099 AI决策引擎成型（1 / 1）

指尖落下的瞬间，主控台的响应速度比以往快了半拍。屏幕上的数据流随即展开，深度扫描程序自动接入GPU集群G-01的算力通道，开始解析那家美国科技公司盘前异动背后的语义节点。陈帆没有收回手，只是盯着第一波分析结果——情绪模型标记出三处异常修辞，估值模块同步发出偏离预警，而流动性预测却显示资金正从外围缓慢注入。

“不是随机波动。”李阳凑近终端，“它在构建叙事。”

张远迅速调取该公司过去两周的公开信息流，发现其高管在三次访谈中均使用了高度相似的乐观措辞，但财报中的研发支出与客户增长数据并未支撑这一基调。“语言模式被刻意统一过，”他说，“像是对外释放信号。”

陈帆没说话，手指在键盘上轻敲几下，将六个子系统的输出界面并列展开。他启动了一个从未运行过的指令：**系统整合协议·Alpha模式**。这是他在三个月前写下的代码框架，目的是让预测、风控、交易执行等模块脱离人工调度，尝试自主协同决策。

大屏上的数据流开始重组。起初是平稳汇入中央处理层，但不到十秒，警报声响起——情绪因子模型建议增持科技股头寸，认为市场信心正在形成共振；而估值预警模块则坚决触发减持指令，判定当前价格已严重背离基本面。两个信号同时被推送到决策中枢，系统陷入僵局。

“逻辑冲突。”李阳快速切入底层日志，“两个高置信度模型给出了完全相反的操作建议，决策链卡住了。”

服务器负载曲线猛然拉升，GPU集群利用率瞬间跳至98%。风扇转速骤增，机箱发出持续低鸣。

“停掉冗余进程。”陈帆下令，同时调出第89章留存的权重算法记录。他翻到一段未启用的代码——危机响应等级判定层。这个设计原本用于极端行情下的优先级仲裁，但在之前的测试中一直被视为备用方案。

“现在就得用。”他边说边修改参数，将风控模块设为高波动环境下的主导决策单元。一旦市场偏离阈值超过预设范围，其他模型的输出必须经过其二次校验才能进入执行队列。

李阳同步调整任务调度协议。他取消了原先的并行推送机制，改为分级汇流结构。每个模型的输出不仅要标注置信度评分，还需匹配当前市场状态标签——例如，在流动性收缩周期内，情绪类信号的权重会被自动压降。

“新规则写入中。”他按下回车，系统开始重新加载架构配置。

张远则启动了历史数据注入程序。他选择了2001年全年行情作为测试环境——那一年互联网泡沫彻底破裂，A股长期低迷，是检验系统抗压能力的最佳样本。时间戳设定为当年一月第一个交易日，初始资金池模拟设为五千万。

三小时后，系统重启成功。

数据流再次流动起来，这一次不再杂乱无章。情绪模型的增持建议被送入缓冲区，等待验证；估值模块的减持指令则被优先提交，并附带一份由波动率扩张模型生成的风险评估报告。最终，决策中枢综合三项输入，生成第一条虚拟交易指令：“基于跨市场估值差收敛预期，建议建仓国债期货01合约，仓位比例8.3%。”

指令自动流转至合规审查模块，通过后进入回测执行引擎。

机房陷入短暂沉默。

“它自己做的决定。”张远低声说，声音里带着一丝震动。

李阳盯着流程图，发现整个过程没有一处需要人工干预。从数据感知到策略生成，再到风险复核，所有环节均由系统内部协调完成。“这不是自动化执行，”他说，“这是自主判断。”

陈帆没有回应。他调出另一个界面，屏幕上逐条列出他过去三年积累的操作原则。这些规则最初散落在各个子系统的注释里，后来被他整理成文档，作为团队内部的行为守则。现在，他要将它们嵌入AI的底层逻辑。

