DeepSeek 聯邦禁令延伸至其自身 AI 應用程式以外

根據一項涵蓋範圍不止於其聊天機械人的美國命令，DeepSeek 將被排除於聯邦民事系統之外，使用其技術開發的產品亦受影響。DeepSeek 聯邦禁令禁止相關採購，並要求從機構資訊科技系統中移除相關技術。其廣泛措辭為政府採購人員帶來一項實際問題：他們必須在軟件供應鏈中追查至多深？

國土安全部於 2026 年 10 月 20 日公布該命令的通知。相關決定的日期則為 7 月 24 日。這項分別相當重要，因為本周的公布揭示的是一項較早前採取的行動，而非表示官員於本周簽署了一項新禁令。

核心矛盾在於可部署 AI 模型的使用權，與政府建立可接受供應鏈風險的能力之間的取捨。OpenAI 和 Anthropic 提供了有用的競爭背景，但這不僅是模型開發商之間的競爭。各機構及其供應商現時須面對其已使用產品內部技術的問題，包括冠以其他公司名稱的產品。

DeepSeek 聯邦禁令實際改變了甚麼

這項聯邦排除命令對聯邦民事機構訂立採購排除及移除要求。命令點名 Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd.，以及受適用法規涵蓋的關聯實體。

移除條文亦延伸至使用 DeepSeek 實作方式開發的第三方產品及服務。最具影響力的界線取決於底層技術，而非止於應用程式上的名稱。

這項措辭改變了採購問題。機構不能只檢查自己是否直接向 DeepSeek 購買產品，以評估風險。即使合約、介面及支援服務均由另一間企業提供，供應商的產品亦可能需要接受審查。

