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Carta interna completa del fundador de Zhipu, Tang Jie: inicia el «Plan de medir la altura», no llegar a la cima es un fracaso
晚点独家获悉,今日智谱创始人唐杰发布内部信,阐述智谱对 AGI 接下来竞争的理解。唐杰在信中表示,智谱接下来将继续延续所谓「反直觉」路线,开启「Touch High(摸高)计划」,即继续聚焦于 AGI 研究,而不是短期商业变现。
通往 AGI 终点的道路上,有几座必须翻越的山峰,它们也正是今天技术浪潮最汹涌的地方,唐杰列出的四座高峰分别是:
-长程任务(Long Horizon Task)
-自治智能体系统(Autonomous Agent System)
-完全自我训练(Fully Self Training)
-极致安全治理
其中,极致安全治理被特别强调,智谱计划投入百亿级资源攻坚机械可解释性,这意味着厘清模型决策背后的神经元逻辑,推动黑盒系统向透明可解释系统转变。
今年 1 月 8 日,智谱以 116.2 港元的发行价作为大模型第一股登陆港交所,此后半年,智谱股价最高冲至 2980 港元,较发行价上涨逾 24 倍,市值一度突破 1.3 万亿港元。
7 月 8 日,11 家基石投资者持有的逾 2500 万股解禁,智谱超过 400 亿港元市值的股份进入流通,市场原本预期抛压没有兑现,智谱股价不降反升。次日智谱宣布以每股 1588 港元、折让约 13% 的价格配售新股,募资约 314 亿港元,这是今年港股 AI 公司单笔配售的最高纪录。
根据智谱官方说法,配售募集的资金主要用于基座模型研发、算力基础设施建设、商业化拓展及全球生态布局。唐杰在公开信里表示,对智能上界跃迁的判断「也是我们最想传递给大家的认知」。
在一系列综合测评中,智谱 GLM-5.2 模型被公认已经触及海外最前沿模型能力边界,且由于其开源特性,在技术社群中受到欢迎。
以下为内部信全文内容:
《巨浪已来》
——致每一位智谱人和关心人工智能未来的伙伴
我们是谁:「本质、反直觉、专注」
智谱从不是一家追风口的公司。它从一间实验室里长出来,带着这间实验室二十年的方法论。这套方法论可以用三个词概括:本质、反直觉、专注——想得足够深,才敢选得足够反;选得足够反,就必须守得足够久。
回望来路,我们几乎每一个关键选择都曾经显得「反直觉」。2006 年,我们守着一台台式机上的学术搜索系统坐冷板凳,因为我们想清楚了那背后是「挖掘学科演化机理」这件值得用十年回答的事;2021 到 2022 年,当「让机器像人一样思考」被绝大多数人视为登月般的疯狂计划时,我们抽调资源、押注千亿参数,做出了 GLM-130B——那是 ChatGPT 引爆世界整整一年半之前;而在智谱 2026 年 1 月 8 日 H 股上市的那一天,我们把它当作一个全新的起点,坚定地全面回归基础模型研究,全力冲击下一代模型。
别人敲钟,我们归零。这不是姿态,这是信念——既然终点是 AGI,那么短期利益或者行业风口,都只是通向终局的沿途风景。
支撑我们一路走到今天的,是一种极致的专注和至真至纯的理想主义。学术搜索系统从一台台式机做到千万用户,我们用了十年;大模型这条路,我们又做了近十年,并且还会坚定深耕,继续走下去。今天的智谱,是一群愿意追问本质、敢于反直觉,又能专注地把事情做到底的人——这就是智谱核心竞争力的来源。
我们如何看待这个时代:智能的上界正在被改写
如果说过去二十年我们学会了一件事,那就是:真正的商业机会,从来不在产品和模式的微调里,而在智能上界的跃迁中。这是我们对当下 AI 变革最根本的判断,也是我们最想传递给大家的认知。
