58 tok\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>SDXL 1024\u00d71024 (30 passaggi)<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">~18 it\/s<\/td>\n<td>~10 it\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Flux.1 dev (1024 px)<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">~2,4 s\/immagine<\/td>\n<td>~4,6 s\/immagine<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Il pattern \u00e8 coerente: la 4090 si attesta intorno al <strong>1,6\u20131,8 volte<\/strong> la velocit\u00e0 di elaborazione della 3090. Si tratta di una differenza reale e percepibile: un batch di Stable Diffusion che richiede dieci minuti sulla 3090 si conclude in circa sei minuti sulla 4090.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Fine-tuning_and_training\"><\/span>Affinamento e addestramento<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per <strong>Affinamento LoRA<\/strong> di un modello da 7B a 8B, la maggiore velocit\u00e0 di elaborazione dei tensor core e i percorsi FP16\/BF16 pi\u00f9 veloci della 4090 contano di pi\u00f9 rispetto all\u2019inferenza. Un tipico training LoRA che richiede circa cinque ore sulla 3090 si completa in circa <strong>due ore e tre quarti<\/strong> sulla 4090 \u2014 quasi un miglioramento prestazionale di 1,8x.<\/p>\n<p>La 3090 presenta un\u2019unica debolezza silenziosa: non dispone del migliorato supporto FP8 della 4090, quindi le nuove tecniche di addestramento basate su FP8 o ricadono in BF16 oppure non vengono eseguite affatto. Se intendi seguire le tecniche di addestramento pi\u00f9 avanzate, la 4090 mantiene un valore pi\u00f9 duraturo.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Power_and_heat\"><\/span>Alimentazione e dissipazione termica<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La 3090 assorbe <strong>350 W<\/strong>; la 4090 assorbe <strong>450 W<\/strong> e pu\u00f2 salire ulteriormente sotto carichi AI prolungati. Dopo un anno di utilizzo intensivo, questa differenza si riflette in modo misurabile sulla bolletta elettrica; inoltre, la 4090 richiede un\u2019alimentatore pi\u00f9 potente (minimo 850 W, consigliati 1000 W). Anche la 3090 raggiunge temperature elevate sui moduli di memoria GDDR6X \u2014 su unit\u00e0 usate \u00e8 consigliabile sostituire le paste termiche con pad termici.<\/p>\n<div class=\"convly-procons\">\n<div class=\"pros\">\n<h4>Scegli la RTX 4090 se<\/h4>\n<ul>\n<li>Esegui iterazioni costanti e dai pi\u00f9 valore al tempo che al denaro<\/li>\n<li>Desideri il supporto FP8 e una maggiore rilevanza software a lungo termine<\/li>\n<li>Affini regolarmente modelli, non ti limiti all\u2019inferenza<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"cons\">\n<h4>Scegli la RTX 3090 se<\/h4>\n<ul>\n<li>Vuoi la massima quantit\u00e0 di VRAM per dollaro disponibile al mondo<\/li>\n<li>Pianifichi una configurazione con due schede (48 GB totali per circa 1.600 USD)<\/li>\n<li>I tuoi carichi di lavoro consistono in operazioni batch che puoi lasciar girare durante la notte<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_dual-3090_wildcard\"><\/span>La carta jolly delle due 3090<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Questo \u00e8 l\u2019argomento che mantiene ancora in vita la 3090 nel 2026: <strong>due unit\u00e0 costano circa quanto una 4090 usata<\/strong> e ti forniscono <strong>48 GB di VRAM condivisa<\/strong>. Con il parallelismo tensoriale (vLLM, ExLlamaV2), un sistema con due 3090 esegue <strong>Llama 3 70B<\/strong> interamente nella VRAM \u2014 una caratteristica possibile su una singola scheda consumer soltanto con la RTX 5090.<\/p>\n<p>Si sacrifica velocit\u00e0 ed efficienza energetica in cambio di capacit\u00e0. Per chiunque abbia come vincolo principale \u00abho bisogno di eseguire modelli pi\u00f9 grandi\u00bb, due 3090 battono una 4090.<\/p>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Which_card_should_you_actually_buy\"><\/span>Quale scheda dovresti acquistare effettivamente?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Le specifiche contano solo dopo averle correlate a un budget e a un determinato carico di lavoro. Entrambe le schede dispongono degli stessi 24 GB di GDDR6X su un bus da 384 bit, quindi la scelta raramente dipende dal fatto che un modello <em>entri<\/em> \u2014 bens\u00ec da quanto velocemente viene eseguito e da quanto sei disposto a pagare per quella velocit\u00e0. Usa le categorie riportate di seguito come punto di partenza, quindi adattale ai prezzi del mercato dell\u2019usato nella tua zona.