作 者丨林典馳
編 輯丨包芳鳴
圖 源丨 AI
DeepSeek 的 " 朋友圈 " 擴容到了政務系統。
近期，廣東、江蘇、江西、内蒙古等多地密集宣布完成國産大模型 DeepSeek 在政務系統的本地化部署，将重複煩瑣的事務交由人工智能，以精簡 AI 的政務效率，覆蓋政策解讀、公文處理、民生服務、城市治理等核心場景。
2024 年，IDC 開展政務大模型及應用市場分析和技術評估時便發現，政務大模型在應用中的落地遠高于市場預期，各級政府積極擁抱新技術，紛紛進行試點應用。IDC 預測，到 2027 年政府中生成式 AI 的應用将由任務自動化擴展到決策支持，将公民服務響應能力提高 10%，公務員生産力提高 15%。
随着 DeepSeek 的橫空出世，開源模型顯著降低部署門檻，進一步帶動算力需求激增。随着 DeepSeek-R1 在多地政務系統的滲透，政務雲廠商的算力擴容需求有望持續攀升。
資本市場上同樣掀起一股 AI 與雲計算的共振熱潮。數據顯示，優刻得 -W（688158.SH）、數據港 ( 603881.SH ) 、廣電運通 ( 002152.SZ ) 等雲服務廠商領跑計算機（中信）闆塊漲幅榜。
"AI 公務員來了 "！多地宣布上線 DeepSeek
公開信息顯示，深圳市打響了廣東政務系統接入 DeepSeek 的 " 第一槍 "。
2 月 8 日，深圳市龍崗區部署上線了 DeepSeek-R1 全尺寸（671B）模型，深圳福田區則更進一步，基于 DeepSeek 開發的 AI 數智員工，首批 70 名 " 上崗 "。
DeepSeek 接入政務系統，帶來了積極變化，AI 在處理大量數據、執行重複性任務、提高效率和減少錯誤方面具有顯著優勢。
據深圳市福田區官網顯示，從實際應用來看，接入後公文格式修正準确率超 95%，審核時間縮短 90%，錯誤率控制在 5% 以内；執法文書生成助手，将執法筆錄秒級生成執法文書初稿；民生訴求分撥準确率從 70% 提升至 95%，民情周報日報實現初稿一鍵生成。
其他城市也很快跟進，廣州市政數局近日在政務外網部署上線 DeepSeek-R1 ( 671B ) 、DeepSeek-V3 ( 671B ) 大模型。據悉，廣州将通過政務專網算力推動人工智能大模型在民生政策解讀系統、12345 熱線工單分派等政務領域的應用。
此外，南京、蘇州、鄭州、無錫、贛州等地的城市算力網也陸續宣布上線 DeepSeek 系列大模型，完成本地化部署上線。
值得關注的是，模型部署已從單一功能向系統化滲透。無錫市基于 DeepSeek-R1-671B 全尺寸模型，上線 5 項原生政務 AI 應用，涵蓋政務辦公、政務服務、城市治理等核心領域，包括填補省内空白的公文自動寫作系統。
有人士向記者指出，DeepSeek 不應僅局限于 " 智能秘書 "" 智能客服 "，更應該借助政府海量數據和計算能力，對城市中各類事件進行智能識别和分析。
截至目前，AI 目前仍無法完全替代人類的創造力、情感智能和複雜決策能力。公務員工作中涉及的許多任務，如政策制定、公衆溝通、危機管理等，仍然需要人類的判斷和同理心。
" 經過了底層優化後的 DeepSeek，更相當于一位站在巨人肩膀的‘混合專家’，未來接入算力中心後的應用場景也将更加廣闊，如政務民生領域中的政策智能問答，科研創新領域的醫療健康管理，産業協作領域工業質檢等。" 廣州人工智能公共算力中心主任李學軍表示。
如何保障數據安全？
在這一波政府 DeepSeek 接入浪潮中，包括模型結果的準确性、數據安全等問題仍是市場關注點。
政務系統裏涉及大量敏感數據，完善數據安全和隐私保護至關重要，DeepSeek 的本地化部署雖然在一定程度上保證了數據 " 不出域 "，但仍需加強數據安全管理，防止數據洩露和濫用。
IDC 中國助理研究總監孫吉峰在接受記者采訪時表示，爲了确保政務大模型能夠健康且可持續地發展，有必要采取措施來強化數據安全保障機制，提高算法的透明性和可解釋性，建立并推行統一的标準和規範。
本地部署的開源大模型實施嚴格的數據訪問控制機制，使用加密技術和隐私保護技術，支持私有化部署并強化數據治理，能夠保護個人和企業的數據隐私。
李學軍表示，政務單位在使用模型時可分三步走保障數據安全與信息安全，一期選擇政務服務熱線智能問答等低風險場景試點，積累安全防護經驗；二期擴展至政策文件輔助撰寫等中度風險場景，同步完善審計追溯機制；三期探索應急指揮決策支持等高價值場景，部署量子加密信道等強化措施。
模型推理結果多數時候有賴于數據的準确性，盡管 DeepSeek 能夠顯著提升效率，但政府數據相互之間存在壁壘，" 數據孤島 " 容易導緻模型訓練樣本不足。
" 除了模型的選擇之外，政務系統應加強高質量數據集建設，通過完善的數據治理體系，确保數據的質量、安全和可靠，支撐政務大模型的訓練、推理，實現更加精準的決策和預測。" 孫吉峰表示。
" 智能算力 +" 新周期
DeepSeek 具備 " 低成本 + 高性能 + 開源 " 的特點，用遠低于國際同類模型的價格屠刀，做到了極緻的降本增效。這也讓政府和個人能夠接觸到 AI 技術，打破了原有大公司能夠使用 AI 的壁壘。
政府服務是公共服務，要以最低的成本提供最爲優質的服務，DeepSeek 持續降低成本已達到 " 成本拐點 "，有助于普惠 AI 融入公共服務。
孫吉峰表示，大模型壓縮等技術的應用，已經極大地提升了模型的推理效率，由單卡支持 2~3 條并發，提升到支撐數十條并發，但是部署成本還是極大的挑戰。
DeepSeek 的接入一方面降低了部署成本，有利于大模型應用的推廣，另一方面支撐了政務智能化應用的普及，加大了算力的需求。
盡管 DeepSeek 使用成本大幅降低，但并不意味着 DeepSeek 就沒有算力門檻。快思慢想研究院院長田豐表示，據其觀察，完整版的 DeepSeek 本地部署需要 16 張 GPU 卡才能流暢運行，有一定算力門檻，同時，這也對政務 IT 團隊提出了新的要求，需要具備一定程度的模型部署技術能力。
接入 DeepSeek 後，雲計算和 AI 算力也将緊密結合。政務雲的服務單位不僅提供的是雲計算，還能夠給予 AI 定制化服務。運營商從原本單純的提供算力向智能服務的角色轉變。
孫吉峰稱，在對政務雲的市場研究中我們發現，大模型的出現帶動了算力和雲資源需求的增加，也爲政務雲提供了創新變革的可能性。大部分政府客戶希望在政務雲中采購 GPU 算力，爲創新應用開發及運行提供基礎資源支撐，一些地方政府已将 DeepSeek 等大模型應用于政務系統。
政務雲的應用場景不斷拓展，從基礎的信息化建設到智慧城市、數字政府、應急管理、政務服務等多個領域。
大模型的運行需要強大的算力支持，推動政務雲不斷優化算力資源的配置和管理，實現算力資源的高效複用與靈活調度。大模型能夠處理海量的政務數據，政務雲需要相應地提升數據存儲、傳輸和處理能力。
