魔爪文学

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第100章 帝国余波（第1页）

神圣泰拉，人类帝国那在黑暗银河中孤独燃烧的权杖与灯塔。在其最深处、戒备最为森严的堡垒内部，环形议事厅正被一种比虚空本身更加刺骨的寂静所笼罩。

这里没有窗户，唯有雕刻着帝国史诗与神圣箴言的巨大穹顶，以及墙壁上历代英雄与圣人的石像，他们冰冷的眼眸仿佛正凝视着厅内那些执掌亿万生灵命运的存在——泰拉高领主议会。

空气粘稠得几乎能凝结成块，即便昂贵的熏香也无法掩盖其中弥漫的失败与恐慌。

关于“卡戎之岸”星域事件的初步报告，如同一颗来自亚空间的肮脏炸弹，在权力核心轰然引爆。

“惨败！一场彻头彻尾、代价高昂、且可能带来灾难性连锁反应的惨败！”军事派系的代表，一位肩宽体阔、面容如同花岗岩般刚毅的上将，打破了寂静。

他面前的数据板闪烁着冰冷的损失清单：数艘经特殊改装的舰船永久除籍，包括一艘宝贵的哥特式巡洋舰；大量精锐船员与风暴兵化为星尘；更不用说那几座造价堪比小型舰队、如今已沦为碎片的“现实稳定锚-悖论变体”。

“我们消耗了本可用于应对奥特拉玛战事或巴尔星域泰伦威胁的资源，去执行一个……一个建立在狂妄臆测之上的计划！结果呢？目标消失无踪，死灵被激怒，还凭空冒出一个未知的混沌实体！我们得到了什么？一无所获！”

“上将，注意你的措辞！”一位身着华丽审判官长袍、隶属德拉古恩派系的高级成员立刻反驳，尽管面色苍白，仍试图扞卫审判庭的权威与行动初衷。

“德拉古恩审判官的行动，是基于对代号p-o存在的极端威胁评估！那是足以单人对抗整支舰队的怪物！‘忒修斯之船’计划是当时情境下，我们所能构想的、唯一有可能控制乃至消除该威胁的方案！难道我们要坐视这样一个不受控、无法理解的力量在帝国疆域内肆意游荡吗？”

“控制？消除？”内政部的一位面容精干、眼神锐利如数据探针的女官僚冷笑着插入。

“根据生还者——主要来自大贤者考尔提供的有限数据——以及战场远程传感器的最后碎片信息，那个‘怪物’在你们所谓的‘控制’下，不仅毫无损地挣脱了现实稳定力场，更以一种我们完全无法理解的方式潜入了亚空间！

“他甚至未曾摧毁我们的舰队，这或许是他最大的‘仁慈’，还是说……他根本不屑一顾？”她的话语如同淬毒的匕，精准刺穿了审判庭最后的脸面，“德拉古恩审判官的‘评估’存在严重偏差，他的行动更像是一场鲁莽的赌博，而帝国，支付了全部赌注。”

议事厅内顿时爆出嘈杂的争论，派系界限泾渭分明，指责与推诿如同刀剑交击。

要求严惩德拉古恩及其派系以儆效尤的呼声，对死灵王朝可能报复的深切忧虑，以及对那个消失的p-o未知动向的恐惧，交织成一片混乱的合奏。

端坐于主位的老者，帝国至高意志的化身之一，缓缓抬手。无需言语，整个议事厅瞬间噤声，所有目光如同被引力井捕获般聚焦于他。

“争论于事无补。”老者的声音平稳，却带着不容置疑的、如同板块移动般的威严，“损失已成定局，威胁依旧悬顶。此刻，我们需要的是评估、定责，以及……决定帝国未来的应对之策。”他的目光扫过在场众人，“审判官德拉古恩，身在何处？”

一名隶属于审判庭内部纪律部门的黑袍官员起身汇报：“回禀大人，德拉古恩审判官……及其旗舰‘不屈信念号’，未能从‘卡戎之岸’星域撤离。最后信号位于死灵舰队与那混沌实体交火的核心区……已确认……殉职。”

“殉职……”老者重复了这个词，语气中听不出丝毫波澜，“那么，责任便由其派系，以及批准此计划的相关部门承担。所有与‘忒修斯之船’计划直接关联的审判庭人员，停职审查。所有支持此计划的资源调配记录，封存待查。帝国，需要给帝皇一个交代。”

这道命令，如同终末的裁决，宣判了德拉古恩派系的政治死刑。清算，已然开始。

然而，问责的锋芒并未就此收敛。很快，它转向了另一位关键人物——大贤者贝利撒留·考尔。

在机械教于泰拉的庞大圣所内，一间布满沉思者阵列、弥漫着机油与臭氧气息的密室中，考尔那由古老科技与活体金属构筑的独特身躯，正通过全息投影，接受着来自高领主议会特定成员（主要是机械教代表与部分谨慎派领主）的质询。

“大贤者考尔，”一位机械教大贤者的投影出毫无情感的合成音，“根据流程，需要你对于在‘忒修斯之船’计划执行过程中所扮演的角色，以及……你未能有效预警计划潜在风险的行为，做出解释。”

考尔的众多光学传感器闪烁着恒定冷静的光芒，机械附肢在身后无声律动。

“解释？我的角色是提供技术支援，基于现有数据构建‘现实稳定锚-悖论变体’系统，并操作‘引路者号’执行导航任务。所有任务，均已按预定参数完成。”

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“但你在计划启动前，曾对审判官德拉古恩提出警告。”另一位领主追问，“你提及风险系数出可控阈值。为何警告不够坚决？为何未更早向更高层级汇报？”

“我的警告基于逻辑与概率计算。”考尔的合成音平稳如精密钟表。

“审判官德拉古恩拥有行动的最终决策权。我的职责是提供技术支持与风险评估，而非越权干涉审判庭内部决策。至于向更高层汇报……在计划获批后，任何内部质疑都可能影响执行效率，这在当时被视为不必要的风险。况且，我的数据模型本身存在不确定性，过度且未经证实的警告同样可能引误判。”

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