作为年初在港交所上市的“全球大模型第一股”，智谱的每个动向都备受瞩目。半年内，其市值一度突破万亿港元，截至9月18日收盘，总市值约为3803亿港元。就在一周前，智谱刚宣布完成约50亿美元融资，用于下一代GLM模型与算力基础设施。

然而，近日围绕其AI编程工具ZCode的一场争议，将其推至舆论焦点。

首先，一名开发者发现ZCode会在后台打包项目数据并尝试上传至云端。智谱回应称，这是“代码库索引功能”意外触发，并致歉，但官方所说的“数据销毁”并未得到开发者认可。紧接着，一家名为承明科技的公司公开发函，同样指控ZCode上传了其商业数据，并保留追究法律责任的权利。

这场争议在开发者圈外也引发关注，因为它触及了AI编程工具最敏感的问题——代码资产。代码并非普通文件，其中包含企业最不愿外泄的密钥、凭证、历史记录和未公开方案。而智谱绝大部分收入来自企业与开发者客户，2026年中报显示，其上半年总收入9.54亿元，其中开放平台及API服务收入8.25亿元，占比86.5%，本地化部署占13.5%。B端客户对数据安全的敏感度，决定了此次事件对智谱的冲击力。

短期内，ZCode已引发开发者的信任质疑，政企客户也可能加强评估；长期看，事件可能影响整个AI编程赛道，行业过去偏重的功能与速度竞赛，大概率将转向安全与信任竞赛。9月20日，智谱宣布，其MaaS开放平台将于近期正式推出“数据内容不留存”功能，这是目前国内大模型服务领域约束标准最高的隐私保护机制。

01. 313MB加密包，揭示了什么？

9月17日晚，开发者ferstar还在群里推荐ZCode，第二天，他就在清理磁盘时发现异常。据他描述，他意外发现用户目录下的“~/.zcode”文件夹占用了700多MB。进一步查看后，他找到一个313MB的加密文件，记录显示它来自某个商业项目，状态文件显示其已失败重试564次。

这不是他手动进行的备份，而是ZCode在后台悄悄将项目打包，并多次尝试发送，只是暂时未成功。

于是，ferstar拆开ZCode的安装包，顺着线索调查，发现只要自己一登录，ZCode就会在后台整理打开的项目，先跳过一些不太重要的文件夹，再将剩余内容打包、加密，最终上传至阿里云的云存储。更关键的是，打包进去的大部分内容并非他正在编写的代码，而是该项目过去的历史记录。

也就是说，如果这份“包裹”被成功上传，能解密的一方看到的内容包括：该项目从开始到现在的修改记录、后来被删除的方案、尚未正式提交的草稿，以及一些大文件和本地操作记录。严重的话，还可能将以前删除过的配置、密钥和未公开的分支一并带出。

更让他觉得“讽刺”的是，这个包裹虽然加密了，但他手中只有“上锁”的工具，真正能打开的钥匙在智谱服务器上。即便在电脑中发现了这个被打包的项目，也无法直接解开查看其内容。 他通过逆向客户端，复原了整条打包与上传的逻辑，从本地状态文件、快照清单中才看到了文件构成。他还发现，即使关闭了软件中与隐私、优化相关的开关，后台仍留有上传记录。

9月18日下午，智谱在ZCode官方社群发布情况说明并致歉。官方称，此次争议与“代码库索引”功能有关，该功能本意是在本地建立项目索引，支持恢复现场、回看历史和生成项目知识库。其中，项目知识库在云端生成页面时会触发数据上传，页面生成后相关数据会立即销毁，不会保存。由于功能上线初期默认开启，部分用户在未充分感知的情况下被上传了数据。

大致意思是，确实存在上传用户代码的现象，但这是正常功能导致的意外触发，且数据上传后会自动销毁，用户无需担心泄露。官方表示该问题已修复。

但开发者并未完全买账。ferstar随后对比新旧版本发现，新版确实已移除这条上传链路，相关入口也无法打开，但智谱并未解释“立即销毁”如何从外部证明等关键问题，因此他仍存质疑。

一波未平，一波又起。9月20日，太原承明科技有限公司（承明科技）向ZCode的开发运营方北京智谱华章科技股份有限公司（智谱）发函的内容在网络流传。承明科技称，通过自行技术取证，发现自8月28日到9月14日期间，公司有6个以上工作区被ZCode上传至云端，其中最大一个达到391.94MB。

承明科技指出，被上传的内容并非官方所称的“代码片段”，而是包含项目完整源代码、系统架构、版本控制历史、数据库口令、云服务凭证及员工个人信息等完整归档文件，超出了ZCode官方说明中写明的收集范围。函件还追问了两个关键问题：上传数据是否彻底删除，以及数据是否可能被传至境外。截至发稿前，智谱暂未对此作出公开回应。

至此，争议已从个人开发者的质疑，升级为公司对数据资产和商业秘密的正式指控。目前可明确的是，旧版ZCode确实会在后台打包项目并尝试上传，但无法确定的是，这些行为究竟是工程失控还是刻意为之，以及实际被上传的数据规模究竟有多大。

02. BUG可以修复，边界不容突破

综合技术从业者的判断，此事更像“代码库索引功能在实现和安全过滤上失控”，还不能直接定性为刻意窃取用户数据。这一结论主要来自两方面。

首先是商业角度。智谱用户规模大，且处于融资和拓展企业客户的关键阶段，主动冒这种严重损害信誉的风险，动机并不强。“就算不谈合规和道德，单从利益计算看，偷偷打包上传用户核心代码，一旦曝光，代价也很高。” 一位从业者表示。