这一次变革,本质不是一次产品创新或商业模式创新,而是技术革命本身抬高了「智能上界」。谁能率先将该上界向上推升一寸,谁就能重新定义千行百业的能力边界。所有聚焦第一性原理的新一代 AI 企业,争夺的正是这一寸的突破。
而智能上界的演进,有一条清晰的路径。人工智能正在完成从感知智能到认知智能的跨越——机器不再只是「看见」和「听见」,而是开始「理解」和「推理」。而下一步,正指向 AGI。
我们对 AGI 有一个朴素而苛刻的定义:AGI 不是某一个天才的智慧,而是全人类智慧水平的总和。它理应具备创造出「相对论」级别原创知识的能力,这是我们衡量是否真正到达巅峰的唯一标准。通往这个终点的道路上,有几座必须翻越的山峰,它们也正是今天技术浪潮最汹涌的地方:
第一座:长程任务能力(Long Horizon Task)
今天最令人兴奋的突破,是让模型学会完成一个极长的任务——不是即时问答,而是跨越数周、数月乃至数年的规划与执行。例如,一个模型可以不知疲倦地在软件中寻找漏洞,本质上是在学习一名顶级安全专家的思维方式,然后通过机器的耐力把它放大。
第二座:完全自治的智能体系统(Autonomous Agent System)
在长程任务之上,能够自主驱动、协同作业、7×24 小时运转的智能体群体将成为新的生产力形态。我们曾提过「一人公司 OPC」,但技术的脚步比预想更快——我们正在走向「全自动化公司 NPC」。记忆(Memory)、持续学习(Continual Learning)、自我评判(Self-Judge)这三个曾被认为需要范式变革才能解决的难题,现已在技术与应用的双重驱动下逐步消解:长上下文与检索增强生成(RAG)逼近记忆雏形;模型迭代频次的提升本身即在逼近持续学习;前沿模型已显露自我评判的萌芽。
第三座:自我进化(Self-Evolving)
这是最艰难、也最诱人的一座。AI 训练 AI 已经成型——模型自己写代码、自己清洗与合成数据、自己训练自己。这或许会消耗一些算力,却节省了最宝贵的人力与时间。而在大模型时代,速度是最重要的,快速迭代会直接拉开认知的代际差距。当海外头部企业开始筹建百万乃至两百万芯片级别的算力集群,其真正的用途,很可能正是让模型自己训练自己。
翻过这三座山之后,会发生什么?
AI 将开始学习什么是「我」,什么是自我认知;再往后,它会触及人类的情感;更远处,是意识本身。从感知到认知,从认知到通用,从通用走向超级智能(ASI)——这条路已经铺开,巨浪已来,且不可逆转。
这并非我们一家之言。Google DeepMind 在《From AGI to ASI》报告中给出了一个冷峻的论断:即便单个模型的能力永远停在人类水平,只要算力还在增长,超级智能可能会被硬生生「挤」出来。他们推演,若全球可运行 AGI 实例以每年十倍速增长,五年后将达一亿个。这些共享同一底层大脑、思考效率百倍提升且零成本复制经验的智能体,在群体层面即等同于 ASI。换言之,从 AGI 迈向 ASI,既需要算法层面的突破,也需要超大算力资源的汇聚。
这种不可逆转的趋势将自上而下穿透整个技术栈:当 AGI 到来,今天的应用或许都要被重构为 AI 原生,甚至不再需要这些应用;操作系统可能被重写,未来你打开电脑,看到的将是一个「LLM OS」,所有功能按需生成(generate on demand);再往深处,是对运行了八十年的冯·诺依曼体系的挑战。金融、法律、电商、互联网……没有一个行业会置身事外。很多朋友找到我,说想变革企业、追赶 AI 的步伐,但真正洞察到「这场不可逆变革已然开启」者,仍属寥寥。
我们全力倾注的方向:「摸高」
认清趋势之后,剩下的就是选择。而智谱的选择,一如既往地「反直觉」——在行业普遍加速商业变现的当下,我们决定向上突破。
我们将这一战略命名为「Touch High(摸高)计划」。在人工智能从感知、认知向完全通用智能跨越的历史节点,智谱将以「摸高」的姿态,挑战当前技术的物理与算法极限。未来两年,我们计划战略性投入——不追求短期的应用变现,而是直指 AGI 的下一个高地。
