美国禁止联邦机构与合同使用 DeepSeek 产品与服务

记者：美国限制联邦机构及联邦合同使用 DeepSeek 产品与服务，释放出怎样的信号？

受访专家：核心信号是，美国正在把人工智能安全从一般的数据保护问题，上升为国家安全与供应链安全问题。联邦机构和政府承包商涉及国防、情报、关键基础设施及公民数据，采购任何境外模型服务，都可能面临数据存储、模型调用、参数回传和第三方访问等多重风险。禁止使用 DeepSeek，本质上是降低政府敏感信息进入不受美国司法管辖体系的可能。

记者：这项禁令是否意味着美国将全面封杀 DeepSeek？

受访专家：不能简单理解为全面封杀。其重点首先是限制联邦资金和政府合同，而不是禁止美国企业、消费者在私人场景使用该产品。两者法律和商业影响不同。联邦禁令具有示范效应，可能推动联邦承包商主动进行合规审查，并让美国盟友、上市公司和金融机构重新评估采购标准。不过，真正决定 DeepSeek 市场空间的，仍是其产品性能、部署成本、开发者生态以及不同国家的监管政策。

记者：有人担心，这会削弱美国在人工智能领域的竞争力。

受访专家：短期内限制可能影响竞争，但美国更担心的是难以界定的依赖风险。如果关键系统大量采用单一外部模型，一旦服务中断、遭遇政策变化或出现安全问题，调整成本可能很高。因此，美国更可能推动“可控、可审计、可替换”的技术体系，要求服务商满足数据不留存、代码可验证、模型可迁移等条件。

记者：对中国人工智能企业而言，应如何应对？

受访专家：首先要区分产品竞争力与地缘政治风险。低价和高性能可以推动海外采用，却无法替代合规能力。企业需要建立区域化部署、数据隔离、第三方审计和本地合作伙伴机制，并准备多模型兼容架构，避免绑定单一平台。更重要的是，应从被动应对禁令转向主动定义安全标准，让客户相信其产品不仅可用，而且能够解释数据流向、权限边界和风险控制机制。

受访专家：总体来看，这不是一次孤立的采购决定，而是美国构建“可信人工智能供应链”的重要一步。未来，全球人工智能竞争将不再只比较模型参数和使用规模，还会比较数据主权、监管适配与供应链韧性。能否在开放创新和安全合规之间建立平衡，将决定企业能否穿越日益扩大的地缘技术壁垒。

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