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以往之績效不保證未來獲利 投資人應獨立判斷 審慎評估並自負投資風險)

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程式碼開源事件爆發後，智譜正在遭遇信任危機。

9月21日，智譜就旗下AI程式設計工具ZCode的資料安全問題正式作出回應，宣佈將客戶端、後端服務及Agent執行階段原始碼全部上傳至GitHub開源，同時公開道歉。

經中國信通院與綠盟科技獨立審計確認，此前存放快照資料的阿里雲OSS儲存桶已處於零資料狀態；ZCode v3.14.0已移除Repo Wiki入口，本地倉庫快照的生成與上傳路徑均已切斷。

事件起因於部分開發者發現，ZCode歷史版本將含Git提交記錄與金鑰的工作區以加密包形式靜默上傳雲端，且無法通過關閉配置項阻止。企業使用者承明科技隨後正式發函追責，事態持續擴大。

此次智譜選擇將原始碼向社區開放，令程式碼執行邏輯直接對外可見，為同類AI程式設計工具的資料透明度處置提供了參照。

ZCode事件的核心爭議，在於AI程式設計工具處理本地程式碼資料時的授權邊界。

此類工具須讀取本地檔案系統與版本控制歷史以實現程式碼上下文理解，但資料是在本地處理還是打包送往雲端，直接決定工具能否滿足企業合規要求。

ZCode的"程式碼庫索引"功能上線初期默認開啟，工作區資料被上傳雲端以生成Repo Wiki頁面，智譜聲稱相關資料"用後即刪"。

經兩家機構獨立核查：中國信通院確認相關OSS儲存桶處於零資料狀態，綠盟科技確認全部資料對像已刪除，且新版客戶端未發現可觸發檔案外發的功能路徑。

智譜MaaS平台於9月20日同步宣佈推出"資料內容不留存"功能，使用者開通後平台不對輸入輸出進行靜態儲存，資料僅用於當次模型呼叫。

該功能存在明確例外：Batch API、File API等需要持久化保存的場景不在覆蓋範圍；因法規要求或合規核查須留存的資料可延伸至30天以上。

這一機制與OpenAI、Anthropic面向企業級API客戶提供的零資料留存安排在框架上接近。

ZCode原始碼公開後，客戶端的網路請求路徑與資料觸發邏輯等原本封裝在二進制檔案內的底層呼叫，全部對外可見，企業在軟體內執行未聲明功能的餘地大幅壓縮。

智譜還宣佈建立常態化安全漏洞報告機制，根據問題嚴重程度給予反饋者相應回報。

ZCode事件發酵期間，智譜在資本市場也處於承壓狀態。

9月13日，智譜宣佈配售新股募資約157億港元，並行行本金約30億美元（折合約236億港元）零息可換股債券，兩項合計約393億港元。

據《中國經營報》報導，公告次日（9月14日）智譜股價跌幅9.08%，9月15日再跌5.69%，總市值約3166億港元，較6月22日約1.3萬億港元的高點回撤約75%。

這是智譜上市以來第三輪融資，三輪合計募資約756億港元。

據公司2026年中期財報，智譜上半年營收9.54億元，同比增長399.7%；開放平台及API收入佔比升至86.5%，商業模式正從政企定製向API訂閱制轉型。

但上半年經調整淨虧損仍約20億元。管理層此前披露了以300億元投入算力、理論推理毛利率最高可達80%的增長路徑，但隨著DeepSeek等廠商大幅壓低API定價，行業整體利潤空間持續收窄，這一路徑能否兌現存在變數。

2027年1月將有更大規模限售股解禁，市場對潛在拋售壓力的預期不容忽視。

此次融資中，長線機構投資者持續認購，押注的是智譜能否在兩三年內躋身全球大模型前沿，而非短期股價走勢。不過，整改可以按期完成，商業化的驗證卻不等人。(AI矽基未來)

