高盛（Goldman Sachs）在 10 月更新內部指引 Goldman Sachs Is Pulling Claude Code From Its Bankers and Traders，把 Anthropic 的 Claude Code 與微軟的 GitHub 兩項 AI 程式碼開發工具限縮給工程團隊使用，交易員與銀行家不再能自由取用。外界關注的不只是一家銀行的工具政策，而是當 AI 從工程部門走進交易桌之後，企業該如何重新界定誰適合用哪一種工具。
收回的範圍與官方說法
根據彭博報導，這項指引是在生產力與風險審查之後做成。高盛約有 47,000 名員工，其中工程人員超過 12,000 人，10 月的指引把編碼代理工具集中在這個族群。部分交易員對此感到不滿，因為他們原本用這些工具監控客戶交易流向、建立市場走勢與部位模型，以及製作書面與圖表素材。
高盛發言人 Nick Carcaterra 的回應相對保守，只表示銀行會提供特定 AI 工具給員工，用來判斷最合適的使用情境。彭博的報導則未提到替代方案。
三個月前，態度正好相反
今年 7 月，高盛資訊長 Marco Argenti 才公開稱讚非技術員工的「氛圍編碼」（vibe coding）。他說交易員與銀行家利用 AI 建出工具，再交給約 12,000 名工程人員改良。這樣的分工讓最接近問題的人先做出第一版，不必排隊等工程資源。
Argenti 上月在一場會議上把高盛的 AI 採用形容為一波波推進，第一波正是這 12,000 多名開發者。10 月的指引等於把編碼代理工具收回到第一波之內。
香港先例與 Anthropic 的關係
這不是高盛第一次限縮 Claude。今年 4 月，高盛把 Claude 從香港銀行家使用的內部 AI 平臺移除。金融時報報導，銀行嚴格解讀與 Anthropic 的合約，Anthropic 方面則說 Claude 在香港從未獲得正式支援，當地仍可使用 ChatGPT 與 Gemini。
另一方面，高盛的調整並不代表與 Anthropic 疏遠。今年早些時候，高盛表示 Anthropic 的工程師曾在該行駐點六個月，協助打造以 Claude 為基礎、用於交易會計與客戶開戶的代理，這些代理屬於後臺系統，由高盛的工程團隊執行。高盛同時也是 Anthropic 首次公開發行的主要承銷商之一。
為什麼收回，哪些是事實哪些是分析
官方給出的理由只有「生產力與風險審查」，並沒有細談。從報導可見的線索來分析，第一個壓力是治理。交易員與銀行家原本在處理客戶資訊的同一臺機器上，執行會自行撰寫並執行程式碼的軟體，這讓變更的追蹤與審查變得複雜。第二個壓力是使用情境的匹配度。Claude Code 以命令列為主要介面，涉及專案檔案結構與版本控制，對長期以試算表與圖形介面工作的人來說，學習成本較高。第三個壓力是效益難以量化。當工具由非工程角色自行採用，產出品質與使用頻率都不容易納入一致的評估框架。
這三點是合理推論，不是高盛對外的正式說明。可以確定的是，銀行選擇用一份指引把使用權收回，而不是宣布工具失敗。
對企業導入 AI 的啟示
這起事件的重點在於角色設計，而不是模型能力。同一個編碼代理，對熟悉版本控制的工程師是加速器，對只想跑一次分析的人卻可能是額外負擔。比較穩健的做法是分層提供工具。工程角色使用完整的編碼代理，業務與交易角色則使用對話式介面、試算表內嵌助手或預先包裝好的分析流程。權限、稽核紀錄與資料邊界也應該跟著角色一起設計，而不是等出問題才補救。
另一個容易被忽略的環節是回饋收集。當工具被收回，原本的使用場景不會消失，客戶交易流向仍然要看，部位仍然要建模。把這些需求記錄下來，交給工程團隊接手，比讓它們慢慢消失更有價值。
CyberQ 觀點
高盛這次調整，與其說是 AI 退燒，不如說是大型組織在摸索工具與角色的界線。7 月還在稱讚交易員用 AI 建工具，10 月就把工具收回，轉折之快反映的是治理節奏跟不上採用速度。對企業而言，真正的課題不是要不要買最強的模型，而是先回答三個問題：誰能用、能用來做什麼、出了事怎麼追。這三個問題答清楚了，工具才不會在組織裡變成額外的風險來源。
