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Una exhibición de DeepSeek en la sala de exposiciones de la Ciudad de Ciencia y Tecnología del Futuro de Hangzhou, provincia de Zhejiang.

El fabricante chino de chips Sophgo adapta su tarjeta de cómputo para DeepSeek en el impulso a la autosuficiencia de Beijing

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  • Categoría de la entrada:China
  • Última modificación de la entrada:julio 2, 2025
  • El endurecimiento de los controles a la exportación de chips en EE.UU. ha impulsado la colaboración entre las empresas chinas de IA y chips.

El fabricante chino de chips Sophgo ha adaptado su tarjeta de cómputo para impulsar el modelo de razonamiento de DeepSeek, lo que subraya los crecientes esfuerzos de las empresas locales por desarrollar infraestructura de inteligencia artificial (IA) nacional y reducir la dependencia de chips extranjeros en medio del endurecimiento de los controles a la exportación en EE.UU. La tarjeta de cómputo SC11 FP300 de Sophgo superó con éxito la verificación, mostrando un rendimiento estable y eficaz en la ejecución de las tareas de razonamiento del modelo R1 de DeepSeek en las pruebas realizadas por el Laboratorio de Tecnología de Telecomunicaciones de China (CTTL), según informó la compañía en un comunicado el lunes.

Una tarjeta de cómputo es un módulo compacto que integra un procesador, memoria y otros componentes esenciales necesarios para tareas de cómputo, a menudo utilizados en aplicaciones como la IA.

CTTL es un laboratorio de investigación de la Academia China de Tecnología de la Información y las Comunicaciones, una organización afiliada al Ministerio de Industria y Tecnología de la Información.

La verificación marcó un hito para Sophgo, al confirmar que su tarjeta de cómputo era compatible con los modelos nacionales de IA, en consonancia con la iniciativa de Beijing de reforzar sus sistemas líderes de IA, como los modelos DeepSeek, con una infraestructura de desarrollo propio, según el fabricante de chips.

Sophgo atribuyó el progreso a varias innovaciones en la tarjeta de cómputo FP300, lanzada el año pasado. En particular, cuenta con 256 gigabytes de memoria de alto ancho de banda y ofrece hasta 1,1 terabytes por segundo de ancho de banda, lo que permite una transferencia de datos más rápida durante el entrenamiento y la ejecución del modelo.