OpenAI Codex 1 個被遺忘日誌設定，在 21 天內向用戶 SSD 靜默寫入 37 TB 資料，年化寫入量達 640 TB，足以在 12 個月內耗盡 1 顆全新硬碟終身壽命。這不是壓力測試，而是 2026 年企業開發環境日常。與此同時，企業級 SSD 價格在過去 1 年已悄悄上升 257%。AI 工具硬件隱性成本，正由抽象財務數字，演變為每部工程師工作站實際損耗。
Codex Bug 的 4 條寫入管線
GitHub 用戶 @1996fanrui 於 2026 年 6 月 14 日記錄這個問題：Codex CLI 在本地 SQLite 資料庫啟用全域 TRACE 等級日誌，令 4 條平行寫入管線同步轟炸硬碟。第 1 條是 WebSocket 事件流，每個即時通訊心跳封包、連線確認與 SSE 推送均逐行寫入磁碟；第 2 條是 inotify 檔案系統通知，工作目錄內每次檔案建立、修改與刪除全數持久化，編譯器與套件管理器每秒可觸發數 100 次；第 3 條是第三方依賴套件 TRACE 級別內部 Log，設計上只應短暫存在於記憶體，卻被捕捉至磁碟；第 4 條最具爭議，OpenTelemetry 遙測資料在上傳 OpenAI 伺服器同時，亦於本地端保存副本，佔總寫入量 25.3%。
15 秒樣本顯示系統插入 36,211 筆 Row，但保留筆數幾乎不變，確認這是持續「插入即清除」寫入放大模式。換言之，磁碟並非累積資料，而是被當成消耗品不斷磨耗。現有資料庫磁碟佔用看似只有 1.2 GiB，但歷史 Row ID 已達 55 億，2 個數字相差近 10,000 倍，如同 1 台外表完好引擎，內部已悄然耗盡。
企業 SSD 價格：AI 需求引爆供應鏈地雷
Codex Bug 風險因 2026 年硬件市場結構性變化而倍增。企業儲存供應商 VDURA 數據顯示，由 2025 年第 2 季至 2026 年第 1 季，30 TB TLC 企業級 SSD 單價由 3,062 美元（約港幣 HK$23,884）急升至 10,950 美元（約港幣 HK$85,410），升幅達 257%。同期 HDD 價格僅上升 35%，企業 SSD 每 TB 成本現已是 HDD 的 16 倍。AI 正是主要推動力：NAND 快閃記憶體全球供應被 AI 基礎設施採購大量吸收，消費性與商業市場被迫承擔外溢供需缺口。
這意味 Codex Bug 在企業環境造成不只是「加速磨耗」，更是「在最貴時間點更換最貴零件」的 2 重衝擊。1 台因日誌 Bug 提前報廢的 1 TB 企業 SSD，更換成本可能高於 2024 年同規格 3 倍。
當基礎設施成本成為 AI 帳單主體
更宏觀數據亦印證這個趨勢。Gammatek Solutions 的 2026 年企業 AI 成本分析指出，在大規模部署中，基礎設施成本往往佔總 AI 支出 60% 至 70%，遠超模型授權本身。1 間年度 AI 開發投資 100 萬美元（約港幣 780 萬元）的企業，每年還需額外投入 20 萬至 30 萬美元（約港幣 156 萬至 234 萬元）用於維護，包括模型再訓練、基礎設施更新、資安補丁與效能調校。硬件層面 GPU 伺服器維護、散熱、電力消耗與汰換周期，每年亦會額外耗費硬件資產淨值 15% 至 20%。
Kellton 研究將企業級 AI 建置總擁有成本定於 30 萬至 150 萬美元（約港幣 234 萬至 1,170 萬元）起跳，而最常被低估的一項——本地端儲存管線費用，在未受監控的 Vibe Coding 環境中，會因類似 Codex 的日誌異常而持續膨脹。
Token 帳單的硬件映象
若說硬件損耗是看不見的固定成本，Token 消耗就是看不見的變動成本，兩者在 2026 年形成企業 AI 支出 2 面夾擊。Uber CTO 坦承，公司在 2026 年僅 4 個月內已耗盡全年 34 億美元（約港幣 265.2 億元）AI 預算，每位工程師每月 Token 花費介乎 500 至 2,000 美元（約港幣 HK$3,900 至 HK$15,600），而且這尚未計入大量 AI 生成程式碼衍生修復工時與硬件負載。每次 AI Agent 在本地運行、持續呼叫 API、不斷寫入日誌，既是 1 筆 Token 帳單，也是 1 次硬碟實際磨耗。2 條成本曲線同步上升，卻分別記錄在不同報表欄位。
可見度才是企業最缺乏的基礎設施
OpenAI 在 8 天內合併修復 PR，但承認問題只解決 85%，餘下 15% 異常寫入仍以年化 96 TB 速度持續。截至 2026 年 6 月報道日止，GitHub 問題單仍維持開放狀態。更根本問題是：這個 Bug 自 2026 年 4 月起已多次有人回報，卻沒有任何企業監控系統主動發出警報。每位受影響用戶，都是在「磁碟快滿」後才倒推原因。
這正是 Vibe Coding 時代企業最昂貴盲點。工具訂閱費清晰記錄在財務系統，但工具在背景對硬碟做了甚麼、消耗多少 I/O 周期、縮短多少硬件壽命，這些從不出現在任何費用報表。對於部署數 10 至數 100 台開發機、24 小時運行 CI/CD 自動化管線的企業而言，這是 1 筆需要主動發現的隱形資本支出。
當 2026 年企業 IT 正在討論「AI 工具是否值得」，或許更應優先追問：你是否已有 1 套系統，能告訴你 AI 工具每天在硬件上做了甚麼？
來源： Blocks & Files — VDURA: Enterprise SSDs now 16× more expensive | CIO — The End of Predictable Storage Economics | Gammatek — Enterprise AI Pricing 2026