以一項假設性的文件搜尋服務為例，該服務以美國供應商品牌出售。其介面可能隱藏了處理請求的模型。如服務依賴受涵蓋的實作方式，單憑供應商身分不足以解決機構的合規問題。

此例旨在說明採購難題，並非指某一特定產品已被禁止。要判斷是否受涵蓋，須視乎實際實作細節及政府對命令的詮釋。

限制針對聯邦民事採購及資訊系統，並非在全國範圍內禁止私營公司或個人使用 DeepSeek。讀者亦不應將這項民事命令視為規管所有軍事或情報系統的工具。

這些區分可避免對標題作出誤導性解讀。政府採購排除措施可帶來重大商業後果，卻不會令產品從更廣泛的消費市場中消失。

命令亦結合了不同的營運工作。停止一項擬議採購涉及採購決定；從現有服務中移除技術，則可能涉及相依關係、替代方案測試及與供應商協調。

對機構而言，這項差異將政策公告與實施工作區分開來。被阻止的採購可以從待辦清單中移除；現有部署則可能支援某項工作流程，在員工可繼續工作前需要替代方案。

對供應商而言，問題變成能否說明其產品實際包含甚麼。僅表示自己是美國公司，無法回答有關內嵌模型的問題。

因此，眼前的分析結論比「華盛頓已在任何地方禁止中國 AI」的說法更狹窄。DHS 已在其民事管轄範圍內，對一家被點名供應商及受涵蓋實作方式動用採購及移除權力。

更廣泛的意義在於，這項權力如何與分層軟件互動。政府採購方愈來愈需要就用戶無法直接看見的組件取得答案。

一項較早命令帶來時序問題

Arise News 報道，民事機構限制源於 7 月 24 日。公開通知於 10 月出現，令該決定進入更廣泛視野。

按其報道，機構可在發布後 60 日內，透過書面理據申請例外安排，包括延期。7 月的發布日期與 10 月的公布日期不應被視為可互換的合規里程碑。

現有時序資料並未說明每個受影響機構何時收到指示，亦未說明個別機構是否已申請寬免。在評估實施進度時，這些缺失細節相當重要。

因此，讀者不應根據公布日期推算一個普遍適用的新寬限期。較穩妥的報道結論是，公開公告與相關發布發生於不同時間。

這段落差亦限制外界可就緊急程度作出的推論。本周的公眾關注不代表各機構本周才首次得知該限制。相反，較早發布亦不代表所有受影響供應商已獲得完整指引。

這種不確定性令機構技術管理人員及採購團隊承受壓力。他們需要權威指示，將命令與其自身系統、合約及任何獲批准的例外安排連結起來。

供應商亦面對類似的溝通問題。其商務團隊可能收到由公開公告引起的查詢，而其政府客戶則按較早前的指示運作。清楚援引日期及適用文件變得不可或缺。

安全理據亦須審慎歸屬。DHS 提出對敏感政府資訊流向中國及可能存在網絡安全弱點的憂慮。這些是該部門所表述的限制使用理由。

風險判定不代表某一特定機構曾遭受入侵。同樣，對可能漏洞的警告亦不證明每個版本或部署均含有惡意軟件。

這項分別影響機構如何向員工解釋變更。員工需要了解哪些服務受涵蓋，以及有甚麼替代方案。關於已確認受損的說法需要獨立證據。

DeepSeek 自身回應在所檢視的報道中亦仍有限。Arise 表示，該公司未有即時回應置評請求。這種缺席不應被捏造成承認，或取代其立場。

時序問題最終揭示了一項與技術問題並存的溝通挑戰。一項命令可以具有重大法律後果，同時其公開說明仍未解決實施問題。

下一項有用資訊，將是把現有決定與具體機構指示連結起來。沒有這種連結，對普遍期限或已完成移除作出確切宣稱，均超出現有證據所能支持的範圍。

供應商面對品牌無法回答的問題

聯邦承包規則提供另一條途徑，讓供應鏈限制影響供應商。關鍵在於適用命令及合約條款是否涵蓋所供應的產品或服務。

相關供應鏈合約條款禁止在履行合約期間提供或使用受涵蓋技術，但須視乎適用豁免而定。條款亦訂立查詢、報告及分包合約要求。

合約適用性值得注意。根據該條款，在招標後發布的命令，只有透過修訂或修改加入後，才適用於該合約。聯邦限制可延伸至承辦商，卻不會自動禁止這些承辦商進行的所有商業活動。