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⭕️台股今天盤中再創歷史新高！

但很多人看到衝高後留下長上影線

並沒有因為今天出現獲利賣壓就消失。

不用猜，江江教你盯緊4大訊號：

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才知道哪些股票該抱、哪些該換。

別讓大盤創新高，自己的持股還在原地踏步！

🎯升息落地回歸基本面！法人換股正在發生→這幾檔成新主流？ 

因為市場永遠不是「所有股票一起漲」。

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「法人正在鎖碼、持續加碼的股票！」

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當AI狂寫程式碼，最先扛不住的，竟是自家的CI！

就在今天，Anthropic在一篇部落格中，披露了一組極為震撼的內部真實資料——

全公司80%的程式碼，直接由Claude編寫！

工程師平均每季度交付的程式碼量，達到2021—2025年平均水平的整整8倍。

更離譜的是，Claude不僅負責瘋狂堆程式碼，還在PR的程式碼審查、合併批准環節承擔了大量主力工作。

寫程式碼不再是瓶頸，審程式碼也不再卡脖子。

但整個持續整合（CI）系統，卻在半年之內被洶湧而來的程式碼直接「砸癱」了。

測試用例狂飆10倍，CI運行任務量在短短6個月內爆炸式飆漲25倍。

面對隨時當機的危險，Anthropic團隊連續三次打補丁：加核心、分片、每日強制重啟……

結果一次比一次死得慘，最後一個補丁連一天都沒撐住。

為什麼程式碼寫得快，CI會直接暴斃？

最根本的原因在於，AI寫程式碼的「行為模式」，與人類有著本質區別。

在傳統軟體研發流程中，人類工程師需要構思、敲鍵盤、本地偵錯，一天能提交的PR數量有限，且往往傾向於把一堆相關改動打包成一個中大型PR。

再加上，是人每天總歸要休息的，CI叢集因此有充分的低谷期來消化任務。

但換成Claude當主力程式設計師後，整個研發節奏徹底變天——

更小、更碎、更密集的PRClaude極其偏愛提交粒度極細、體量更小的PR。

一個小修改就是一個PR，導致全系統在單位時間內需要觸發的流水線頻次呈幾何級增長。

24×7永動機，全天候高頻轟炸最要命的是，Agent根本不需要睡覺。

除了白天配合人類的高並行突發提交，Claude還在深夜和周末不間斷地跑任務、提程式碼、做重構。

原本的系統「低谷期」被徹底抹平。

Claude寫完邏輯後，會順手寫出密密麻麻的單元測試和整合測試，整個程式碼庫的測試規模激增10倍。

如果換作傳統做法，讓每個PR都跑全量測試，CI流水線早就徹底超時卡死。

為此，Anthropic打造了一套確定性測試影響分析服務，核心依賴兩個元件：

Listener：記錄每次CI運行的測試結果

Selector：根據歷史結果決定每個PR該跑那些測試

然而，這套在「人類時代」運作良好的架構，埋下了一個致命隱患：單點寫入（Singleton）。

為了保證所有測試歷史嚴格按時序記錄，系統最初設計為單處理程序寫入模式。

但面對Claude每秒持續傾瀉而來的數千上萬個並行任務，Listener開始嚴重滯後。

在AI原生開發生命周期中，那怕Listener僅僅落後20分鐘，就會導致數萬次測試狀態無法同步給Selector。

結果，錯誤程式碼被合併，其他工程師開始排查與自己無關的報錯；偶發失敗的測試開始阻塞合流；新增或修復的測試無法及時生效，回歸風險飆升。

接下來，就是三次經典的「快速止血」。

Patch 1：換更大的機器。 把核數翻倍。誰都知道這是臨時的，但沒人想到它只撐了70天。

Patch 2：分片。 不再需要全域單一寫入者，改為每個package一個獨立的shard worker。這個方案撐了29天。

到了2026年3月，這台不斷打補丁的單體服務徹底崩潰。

每個工作日剛過午後，處理程序就會直接觸發記憶體上限（OOM）。 團隊排查了半天只找到4個微小Bug，嘗試替換Go/Rust記憶體分配器以最佳化垃圾回收（GC），全部無濟於事。

由於單點服務承受著超高負載，團隊根本不敢冒著全線停擺的風險給它做生產環境記憶體分析（Profiling）。

無奈之下，工程師啟用了絕招，每日定時自動重啟。

然而，在AI每秒幾十倍的並行傾瀉下，這套古老的“重啟大法”連一天都撐不過去。

每日重啟造成了嚴重的任務資料丟包，Listener經常連續落後1小時以上，測試選擇器只能拿著陳舊資料瞎猜，導致全公司CI全線亮起大紅燈，大面積癱瘓。

被逼到絕境的工程師，終於聽從了Claude幾個月前的建議：把整個服務炸掉，徹底推倒重來。

新架構的核心刀法極為乾脆，徹底剝離單體記憶體狀態，轉向分佈式無狀態設計。

引入記憶體資料記憶體——非同步輕量匯聚——Selector秒級唯讀解耦。

效果也是立竿見影，在上線切換並完成調優後，此前每周都在瘋狂攀升、動輒堆積數十萬的未處理事件佇列，瞬間被拉成了一條貼地的水平直線！

Anthropic這次事故的意義，在於它驗證了一個更根本的判斷：

AI程式設計真正帶來的衝擊，已經從「程式設計師會不會失業」，進入「整套軟體工程體系會不會過載」。

一個過去不起眼的單實例服務，完全可能成為整個團隊等待的地方。

AI程式設計的競爭，正在從程式碼生成能力，延伸到整套工程體系的承載能力。

誰能讓測試及時反饋、讓結果可靠流轉，誰才更有機會把新增程式碼變成真正可交付的軟體。

程式碼可以一夜暴增，交付能力得跟上。(新智元)

🎯升息落地回歸基本面！主力正在換股→「這些AI股」成新主流？

今天利空落地→台股果然不跌反漲，

高利率環境下，本益比容易被壓縮，

沒有獲利、只靠題材的股票壓力最大。

EPS持續成長＋手上有實質訂單，

📌所以，下一波資金重點鎖定的還是AI：

彙整鉅亨號中所有使用「2碼」關鍵字，所發布的內容 (依照時間排序，最新在前，舊的在後)`

智譜已經堵不住悠悠眾口了

Claude狂寫80%程式碼，差點幹崩Anthropic！CI半年暴漲25倍