美国政府采购禁令背后：DeepSeek为何牵动所有中国模型企业？

美国国土安全部近期公布的一项采购规则，要求联邦民用行政机构停止采用DeepSeek相关产品，并将限制延伸至底层集成DeepSeek模型的第三方产品。这意味着，即便一家美国软件公司使用自有品牌，只要其产品调用了DeepSeek模型，就可能影响其对政府部门的供货资格。对于正在加速出海的中国大模型企业而言，这远不止是一条针对单一公司的禁令，而是一个值得深入拆解的产业信号。

禁令的实质：政府采购如何传导至商业市场

这项规则的原始发布时间为7月24日，10月19日公开预发布文本，并安排10月20日刊登联邦公报。它并非对DeepSeek^广告近期模型升级的临时回应，而是基于美国2018年联邦采购供应链安全法赋予的行政权力，无需国会另行立法。直接适用范围是联邦民用行政机构的采购和信息系统，并未全面禁止美国企业和个人使用DeepSeek。

关键变化在于传导机制。政府采购资质往往被视为企业可信度的认证标签，一家同时服务政府和私人客户的公司，可以选择在私人业务中继续使用DeepSeek，但政府版本必须更换模型。合同中的合规要求还会沿分包关系传递，企业需要评估维护两套版本的成本、重新测试的开销以及未来调整的不确定性。

这种路径与国内政府采购黑名单的商业影响类似：政府订单本身可能不是营收主力，但资质认证的溢出效应会改变企业的技术选型。美国企业选择中国模型的逻辑，正在被政府采购规则重新塑造。

联邦采购供应链安全法（Federal Acquisition Supply Chain Security Act, FASCSA）是美国2018年通过的立法，赋予联邦采购安全委员会审查并排除供应链中“高风险”供应商的权力，无需国会另行立法即可实施。该法设立了三类排除措施：对单一机构的排除、跨机构排除（由政府-wide委员会决定）、以及针对特定产品的排除。国土安全部此次引用该法，意味着其行动是在既有法律框架下的行政执行，而非新设贸易壁垒。这也解释了为何规则能快速生效并延伸至第三方集成产品：FASCSA的审查逻辑聚焦于“供应链来源”而非产品本身，只要底层技术涉及受限制的供应商，即便经过重新包装或托管，仍可能被纳入限制范围。对于出海企业，理解这一法律工具的性质，有助于预判限制的边界和可复制性。

成本压力下，美国企业为何转向中国模型

真正推动美国企业采用中国模型的原因，是AI进入核心业务后，成本开始决定产品能否盈利。据B站UP主刘典在视频中引述的案例，美国AI助手Lindy披露，公司在完成评估、提示词调整和部署优化后，将多数托管智能体模型的流量迁移至DeepSeek，部分推理成本下降约90%，同时保留部分高能力模型调用。AI编程软件Goeser也在技术报告中确认，Goeser 2基于Kimi K2.5继续训练，利用中国开放权重模型开发自有编程模型。另有平台公开披露在客服业务采购中使用了通义千问^广告。

这些案例的共同点在于：降低日常运行成本，同时掌握更多产品开发主导权。客服、邮件处理、信息提取和常规编程任务不需要最昂贵的顶级模型，企业会按任务能力和价格做匹配。智能体完成一项工作可能多次调用模型，单次费用差异在大量客户和持续运行的业务中会放大为显著的利润差别。有媒体数据显示，DeepSeek在9月占某AI网关58%的token占用量，却只占整体输出的6.6%，说明高调用量和高性价比可以同时成立。

这正在影响美国模型公司的定价空间。顶尖模型仍能凭借最难任务获得溢价，但日常稳定任务的客户已经拥有更多选择。中国模型带来的竞争，让模型公司的能力优势必须持续转化为客户愿意支付的价格。

开放权重模型（open-weight model）指模型参数可公开下载、允许企业自行部署或微调的模型，与仅提供API访问的闭源模型不同。Kimi K2.5等中国模型采用开放权重策略，使得Goeser等美国软件公司能够基于其继续训练自有编程模型，从而在保持成本优势的同时实现产品差异化。开放权重模式降低了企业对外部API的依赖，也便于进行本地化部署和数据处理，这对需要控制成本和数据主权的应用公司具有吸引力。然而，这也正是政府采购审查关注的重点：底层技术来源的可追溯性。开放权重不等于开源许可证下的完全自由使用，企业仍需遵守模型发布方的许可条款，并在合规场景中披露模型来源。对于中国模型企业，开放权重是扩大海外采用的有效手段，但也要求其建立清晰的许可和溯源机制。

供应链审查逻辑的可复制性

这项命令没有自动禁止其他中国模型，进一步限制仍需相应决定。但国土安全部提出的部分判断涉及供应商所处司法管辖、数据处理和软件供应链评估，这些逻辑具有可复制性。

对第三方产品中DeepSeek实现的追溯说明，政府采购看的是底层技术来源，美国品牌或美国托管并不自动消除限制。刘典在视频中判断，接下来值得关注的是模型来源审查是否会纳入更多采购场景、是否会向更多模型扩散，以及企业是否应据此提前调整产品设计。

还有一个容易被忽视的事实：中国模型的海外采用也在为美国企业创造收入。有平台透露，其网关上70%以上与中国模型相关的输出通过美国服务商发生。中国团队开发模型、美国服务商运行、美国应用企业购买的链条已经相当普遍。美国企业内部利益并不一致：应用公司希望降低成本，托管平台获得服务收入，基础模型公司则面临工作量被替代的压力。

AI网关（AI gateway）是介于应用与多个模型API之间的中间层，负责路由请求、管理token用量、监控成本和性能，并实现多模型切换。文中提到的某AI网关数据——DeepSeek占58% token占用量却仅占6.6%输出——反映了网关的计量特性：token占用量衡量的是模型处理的输入输出总量，而输出占比则反映最终生成内容的份额。高token占用、低输出占比说明DeepSeek被大量用于处理长上下文、多轮调用或后台任务，这类场景对单次输出质量要求不高但对成本敏感。网关数据因此成为观察企业模型选型的重要窗口，也解释了为何美国服务商能从中国模型的流量中获益：网关托管和路由服务本身创造了收入，与模型来源无关。

中国模型企业的应对方向

禁令本身没有给出最终答案，但它揭示了竞争发生的位置。模型被下载意味着技术开始传播，模型进入企业日常任务才意味着产业关系开始成型。对中国模型企业而言，需要同时做好两件事：继续提供客户愿意采用的技术，并把这种采用转化为可靠的服务、稳定的收入和长期合作关系。

真正的问题不是某一条禁令是否严厉，而是模型来源审查是否会成为海外商业体系中的常规变量。企业根据成本性能选择模型，政府规则又为不同选择增加条件，这种张力将持续存在。DeepSeek的案例让所有中国模型企业看到，出海竞争不仅在训练场和排行榜上，也在每一次客户部署和续约的决定里。