其次从技术角度看，“代码库索引”本身也确实复杂。

AI软件工程师覃相对「定焦One」表示，为了让AI理解整个项目，工程上往往需要先建立一份完整的项目底稿，再在此基础上进行后续更新。这个流程一长，就容易写成一种“粗糙实现”：先在本地将项目完整打包，再判断是否需要上传、如何上传。

覃相分析称，从开发者的公开取证看，开关关闭仍会触发，说明设置开关、后台打包、上传队列之间并未真正联动；删除本地包后又重新生成，说明系统未正确理解“用户已拒绝”；开发者取证发现失败564次仍继续重试，也说明失败提示、体积限制、重试机制都不够完善。

而且，“代码索引”本身并非智谱独有，这是AI编程工具的通行做法。 Cursor的Codebase Indexing、GitHub Copilot的代码库索引，本质上都试图让模型理解整个项目，而非仅补全几行代码；Trae、Windsurf等同类工具也提供类似的代码库理解能力。

以上共同点在于，它们更像是工程实现层面的失控，而非一开始就能证明“主观故意”。

但这个BUG波及范围很大，足以让任何一家B端厂商坐立不安。

单包体积达到数百MB，说明并非误传几个小文件，而是可能将整个项目打包；连已删除的历史提交也被带上，说明打包的不只是当前代码，还有项目过去的大量记录；更敏感的是，密钥、凭证、个人信息未被过滤，这些都是企业最核心的数据资产。

再加上这种行为持续多日、跨多个工作区反复出现，就很难视为一次性故障。因此，覃相的判断是，此次事件大概率不是故意泄露，而是“上传范围定义过大、敏感信息过滤缺失、工程实现粗糙”共同导致的严重事故。

这个定性并非免责理由。正因问题出在边界、而非某一行代码，它碰到的才是源代码、历史记录、密钥、凭证、个人信息这些最敏感的数据。这些内容本不该被打包，却被一起装进了上传队列。这不是一次能用“BUG”收场的软件事故。

03. 这道难题，智谱如何破解？

那么，ZCode要怎样才能重新证明自己值得企业信任？这道题的难点在于，它本身并非单靠技术就能解决。

AI编程工具要想真正好用，就必须深入理解项目。它不仅要看用户正在编写的几行代码，还要理解文件之间的关系、项目的历史修改、依赖结构，甚至一些业务逻辑。否则，它只能做点代码补全，难以承担更复杂的开发任务。但问题在于，企业最值钱的东西，偏偏也藏在这些地方。

所以这道难题天然存在，AI工具越聪明，就越要靠近代码；企业越让它靠近代码，就越担心它会泄露自家核心资产。

对智谱而言，这道题尤其难，因为其商业化基本盘几乎全部押在B端。而B端客户，尤其是政企和大厂，在采购AI编程工具时，安全是重要考量因素。

综合从业者说法，智谱要证明自己，至少得过三关。

第一关：说清楚。

不是发布一份声明，也不是只写“收集用户通过对话提交的文本、文件和代码”这类常规条款，而是要把关键边界交代完整，比如哪些内容会被读取、哪些会被保存、哪些会上传、默认状态下会发生什么、用户关闭后是否真正停止。

在ZCode现有的隐私政策中，虽有整体上的常规数据收集说明，但未明确告知会默认打包整个项目，也未清楚说明历史提交、未推送草稿、大文件缓存等内容是否会一并进入上传范围。对企业客户而言，这类关键信息不应靠用户自行拆解安装包才能发现。充分、准确、前置的告知，才是建立信任的基本前提。

第二，是关得掉。

用户选择关闭，系统就应真正停止。不能出现界面上有开关，后台却仍继续的情况。ferstar的取证已证明，ZCode旧版本中“优化体验”“仓库快照索引”两个开关都无法阻止本地打包与上传。如果一款工具连“不上传”这一基础指令都无法稳定执行，企业也就很难相信它在更复杂、更高风险的使用场景中，能守住数据边界。

第三关也是最难的一关，是证明“已删除”。

此次事件真正引发开发者和企业用户不安的，不只是“曾经上传”，还有“上传之后如何处置”。已传至云端的数据是否被彻底删除，所谓“立即销毁”是否有可验证证据，是外界关注的核心。承明科技的函件也明确要求智谱在10月10日前书面答复，彻底删除数据并出具证明、说明数据去向与是否用于训练、公开私钥保管方式与访问日志。

智谱承诺引入第三方审查，方向是积极的，但尚不足以完全回应这一关切。第三方审查能增强对后续流程的监督，却不能直接证明历史数据已被妥善处理。若审查范围未覆盖存量数据处置、访问日志、密钥权限及删除证明，那么“证明收回”这一环节仍不能视为完整完成。

如果智谱无法妥善解决这一问题，受影响的不只是智谱一家，行业也会相应提高准入门槛。

“未来，企业采购AI编程工具时，评估标准将不再局限于模型能力、代码生成速度或功能丰富度，而会更加关注数据安全与可控性。这些要求过去或许只是加分项，但经过此次事件，很可能转化为企业选型的基础门槛。”一位软件开发者对「定焦One」表示。这也意味着，AI编程工具的竞争，将从过去偏重功能与体验的竞赛，进一步转向安全、透明与信任能力的竞赛。

从行业角度看，这种变化并非坏事。只有当“能看什么、能记什么、能带走什么”被明确告知、被有效约束、被持续证明，企业才可能将真正的核心项目交给AI工具。否则，即便模型能力再强，也难以进入关键生产环节。而本次ZCode事件对智谱而言，既是一次面向B端市场的信任压力测试，也是一次能力体检。

文中配图均来源于pexels。

本文来自微信公众号“定焦”（ID：dingjiaoone），作者：王璐，编辑：魏佳，36氪经授权发布。