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<tr>\n<th>La tua situazione<\/th>\n<th>Scelta migliore<\/th>\n<th>Perch\u00e9<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Budget estremamente limitato, solo inferenza<\/td>\n<td><strong>Singola 3090 usata<\/strong><\/td>\n<td>Il miglior rapporto $\/VRAM sul mercato consumer per modelli inferiori ai 70B alla quantizzazione Q4\u2013Q5. Costa circa la met\u00e0 di una 4090 pur offrendo lo stesso limite di memoria.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Esegui fine-tuning o training, oppure detesti aspettare<\/td>\n<td><strong>RTX 4090<\/strong><\/td>\n<td>Un calcolo e un throughput tensoriale molto superiori \u2014 circa 1,5\u20132x nella pratica \u2014 riducono in modo significativo la durata dei training e dei batch di diffusione. Ci\u00f2 che stai realmente acquistando \u00e8 il tempo.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Hai bisogno di 48 GB per far girare un modello da 70B con contesto completo<\/td>\n<td><strong>Due 3090<\/strong><\/td>\n<td>La 3090 \u00e8 l\u2019ultima scheda consumer dotata di NVLink, quindi consente di aggregare la VRAM in modo impossibile per la 4090. (Vedi la sezione precedente sulle configurazioni dual-3090 per i caveat relativi all\u2019assemblaggio.)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Utilizzo interattivo sensibile alla latenza<\/td>\n<td><strong>RTX 4090<\/strong><\/td>\n<td>Un numero superiore di token al secondo su una singola scheda rende conversazioni e loop agentic percepibilmente pi\u00f9 reattivi.<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n<p>Alcune oneste considerazioni. Una singola 4090 <strong>non<\/strong> eseguir\u00e0 un modello che una singola 3090 non riesce a caricare \u2014 entrambe condividono lo stesso limite di 24 GB, quindi non pagare il sovrapprezzo aspettandoti di caricare modelli pi\u00f9 grandi su una sola scheda. Se il tuo unico obiettivo \u00e8 eseguire localmente un modello da 70B e hai pazienza, una 3090 usata (o una coppia di esse) rappresenta una scelta finanziariamente pi\u00f9 intelligente. Se invece il tuo tempo ha un valore \u2014 ad esempio, fai iterazioni notturne su LoRA, generi immagini in massa o esegui un agente che sfrutta la GPU per tutto il giorno \u2014 il throughput della 4090 si ripaga in poche ore risparmiate.<\/p>\n<p>Un fattore non immediatamente evidente: <strong>stato e garanzia<\/strong>. La maggior parte delle 3090 presenti sul mercato dell\u2019usato ha diversi anni e molte sono state sottoposte a carichi intensi in attivit\u00e0 di mining o in sistemi di inferenza attivi 24\/7. Prevedi un eventuale costo per la sostituzione dei pad termici, ispeziona attentamente eventuali deformazioni o usura delle ventole e preferisci venditori che offrono il diritto di recesso. Una 4090 acquistata usata \u00e8 pi\u00f9 recente e spesso ancora coperta da garanzia, il che riduce il gap di prezzo reale una volta considerato il rischio. Decidi prima il carico di lavoro, stabilisci un budget rigido e lascia che questi due numeri \u2014 non la scheda tecnica \u2014 scelgano per te la scheda.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>Domande frequenti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>Vale la pena pagare il doppio per una RTX 4090 rispetto a una 3090 nell\u2019ambito dell\u2019IA?<\/h3>\n<p>Solo se la velocit\u00e0 \u00e8 il tuo collo di bottiglia. La 4090 \u00e8 circa 1,7 volte pi\u00f9 veloce, ma non consente di eseguire nuovi modelli, dato che entrambe dispongono di 24 GB di VRAM. Se esegui lavori batch durante la notte, il rapporto qualit\u00e0-prezzo della 3090 \u00e8 imbattibile.<\/p>\n<h3>La RTX 3090 riesce a eseguire Llama 3 70B?<\/h3>\n<p>Non comodamente da sola: un modello da 70B a 4 bit richiede circa 40 GB. Una singola 3090 deve scaricare alcuni layer nella RAM di sistema, operazione lenta. Due 3090 (48 GB aggregati) lo eseguono bene.<\/p>\n<h3>Quale scheda \u00e8 migliore per Stable Diffusion?<\/h3>\n<p>Chiaramente la RTX 4090 \u2014 circa 18 it\/s su SDXL contro 10 it\/s sulla 3090. Per la generazione di immagini, dove si iterano continuamente i prompt, questo divario di velocit\u00e0 si avverte ogni minuto.<\/p>\n<h3>La RTX 3090 gode ancora di un buon supporto software nel 2026?