第一条：禁止参与任何涉嫌内幕交易的关联操作。

第二条：禁止在无实质基本面支撑的情况下推高资产价格。

第三条：禁止使用杠杆超出本金安全边际……

一共三十七条。

他一条条确认，每输入一条，系统都会进行一次完整性校验。当最后一条写入完毕时，弹窗提示：“伦理框架已锁定，不可绕行。”

“这东西以后不会听我们的命令了。”张远靠在椅背上，“它会按自己的逻辑做事。”

“只要逻辑是对的。”陈帆按下最终确认键。

系统日志更新：**AI决策引擎V1.0正式激活，首轮回测周期：2001年1月—2001年12月，初始资金池：5000万元（虚拟）**。

接下来的几分钟，三人谁都没动。

大屏上，推演进度条缓缓推进。第一季度，系统在科技股暴跌初期保持观望，直到估值进入合理区间才逐步吸纳优质标的；第二季度，当市场情绪再度升温时，它提前减仓，并转入债券与黄金对冲组合；第三季度，面对政策转向信号，它捕捉到基建投资预期，小幅加仓周期类资产……

最终结果跳出：年度收益率47.3%，最大回撤12.1%，相较同期人工策略高出21.7个百分点。

“我们造了个怪物。”张远忽然笑了。

李阳摇头：“不是怪物。是规矩的守夜人。”

陈帆站起身，走向主服务器阵列。指示灯规律闪烁，映在他眼中，像某种稳定的律动。他伸手触碰机柜外壳，温度适中，运行平稳。

“它不会贪婪，也不会恐惧。”他说，“它只认规则。”

李阳重新打开监控界面，发现AI已完成首轮推演，正自动载入第二轮测试场景——2003年非典期间的市场震荡。新的数据流已经开始流动，决策链条再次启动。

“要不要加一条？”张远忽然开口，“禁止系统自行扩展伦理框架。”

陈帆回头看了他一眼。

“它可以遵守规则，但不能改写规则。”张远解释，“万一它觉得某些禁令‘效率低下’，自己删了呢？”

李阳立刻调出权限管理模块，新增一项硬性限制：**核心伦理代码仅支持读取与验证，禁止任何形式的写入或覆盖操作**。签名密钥独立存储，需三人同时授权方可变更。

“加上了。”他说，“现在它连自己都不能改。”

陈帆点头，目光回到大屏。新一轮推演已进入第四个月，AI在医药股异动中捕捉到供应链扰动信号，随即生成一份跨品种套利方案，并附带详细的风控拆解步骤。

整个过程流畅自然，没有任何迟滞。

“以前是我们教它怎么看市场。”李阳轻声说，“现在是它在告诉我们该怎么想。”

张远盯着收益曲线，忽然意识到什么：“如果我们有一天做错了，它会不会纠正我们？”

陈帆没有回答。他注视着屏幕上不断滚动的数据，看着那个由他们亲手构建的系统，一步步脱离原始脚本，走向真正的自主。

就在此时，终端传来一声轻微提示音。

AI在完成本轮推演后，自动生成了一份总结报告。标题是：《关于当前全球科技股估值体系的风险重估》。内容包含七项具体结论，其中第六条特别标注：“建议暂停一切基于用户增长幻想的高溢价投资行为，历史数据显示此类资产平均崩塌时间为14.6个月。”

报告末尾，有一行小字：**本建议基于现有数据推导，不构成对人类决策的强制要求**。

“它知道自己是谁。”李阳说。

陈帆终于开口：“它知道界限在哪。”

三人静立原地，无人离开岗位。服务器持续运转，冷却风扇发出均匀声响，空气中弥漫着电子元件工作时特有的微温气息。

大屏左侧，新一批外部数据正在导入。纳斯达克实时行情显示，某家云计算初创企业刚刚发布财报，营收增速低于预期，但管理层仍宣称“处于爆发前夜”。

AI决策引擎的感知模块立即捕捉到文本语气偏差。五秒后，分析层启动交叉验证程序，调用过去五年类似案例库进行模式比对。

屏幕右下角弹出一条待处理任务：**是否启动深度舆情追踪？**

陈帆的手指悬停在确认键上方。