指尖落下的瞬間，主控台的響應速度比以往快了半拍。屏幕上的數據流隨即展開，深度掃描程序自動接入GPU集群G01的算力通道，開始解析那家美國科技公司盤前異動背後的語義節點。陳帆沒有收回手，隻是盯著第一波分析結果——情緒模型標記出三處異常修辭，估值模塊同步發出偏離預警，而流動性預測卻顯示資金正從外圍緩慢注入。
“不是隨機波動。”李陽湊近終端，“它在構建敘事。”
張遠迅速調取該公司過去兩周的公開信息流，發現其高管在三次訪談中均使用了高度相似的樂觀措辭，但財報中的研發支出與客戶增長數據並未支撐這一基調。“語言模式被刻意統一過，”他說，“像是對外釋放信號。”
陳帆沒說話，手指在鍵盤上輕敲幾下，將六個子係統的輸出界麵並列展開。他啟動了一個從未運行過的指令：**係統整合協議·Alpha模式**。這是他在三個月前寫下的代碼框架，目的是讓預測、風控、交易執行等模塊脫離人工調度，嘗試自主協同決策。
大屏上的數據流開始重組。起初是平穩彙入中央處理層，但不到十秒，警報聲響起——情緒因子模型建議增持科技股頭寸，認為市場信心正在形成共振；而估值預警模塊則堅決觸發減持指令，判定當前價格已嚴重背離基本麵。兩個信號同時被推送到決策中樞，係統陷入僵局。
“邏輯衝突。”李陽快速切入底層日誌，“兩個高置信度模型給出了完全相反的操作建議，決策鏈卡住了。”
服務器負載曲線猛然拉升，GPU集群利用率瞬間跳至98%。風扇轉速驟增，機箱發出持續低鳴。
“停掉冗餘進程。”陳帆下令，同時調出第89章留存的權重算法記錄。他翻到一段未啟用的代碼——危機響應等級判定層。這個設計原本用於極端行情下的優先級仲裁，但在之前的測試中一直被視為備用方案。
“現在就得用。”他邊說邊修改參數，將風控模塊設為高波動環境下的主導決策單元。一旦市場偏離閾值超過預設範圍，其他模型的輸出必須經過其二次校驗才能進入執行隊列。
李陽同步調整任務調度協議。他取消了原先的並行推送機製，改為分級彙流結構。每個模型的輸出不僅要標注置信度評分，還需匹配當前市場狀態標簽——例如，在流動性收縮周期內，情緒類信號的權重會被自動壓降。
“新規則寫入中。”他按下回車，係統開始重新加載架構配置。
張遠則啟動了曆史數據注入程序。他選擇了2001年全年行情作為測試環境——那一年互聯網泡沫徹底破裂，A股長期低迷，是檢驗係統抗壓能力的最佳樣本。時間戳設定為當年一月第一個交易日，初始資金池模擬設為五千萬。
三小時後，係統重啟成功。
數據流再次流動起來，這一次不再雜亂無章。情緒模型的增持建議被送入緩衝區，等待驗證；估值模塊的減持指令則被優先提交，並附帶一份由波動率擴張模型生成的風險評估報告。最終，決策中樞綜合三項輸入，生成第一條虛擬交易指令：“基於跨市場估值差收斂預期，建議建倉國債期貨01合約，倉位比例8.3%。”
指令自動流轉至合規審查模塊，通過後進入回測執行引擎。
機房陷入短暫沉默。
“它自己做的決定。”張遠低聲說，聲音裡帶著一絲震動。
李陽盯著流程圖，發現整個過程沒有一處需要人工乾預。從數據感知到策略生成，再到風險複核，所有環節均由係統內部協調完成。“這不是自動化執行，”他說，“這是自主判斷。”
陳帆沒有回應。他調出另一個界麵，屏幕上逐條列出他過去三年積累的操作原則。這些規則最初散落在各個子係統的注釋裡，後來被他整理成文檔，作為團隊內部的行為守則。現在，他要將它們嵌入AI的底層邏輯。
第一條：禁止參與任何涉嫌內幕交易的關聯操作。
第二條：禁止在無實質基本麵支撐的情況下推高資產價格。
第三條：禁止使用杠杆超出本金安全邊際……
一共三十七條。
他一條條確認，每輸入一條，係統都會進行一次完整性校驗。當最後一條寫入完畢時，彈窗提示：“倫理框架已鎖定，不可繞行。”
“這東西以後不會聽我們的命令了。”張遠靠在椅背上，“它會按自己的邏輯做事。”
“隻要邏輯是對的。”陳帆按下最終確認鍵。
係統日誌更新：**AI決策引擎V1.0正式激活，首輪回測周期：2001年1月—2001年12月，初始資金池：5000萬元（虛擬）**。
接下來的幾分鐘，三人誰都沒動。