<\/h3>\n<p>S\u00ec. L\u2019architettura Ampere \u00e8 pienamente supportata da CUDA, PyTorch, vLLM e llama.cpp. L\u2019unica lacuna \u00e8 il mancato supporto nativo FP8, che influisce su un numero ridotto ma in crescita di ricette di addestramento.<\/p>\n<h3>Quanto costa alimentare queste schede elettricamente?<\/h3>\n<p>Alla tariffa residenziale media statunitense del 2026 di circa 0,18 $\/kWh, una scheda che assorbe i suoi circa 350\u2013450 W nominali consuma circa 6\u20138 centesimi di dollaro all\u2019ora sotto carico. Far funzionare un sistema di inferenza otto ore al giorno comporta una spesa mensile di pochi dollari \u2014 l\u2019elettricit\u00e0 raramente \u00e8 il fattore determinante per una singola scheda. La 4090 \u00e8 la pi\u00f9 efficiente delle due (maggiore prestazione per watt), quindi spesso costa <em>meno<\/em> per singolo task nonostante un assorbimento massimo superiore. A riposo entrambe le schede riducono drasticamente il consumo: la 4090 scende a circa 16 W, mentre la 3090 resta leggermente pi\u00f9 alta \u2014 pertanto un sistema lasciato acceso ma inutilizzato ha un costo pressoch\u00e9 nullo.<\/p>\n<h3>Dovrei semplicemente acquistare una RTX 5090?<\/h3>\n<p>Solo se il tuo budget lo permette e hai davvero bisogno di ulteriore margine. La 5090 offre 32 GB di VRAM e un salto generazionale significativo nelle prestazioni di calcolo, ma nel 2026 mantiene ancora un prezzo ben al di sopra del suo MSRP di 1.999 $ \u2014 comunemente tra 2.500 $ e 4.000 $ o pi\u00f9 \u2014 e l\u2019offerta rimane limitata. Per i modelli che rientrano nei 24 GB, una 3090 o una 4090 fornisce gran parte del valore pratico a una frazione della spesa. La 5090 giustifica il suo prezzo solo quando hai effettivamente bisogno di quel tetto di 32 GB o della massima velocit\u00e0 di inferenza su singola scheda disponibile.<\/p>\n<h3>Quale scheda mantiene meglio il proprio valore di rivendita?<\/h3>\n<p>La 4090 ha subito un deprezzamento insolitamente lento, poich\u00e9 la scarsit\u00e0 della RTX 5090 ha mantenuto alta la domanda, consentendole di conservare una percentuale maggiore del proprio valore rispetto a quanto ci si aspetterebbe normalmente da una scheda di cinque anni. La 3090 \u00e8 pi\u00f9 economica da acquistare e da dismettere, ma il suo valore minimo \u00e8 sostenuto da una caratteristica durevole che le nuove GeForce hanno abbandonato: NVLink. Finch\u00e9 i costruttori di sistemi avranno interesse per configurazioni dual-card con VRAM aggregata, la domanda \u2014 e quindi il valore di rivendita \u2014 delle 3090 usate rester\u00e0 resiliente.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Verdict\"><\/span>Verdetto<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Entrambe le schede rappresentano un\u2019ottima scelta hardware per l\u2019IA nel 2026. La <strong>RTX 4090<\/strong> \u00e8 la scheda migliore in ogni parametro grezzo ed \u00e8 l\u2019acquisto ideale se lavori in modo iterativo e rapido e puoi permetterti il prezzo. La <strong>RTX 3090<\/strong> rimane il campione del rapporto qualit\u00e0-prezzo \u2014 e in configurazione dual-card fa qualcosa che la 4090 semplicemente non pu\u00f2 fare: eseguire un modello da 70B interamente nella VRAM a un costo inferiore. Scegli la scheda in base al tuo vero vincolo: velocit\u00e0 o capacit\u00e0.<\/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\/claude-sonnet-4-6-vs-claude-haiku-4-5\/\">Claude Sonnet 4.6 vs Claude Haiku 4.5: Specs, Pricing &amp; Which to Choose (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rx-7900-xtx-vs-rtx-4090-for-ai\/\">AMD RX 7900 XTX vs RTX 4090 per l'IA nel 2026: ROCm pu\u00f2 competere?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-5080-vs-rtx-4080-super-for-ai\/\">RTX 5080 vs RTX 4080 Super per l'IA nel 2026: salto generazionale o semplice aggiornamento laterale?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-5070-ti-vs-rtx-4070-ti-super-for-ai\/\">RTX 5070 Ti vs RTX 4070 Ti Super per l'IA nel 2026: duello nella fascia media<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-4060-ti-16gb-vs-rtx-3060-12gb-for-ai\/\">RTX 4060 Ti 16 GB vs RTX 3060 12 GB per l'IA nel 2026: la migliore GPU economica?<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Both the RTX 4090 and RTX 3090 ship 24 GB of VRAM \u2014 so for AI, the question isn&#8217;t whether a model fits, it&#8217;s how fast it runs. 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