('李航的手指在键盘上停住，屏幕上的数据流突然变得迟滞。他皱了皱眉，重新刷新接口，结果依旧——关键字段缺失率超过四成。

“问题不在程序。”周婷盯着自己终端的校验报告，“我们缺的是参照系。现在的模型像是在黑夜中走路，知道方向，却看不见脚下有没有坑。”

陈帆站在主控台前，目光落在尚未关闭的风险曲线图上。那条红线依然高悬，距离强制平仓还有不到五十四小时。时间在走，而他们还在修补认知的根基。

他忽然开口：“去找十年前的东西。”

两人同时转头。

“互联网泡沫破裂的时候，美国有一大批公司倒下。它们不是慢慢死的，是集体崩塌。那些名字现在没人提了，但它们留下的痕迹才是最真实的市场反应记录。”陈帆的声音平稳，“如果我们能找到当年完整的名单，就能反向验证：哪些特征的企业必死，哪些只是暂时沉寂。然后看看今天市场上，有没有人在照着老剧本演新戏。”

周婷立刻明白了他的意思。“你是说，用历史上的清算结果来训练模型？”

“对。”陈帆点头，“我们现在依赖财报、舆情、技术指标，可这些都能被操控。唯有一家公司的死亡证明，是改不了的。”

李航已经打开本地数据库检索界面，几秒后摇头：“官方退市清单不完整，很多小公司连备案都没有保留。媒体方面……零散报道不少，但没有系统整理。”

“那就去挖。”周婷站起身，抓起外套，“真正的数据不会只存在服务器里。有些东西，早就被人当成废纸扔了。”

她离开机房时，外面雨势稍缓，天色仍是压得极低。半小时后，她在城市边缘的一处电子废品回收站停下脚步。这里堆满了淘汰的显示器、主板、打印机和成捆的旧报刊。空气里弥漫着潮湿与金属锈蚀的味道。

她一间间翻找，目标明确：二十世纪末的英文财经刊物。这类资料曾是金融从业者的信息来源，如今却被当作无用之物随意堆放。

在一个报废激光打印机旁，她发现了一捆用塑料绳绑紧的报纸。封面泛黄，边角卷曲，但标题清晰可见——《华尔街日报》，日期为1999年12月28日。

她抽出其中一页，整版排布着密密麻麻的公司名称，上方印着一行加粗黑体字：“数字坟场：资本狂欢后的寂静”。

下方副标题写着：“截至本年度末，全美已有527家.企业正式提交破产申请或终止运营。”

她的呼吸微微一滞。

名单按行业分类，涵盖电子商务、在线服务、网络基础设施等多个领域。许多名字如今听来荒诞不经——“虚拟宠物交易中心”、“全球即时翻译网”、“家庭自动化门户”。它们曾在ipo路演中描绘未来蓝图，最终却连服务器电费都无力支付。

她迅速将整份报纸拍照扫描，又顺手翻查其余几份同期刊物，确认这份名单是当时唯一一次集中公示。随后她原路返回，雨水顺着发梢滴落在背包封口。

回到机房时，陈帆正站在白板前画结构图，李航则在调试新的数据清洗脚本。

“找到了。”周婷把平板放在桌上，调出扫描件，“这是目前能看到最完整的.公司集体记录。”

三人围拢过来。

“这上面有五百多家。”李航放大页面，“光靠人工录入太慢，而且很多公司用了缩写或者别名，很难对应到现在的股票代码。”

“先挑典型样本。”陈帆指着其中一组，“比如这家‘netmallinc.’，主营线上百货，烧钱扩张，没有盈利模式。再看这家‘ehomesolutions’，概念炒得热闹，实际营收几乎为零。它们的共同点是什么？”

“高估值、低现金流、业务虚浮。”周婷回答。

“那就把这些特征抽象出来。”陈帆转向李航，“你写个识别逻辑，不看当前股价，也不看新闻热度，就看一家公司是否符合这三类标签。”

李航立即动手。他以名单中的前五十家公司为种子样本，提取注册地、主营业务关键词、融资轮次、创始人背景等维度，构建了一个初步的匹配模型。

与此同时，周婷开始手动补全残缺信息。有些公司名称因油墨渗透而模糊不清，她通过交叉比对纳斯达克历史退市公告、美国证券交易委员会档案以及当年科技杂志报道，逐一还原。

两个小时过去，第一批结构化数据导入系统。

分析模块启动瞬间，整个主屏骤然刷新。