今天小编分享的财经经验：“AI公务员来了”，影响多大？，欢迎阅读。
作 者丨林典驰
编 辑丨包芳鸣
图 源丨 AI
DeepSeek 的 " 朋友圈 " 扩容到了政务系统。
近期，广东、江苏、江西、内蒙古等多地密集宣布完成国产大模型 DeepSeek 在政务系统的本地化部署，将重复烦琐的事务交由人工智能，以精简 AI 的政务效率，覆盖政策解读、公文处理、民生服务、城市治理等核心场景。
2024 年，IDC 开展政务大模型及应用市场分析和技术评估时便发现，政务大模型在应用中的落地远高于市场预期，各级政府积极拥抱新技术，纷纷进行试点应用。IDC 预测，到 2027 年政府中生成式 AI 的应用将由任务自动化扩展到决策支持，将公民服务响应能力提高 10%，公务员生产力提高 15%。
随着 DeepSeek 的横空出世，开源模型显著降低部署门槛，进一步带动算力需求激增。随着 DeepSeek-R1 在多地政务系统的渗透，政务云厂商的算力扩容需求有望持续攀升。
资本市场上同样掀起一股 AI 与云计算的共振热潮。数据显示，优刻得 -W（688158.SH）、数据港 ( 603881.SH ) 、广电运通 ( 002152.SZ ) 等云服务厂商领跑计算机（中信）板块涨幅榜。
"AI 公务员来了 "！多地宣布上线 DeepSeek
公开信息显示，深圳市打响了广东政务系统接入 DeepSeek 的 " 第一枪 "。
2 月 8 日，深圳市龙岗区部署上线了 DeepSeek-R1 全尺寸（671B）模型，深圳福田区则更进一步，基于 DeepSeek 开发的 AI 数智员工，首批 70 名 " 上岗 "。
DeepSeek 接入政务系统，带来了积极变化，AI 在处理大量数据、执行重复性任务、提高效率和减少错误方面具有显著优势。
据深圳市福田区官网显示，从实际应用来看，接入后公文格式修正准确率超 95%，审核时间缩短 90%，错误率控制在 5% 以内；执法文书生成助手，将执法笔录秒级生成执法文书初稿；民生诉求分拨准确率从 70% 提升至 95%，民情周报日报实现初稿一键生成。
其他城市也很快跟进，广州市政数局近日在政务外网部署上线 DeepSeek-R1 ( 671B ) 、DeepSeek-V3 ( 671B ) 大模型。据悉，广州将通过政务专网算力推动人工智能大模型在民生政策解读系统、12345 热线工单分派等政务领網域的应用。
此外，南京、苏州、郑州、无锡、赣州等地的城市算力网也陆续宣布上线 DeepSeek 系列大模型，完成本地化部署上线。
值得关注的是，模型部署已从单一功能向系统化渗透。无锡市基于 DeepSeek-R1-671B 全尺寸模型，上线 5 项原生政务 AI 应用，涵盖政务办公、政务服务、城市治理等核心领網域，包括填补省内空白的公文自动写作系统。
有人士向记者指出，DeepSeek 不应仅局限于 " 智能秘书 "" 智能客服 "，更应该借助政府海量数据和计算能力，对城市中各类事件进行智能识别和分析。
截至目前，AI 目前仍无法完全替代人类的创造力、情感智能和复杂决策能力。公务员工作中涉及的许多任务，如政策制定、公众沟通、危机管理等，仍然需要人类的判断和同理心。
" 经过了底层优化后的 DeepSeek，更相当于一位站在巨人肩膀的‘混合专家’，未来接入算力中心后的应用场景也将更加广阔，如政务民生领網域中的政策智能问答，科研创新领網域的医疗健康管理，产业协作领網域工业质检等。" 广州人工智能公共算力中心主任李学军表示。
如何保障数据安全？
在这一波政府 DeepSeek 接入浪潮中，包括模型结果的准确性、数据安全等问题仍是市场关注点。
政务系统里涉及大量敏感数据，完善数据安全和隐私保护至关重要，DeepSeek 的本地化部署虽然在一定程度上保证了数据 " 不出網域 "，但仍需加强数据安全管理，防止数据泄露和滥用。
IDC 中国助理研究总监孙吉峰在接受记者采访时表示，为了确保政务大模型能够健康且可持续地发展，有必要采取措施来强化数据安全保障机制，提高算法的透明性和可解释性，建立并推行统一的标准和规范。
本地部署的开源大模型实施严格的数据访问控制机制，使用加密技术和隐私保护技术，支持私有化部署并强化数据治理，能够保护个人和企业的数据隐私。
李学军表示，政务部門在使用模型时可分三步走保障数据安全与信息安全，一期选择政务服务热线智能问答等低风险场景试点，积累安全防护经验；二期扩展至政策檔案辅助撰写等中度风险场景，同步完善审计追溯机制；三期探索应急指挥决策支持等高价值场景，部署量子加密信道等强化措施。
模型推理结果多数时候有赖于数据的准确性，尽管 DeepSeek 能够显著提升效率，但政府数据相互之间存在壁垒，" 数据孤岛 " 容易导致模型训练样本不足。
" 除了模型的选择之外，政务系统应加强高质量数据集建设，通过完善的数据治理体系，确保数据的质量、安全和可靠，支撑政务大模型的训练、推理，实现更加精准的决策和预测。" 孙吉峰表示。
" 智能算力 +" 新周期
DeepSeek 具备 " 低成本 + 高性能 + 开源 " 的特点，用远低于国际同类模型的价格屠刀，做到了极致的降本增效。这也让政府和个人能够接触到 AI 技术，打破了原有大公司能够使用 AI 的壁垒。
政府服务是公共服务，要以最低的成本提供最为优质的服务，DeepSeek 持续降低成本已达到 " 成本拐点 "，有助于普惠 AI 融入公共服务。
孙吉峰表示，大模型压缩等技术的应用，已经极大地提升了模型的推理效率，由单卡支持 2~3 条并发，提升到支撑数十条并发，但是部署成本还是极大的挑战。
DeepSeek 的接入一方面降低了部署成本，有利于大模型应用的推广，另一方面支撑了政务智能化应用的普及，加大了算力的需求。
尽管 DeepSeek 使用成本大幅降低，但并不意味着 DeepSeek 就没有算力门槛。快思慢想研究院院长田丰表示，据其观察，完整版的 DeepSeek 本地部署需要 16 张 GPU 卡才能流畅运行，有一定算力门槛，同时，这也对政务 IT 团队提出了新的要求，需要具备一定程度的模型部署技术能力。
接入 DeepSeek 后，云计算和 AI 算力也将紧密结合。政务云的服务部門不仅提供的是云计算，还能够给予 AI 定制化服务。运营商从原本单纯的提供算力向智能服务的角色转变。
孙吉峰称，在对政务云的市场研究中我们发现，大模型的出现带动了算力和云资源需求的增加，也为政务云提供了创新变革的可能性。大部分政府客户希望在政务云中采购 GPU 算力，为创新应用开发及运行提供基础资源支撑，一些地方政府已将 DeepSeek 等大模型应用于政务系统。
政务云的应用场景不断拓展，从基础的信息化建设到智慧城市、数字政府、应急管理、政务服务等多个领網域。
大模型的运行需要强大的算力支持，推动政务云不断优化算力资源的配置和管理，实现算力资源的高效复用与灵活调度。大模型能够处理海量的政务数据，政务云需要相应地提升数据存储、传输和处理能力。