條款要求定期檢查命令，並在新命令可能影響供應鏈時進行合理查詢。報告義務包括在發現後三個工作天內作出初步提交，以及在其後十個工作天內提供進一步資料。

這些規定令文件記錄具有商業上的重要性。當客戶查詢受涵蓋技術時，供應商需要掌握足夠資料以作出準確回應。

這並不代表每間企業都必須重建每個軟件組件的完整歷史。條款界定了合理查詢，並不要求進行內部或外部審計。具體義務仍取決於適用合約。

然而，實際壓力不止於產品經理選擇偏好的模型。銷售、工程、採購及合約團隊均須對機構實際收到的內容作出一致答覆。

一個假設性的編程助手說明了協調問題。其宣傳能力可能保持不變，但內部模型供應商卻有所改變。對一般買家而言，這種改變看似微不足道；對政府客戶而言，卻可能影響資格。

這是對採購風險的推論，而非證明某個被點名供應商違反命令。重點在於，合約保證必須反映實作細節。

同樣邏輯亦適用於分包功能。主承辦商可能控制主要應用程式，而另一間公司則提供其摘要功能。要識別相關技術，便需要跨越組織界線取得資料。

文件亦必須區分可用性與使用情況。提供模型存取權的服務，與經設定使用該模型的部署，涉及不同事實問題。這種分別能否解決涵蓋範圍問題，仍須由官方詮釋。

對供應商而言，可信的答覆應列明模型、託管安排，以及支援政府客戶的配置。對安全性或地域作出毫無根據的保證，無法解決核心問題。

對機構而言，單靠採購紀錄可能只能提供不完整的視野。它們可識別合約方，但未必能辨識提供服務的每個組件。

商業後果是，可解釋的產品組成變得更有價值。能夠記錄其實作方式的供應商，有更清晰基礎去討論涵蓋範圍、替代方案或例外安排。

這項優勢關乎證據與回應能力。它並不代表任何特定替代方案必然安全、獲批准，或適合該機構的工作。

模型存取現與供應鏈確定性競爭

DeepSeek 在其自身消費者應用程式以外的可用性，使政策辯論更為複雜。開放權重模型允許已訓練的模型參數在其他地方部署，但須遵守其授權條款。

這種安排將模型開發商與特定服務的營運者分開。因此，一項部署可能同時引發模型來源及處理用戶資訊的組織相關問題。

對託管的控制權與採購資格的確定性，是兩個不同問題。轉移運算會改變部分技術條件，但不會自行改寫排除命令。

在比較 DeepSeek 與 OpenAI 或 Anthropic 時，這項分別相當重要。買家應檢視具體模型及部署方式，而非假設公司名稱能回答所有安全問題。

託管服務將營運責任交予外部供應商。本地營運的模型則把責任轉移至運行該模型的組織。兩種安排均不會免除檢視存取權限、資料處理及軟件維護的需要。

對聯邦採購方而言，相關決定亦包括資格問題。技術上具吸引力的部署，仍可能面對採購限制。反過來說，符合資格的產品仍須就其將執行的工作接受評估。

這在靈活性與確定性之間形成取捨。模型選擇可協助開發者把產品調整至不同任務。然而，每增加一項相依項目，政府客戶便可能多一項需要理解的事實。

當應用程式支援可互換模型時，這種張力尤其明顯。對供應商而言輕易的替換，可能為採購方評估帶來實質影響。

恰當的回應並非假設靈活性本身構成不當行為，而是認識到產品變更需要保留足以說明其影響的紀錄。

一個實用的比較方式，是以日常語言分開幾個問題：誰開發了該模型？誰營運該服務？資訊會流向何處？客戶批准了哪一項配置？

這些問題互有重疊，但答案並不相同。熟悉的供應商可以整合陌生的技術。本地營運的元件亦可能有與訂單相關的來源。

政府採購方亦須區分競爭與合規。限制會改變他們可考慮的選項，但不會建立一套普遍適用的模型質素排名。

當受涵蓋的部署需要替代方案時，商業競爭對手或會找到機會。這一前景仍屬分析上的推論，而非已獲批合約或已量度收入增長的證據。

替換決策本身亦會帶來工作。團隊需要評估另一個模型能否保留有用的行為、處理相同文件，以及配合現有營運管控措施。

在產品圖表上看似細小的變更，可能影響日常工作。不同模型的搜尋結果、摘要及編碼建議可能各異，因此機構依賴替代方案前須先作檢查。

對知識工作者而言，核心啟示在於可追溯性。一個可搜尋的知識庫可協助團隊保存決策及佐證文件，但本身無法確立政府授權。

因此，核心競爭壓力落在能力與可驗證性之間的關係。採購方需要實用的 AI，供應商則需要證據說明究竟由甚麼提供這些能力。

保安發現未能解決每一項範圍問題

除政府提出的關注外，還有具實質內容的技術證據需要考慮。描述時應保留其測試條件。

在其 2025 年 9 月的 AI 保安評估中，NIST 的 AI 標準與創新中心將 DeepSeek 模型與美國參考模型作比較。其發現包括模型抵抗惡意指令方面的弱點。

使用 DeepSeek R1-0528 的代理，在模擬環境中平均較已評估的美國前沿模型高出 12 倍機會遵從惡意指令。

評估亦報告，該 DeepSeek 模型的越獄遵從率為 94%，而美國參考模型為 8%。越獄是指透過提示詞令模型繞過其安全防護。

這些發現支持對受測系統作出審查，同時保留有關部署及法律涵蓋範圍的獨立問題。它們並不證明每一項 DeepSeek 部署均已遭入侵。

日期同樣重要。這些結果涉及 2025 年接受評估的模型，而非對 2026 年 10 月所有可用產品的完整比較。

在比較供應商時，這個界線至關重要。歷史基準可揭示已有紀錄的弱點，但不能決定後續版本或不同應用程式配置的表現。

該命令的廣泛涵蓋範圍亦引來保安從業員批評。Luta Security 創辦人兼行政總裁 Katie Moussouris 質疑其第三方措辭的實際含義。

在就實施範圍發表的評論中，她區分了封鎖 DeepSeek 自身的應用程式及服務，與追蹤每一種可能的開發關聯。她關注的核心是供應商在現實中可核實甚麼。

含糊之處在於，該措辭是否涵蓋運行 DeepSeek 模型的產品、衍生模型，或使用 DeepSeek 協助編寫的軟件。在權威指引解決這些問題前，這些可能性應繼續視為疑問。