这笔投入将集中在四大核心引擎上:
其一,长程任务。让 AI 从「即时问答」走向「宏大工程」,研发新一代记忆架构,使模型贯穿项目全生命周期「边学、边做、边记」,并具备将宏大目标(如「设计一种新型抗癌药物分子」)自主拆解为数千个可执行子任务的顶层能力。
其二,自治智能体系统。从「智能助手」走向「数字员工」,构建包含成千上万个不同专业「性格」与「技能」的智能体社会,让它们自主辩论、协作、审查代码、调度资源,实现「自动驾驶」级别的数字生产力。
其三,完全自我训练(Fully Self Training)。在人类高质量数据即将耗尽之际,把算力转化为进化的燃料——建设高质量合成数据工厂,通过 AI 与 AI 的博弈对抗(Self-Play)实现知识的「无中生有」,并在安全沙盒内赋予系统重构自身代码的能力,让进化速度挣脱人类工程师的物理限制。
其四,极致安全治理。这是四大引擎中我最想着重强调的一个。
能力越强大,安全约束机制也必须越稳固。智谱创立伊始即确立准则:AI 必须服务于人类福祉,服务于国家战略。公司摒弃外挂式安全补丁,坚持将人类伦理、社会规范及国家法律法规作为底层公理写入模型价值函数;计划投入百亿级资源攻坚「机械可解释性」,厘清模型决策背后的神经元逻辑,推动黑盒系统向透明可解释系统转变;同时积极参与国际 AI 治理,防范 AI 技术被滥用。
这种紧迫感并非杞人忧天。当海外最前沿的顶级模型因风险考量而暂缓全面公开发布,其企业负责人公开警示 AI 的深远影响将深刻重塑全球力量格局时,我们更应清醒:超级智能的实现与超级对齐的研究,必须同步推进。这也是我们在面对颠覆性技术时反复审视的命题——历史一再表明,当一项技术抵达足以改变文明进程的力量量级时,安全就不再是附属品,而是技术得以存续与被允许应用的根本前提。
开放生态:智能普惠和安全治理的底层逻辑
我们始终认为,人工智能作为引领未来的战略性技术,其长远发展离不开开放协同的产业生态。前沿智能的价值不仅在于技术突破本身,更在于它能否广泛赋能千行百业、惠及每一位开发者。我们坚信,真正的安全并非建立在技术封闭与壁垒之上,而是源于阳光下广泛的共建、共享与监督。
正是基于对技术普惠的深刻认同,智谱给出了自身的战略答卷。近日,我们发布了迄今能力最强的开源模型 GLM-5.2,它支持真正可用的百万(1M)上下文,在长程任务上继续保持领先,面向全量用户开放,并将以最宽松的 MIT 协议正式开源——任何人都可以下载、部署、商用,没有主体界别。这是公司以产品形态表达的坚定态度。
我们选择相信另一条路:前沿智能不应只属于少数人,也不应被少数规则随时收回。它应该开放、可用、可构建,并服务于每一位开发者。
这与「摸高」并不矛盾,反而是一体两面:我们一只手向上摸高,挑战智能的极限;另一只手向下铺路,让最前沿的能力尽可能地开放与普惠。摸到的高度属于全人类,修成的道路也属于每一个人。
结语:为什么是现在,为什么是我们
有人会问:为什么智谱上市后反而还要继续倾注核心资源、向最不确定的方向「摸高」?因为我们相信一个朴素的道理:真正的登顶者,会把山修成路。
我们想清楚的那个本质,曾通过「悟道大模型」项目凝聚成几百位科学家的共识,又通过智谱的产业投资和整个生态,变成一代创业者起跳的基石。今天,我们想把这条路修得更高、更宽——高到能保护我们自己、守卫国家安全,高到能让人类有机会探索更多未知,探索宇宙的奥秘;也宽到能让每一位开发者、每一个团队,都走得上来。
在 AGI 时代,这些曾经遥不可及的事,第一次有了实现的可能。这正是我们这一代国人最大的幸运,也是最重的责任。
巨浪已来,趋势不可逆转。智谱要做那个迎着浪头、向上摸高的人。
不登顶,就是失败。
这一次,我们要摸到的,是属于全人类的那个高度。
智谱创始人 唐杰
2026 年 7 月 11 日
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