2026年10月，高盛悄然更新了一项内部指引：Anthropic的Claude Code和微软的GitHub，仅限工程师使用。这道指令划定了一条清晰的权限边界——约12000名工程师保留访问权，其余约35000名交易员、银行家和分析师被切断。据彭博社报道，这一变化已在内部引发不满，部分交易员对此感到沮丧。
消息在11月初经彭博社披露后迅速引发关注，原因之一是时间节点的微妙性：就在限制令生效的同一个月，Anthropic于10月26日递交了IPO申请，而高盛正是这次上市的首席承销商。
从"全员编程"到"工程师专属"，仅用三个月
今年7月，高盛首席信息官马可·阿尔让蒂（Marco Argenti）还在公开场合赞美公司内部的"氛围编程"（vibe coding）实验。他向彭博社描述了一套运转顺畅的协作模式：交易员或资产管理人员有一个想法，用AI工具快速搭出原型，再转交给工程师进行生产级完善。阿尔让蒂将其视为让离问题最近的人先行探索、缩短迭代周期的有效路径。
这套逻辑在实验室语境下颇具说服力。但它掩盖了一个结构性风险：数以千计没有工程背景的员工，正在自己的工作机器上运行由AI生成、由AI执行的代码——同一台机器上，存放着客户的交易信息和持仓数据。
三个月后，高盛选择了结束实验。高盛发言人尼克·卡尔切拉（Nick Carcaterra）在声明中表示，经过对"生产力和风险管理"等多项因素的评估，公司决定将工具"交给最适合长期使用它的人"。这句话的另一面是：此前那些使用工具的人，被认为并非"最适合"的人选。
被切断的不是AI，而是自主执行代码的权力
理解这次限制的关键，在于区分两类AI使用场景。高盛的内部AI助手——一个整合了OpenAI、Anthropic和Alphabet多家模型的自建产品——仍然对全行开放。高盛与Anthropic的合作也并未中断：此前Anthropic工程师曾驻场高盛长达六个月，协助构建用于交易结算和客户入职流程的Claude智能体，这些系统运行在后台，由工程团队管理。
被收回的，是Claude Code和GitHub这类可以自主编写并执行代码的第三方工具——换言之，是AI代理（agentic AI）在非技术人员手中的直接执行权。
高盛将"策略师"（Strats）这一特殊群体排除在限制之外，提供了一个佐证。Strats是高盛独有的岗位类型，横跨交易、量化研究和软件工程三个领域，本质上是拥有完整技术背景的金融从业者。他们保留了工具访问权，而纯业务背景的交易员和银行家失去了访问权。这道边界不是按"是否接触AI"划定的，而是按"是否具备判断AI生成代码安全性的能力"划定的。
香港先例与全球收缩的逻辑
这不是高盛第一次对Claude划定边界。2026年4月，高盛已将Claude从香港银行家的内部AI平台中移除。彼时，《金融时报》报道称高盛严格解读了与Anthropic的合同条款，Anthropic方面也表示Claude从未在香港获得官方支持。ChatGPT和Gemini在当地仍可使用。两个月后，摩根大通也将Claude从香港的批准名单中撤除。
香港的限制基于合同条款和地域合规，10月的新限制则基于岗位类型。两次动作指向同一个核心命题：在金融机构内部，AI工具的访问权正在被系统性地收紧，每一次收紧都附带着明确的理由——合规、风险、或工具与岗位的适配性。
这一趋势并非高盛独有。据Dealroom报道，摩根大通也已推动员工将成本更低的模型匹配到日常任务，并对第三方AI代理访问客户账户实施全面封锁。摩根大通CEO杰米·戴蒙（Jamie Dimon）在三季度业绩电话会上明确提到"流氓代理"风险，并指出当客户授权外部AI工具时，责任归属将发生转移。花旗集团、美国银行、富国银行也相继采取了类似措施。华尔街正在从开放实验转向受控部署，速度快于外界预期。
IPO时机制造的尴尬叙事
高盛限制Claude Code一事，恰好发生在Anthropic冲刺IPO的节点上，这一巧合构成了外界解读此事最具张力的角度。高盛作为Anthropic的首席承销商，理论上应是这家AI公司价值的最有力背书者。而现实是，它同时是将Claude Code从35000名非工程人员工位上撤除的决策者。
这并不构成矛盾。高盛的撤退针对的是一种特定使用场景——非技术人员直接操作可执行代码的AI代理——而非对Anthropic整体能力的否定。高盛仍在深度使用Claude：后台智能体、工程师工具、以及与Anthropic长达数年的技术合作。撤退的是权限边界，而非技术信任本身。
但这一区分对市场叙事而言过于细腻。外界看到的是：Anthropic的铁杆合作伙伴和IPO承销商，在上市前夕把Claude Code从自家交易员的电脑上卸掉了。这个信号的象征意义，远大于它的实际意义。
企业AI部署的真实速度
高盛的案例揭示了一个在AI行业宣传语境中被系统性低估的周期：企业对AI工具的采用并非线性扩张，而是呈现出"开放实验→风险评估→权限收缩→受控扩张"的波浪式节奏。
高盛从允许全员使用到限制工程师专属，仅用了数月时间。触发点不是工具失灵，而是工具在错误边界上运行——非技术人员在敏感数据环境中执行AI生成的未经审查代码，这是一个可预见的风险，但在"氛围编程"的乐观叙事中被推迟到了实验结束后才正式计价。
这一模式在金融业尤为典型。银行的核心约束不是算力，不是模型能力，而是数据治理和代码审查链路的完整性。一段由AI生成、由非技术人员修改、在生产机器上直接执行的代码，无论多么小，都是一个潜在的合规漏洞。高盛的决定是对这一判断的制度化表达。
从更长的周期看，这次收紧未必是终点。高盛的"工程师先行"模式，与其7月描述的"原型→工程化"流程在逻辑上是相容的：让有技术判断力的人先把工具用透、建立可重复的安全框架，再以受控方式向更广泛的业务人员开放。阿尔让蒂描述的波浪式AI推进——开发者先行、其他人员跟进——在10月的限制令之后，或许仍在缓慢演进，只是节奏比想象中更谨慎。
但有一点已经清晰：在金融机构内部，AI编程工具的企业化落地，不是一个采购决策，而是一个代码治理问题。谁有权运行未经审查的代码，在什么机器上，处理什么级别的数据——这些问题的答案，将决定AI代理在金融行业的真实扩张速度，而非AI供应商的IPO估值。
Sources: - [Goldman Sachs Restricts AI Coding Tools to Engineers](https://finance.yahoo.com/technology/ai/articles/goldman-sachs-restricts-ai-coding-150508601.html) - [Goldman Restricts Traders and Bankers From Using Some AI Tools - Bloomberg](https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-11-02/goldman-restricts-traders-and-bankers-from-using-some-ai-tools) - [Goldman Sachs limits AI coding tools for traders and bankers](https://qz.com/goldman-sachs-restricts-ai-coding-tools-traders-bankers-110226) - [Goldman Sachs pulls AI coding tools from traders and bankers - The Decoder](https://the-decoder.com/goldman-sachs-pulls-ai-coding-tools-from-traders-and-bankers/) - [Anthropic IPO plans - CNBC](https://www.cnbc.com/2026/10/26/anthropic-ipo-live-updates-ai-s-1-filing.html) - [JPMorgan blocks outside AI agents from customer accounts](https://qz.com/jpmorgan-blocking-outside-ai-agents-customer-accounts-101326)© 2026 Winzheng.com 赢政天下 | 转载请注明来源并附原文链接