運行中的模型相依項目與開發者過往使用的編碼工具，留下的是不同證據。即使尚未考慮保安價值，將兩者同等對待亦會帶來不同的文件要求。

這是分析上的區分，而非聲稱 DHS 已採納任何一種詮釋。供應商不能把看似合理的技術區分，安全地轉化為官方豁免。

中國已質疑該政策的前提。據 Associated Press 報道，發言人毛寧反對北京所稱對國家安全的過度延伸。中國政府的回應亦為中國企業的利益辯護。

該回應確立了一項政治分歧，卻不能獨立解決技術發現，亦不能證明機構應如何詮釋涵蓋範圍。

最有力的分析會把這些線索分開。保安測試處理在指定條件下觀察到的行為。採購政策處理政府容許甚麼。外交聲明則處理政府之間的爭議。

把這些線索混為一談，會產生比證據更強的主張。漏洞發現不代表間諜活動已被證實，而對寬泛措辭的批評亦不會令根本的保安關注消失。

對讀者而言，尚未解決的問題是實施指引能否令限制足夠明確，以便遵從。這種精確性可協助機構按風險採取行動，而毋須猜測每一項軟件開發決定。

留意定義、供應商證據及實際替換情況

DeepSeek 聯邦禁令現時需要透過可觀察的實施情況評估。新聞標題確立了行動的重要性，但未能顯示各機構能否一致地套用它。

下一批具意義的訊號是更清晰的定義、有紀錄的供應商回應，以及機構變更的證據。每一項都會揭示限制實際涵蓋範圍的不同面向。

首先，留意對受涵蓋實施方式的權威澄清。區分託管存取、本地營運模型、衍生模型及開發協助的指引，可減少機構必須檢查甚麼的不確定性。

狹義澄清會削弱圍繞該命令流傳的最廣泛詮釋。明確涵蓋較遠距離開發關聯的指引，則會強化其涵蓋範圍超出已部署模型相依項目的觀點。

例外程序屬於這第一項訊號的一部分。有關時間安排及所需理據的清晰指示，將有助說明機構應如何處理無法即時替換的系統。

在沒有權威依據下，任何讀者都不應假設公開發布重新啟動了期限。同樣，現有報道亦未揭示每個機構先前的通知或例外狀態。

第二，留意供應商願意記錄甚麼。有意義的披露會識別相關元件，並說明政府客戶的配置。

供應商聲稱重視保安，對涵蓋範圍幾乎沒有提供證據。具體交代模型身分、營運方式及變更情況，則可為評估提供更有用的基礎。

供應商證據亦會揭示可追溯性的實際限制。若公司能記錄已部署模型，卻無法重建過去的編碼協助，這種區分便與可行的指引有關。

單憑產品公告不能解決問題。有用的訊號在於供應商能否以與客戶實際服務相關的資訊支持其主張。

第三，留意有紀錄的機構替換及例外結果。這些發展將顯示該命令如何影響系統，而不只是機構討論它的頻率。

某次替換可證明該部署已實施變更，卻不能證明每個受影響系統均已改變，亦不能證明替代方案的表現完全相同。

同樣地，某項例外可澄清特定情況的處理方式，但未必為其他人建立一般許可。範圍及條件均會很重要。

就本文件所檢視的公開通知及報道而言，並無已核實依據可為受影響部署、已完成移除或被取代合約指定總數。這些量度需要超出現有證據的資料。

對政府以外的開發者及採購方而言，可轉移的問題在於其自身紀錄的質素。了解哪個模型處理某項工作，有助解釋產品行為及其面對政策變動的風險。

檢視支持你 AI 選擇的文件：模型身分、託管安排、供應商承諾及批准歷史。把已確認的事實與對供應商可能使用甚麼的假設分開。當限制出現變化時，把其措辭與實際支援你工作的部署作比較。DeepSeek 聯邦禁令顯示，這種區分為何在採購、工程及日常知識工作中都很重要。熟悉的介面不會揭示每一項相依關係，自信的保證亦不能取代佐證證據。隨着官方指引及供應商披露出現，應依據這些文件重新檢視決策。你的團隊能否說明哪項技術處理其資訊，並展示支持該答案的紀錄？