Título original：《晚点独家｜La carta interna de Tang Jie afirma que se iniciará el plan Touch High (“tocar la cima”), «No llegar a la cima es fracasar»》
Fuente original：Equipo de LatePost

LatePost en exclusiva supo que hoy el fundador de Zhipu, Tang Jie, publicó una carta interna en la que expone su comprensión sobre la próxima etapa de competencia por la AGI. En la carta, Tang Jie afirma que Zhipu continuará con la llamada ruta de la “antiintuición”, iniciando el “Touch High（摸高）plan” (“tocar la cima”), es decir, seguirá enfocándose en la investigación sobre AGI, y no en la monetización comercial a corto plazo.

En el camino hacia el punto final de la AGI, hay varias montañas que necesariamente hay que cruzar; y son precisamente donde ahora más se concentra la oleada tecnológica. Las cuatro cumbres que Tang Jie enumeró son:

-Tareas de largo horizonte（Long Horizon Task）

-Sistema de agentes inteligentes autónomos（Autonomous Agent System）

-Entrenamiento completamente autoconsistente（Fully Self Training）

-Gobernanza de seguridad llevada al extremo

Entre ellas, se enfatiza especialmente la gobernanza de seguridad llevada al extremo. Zhipu planea invertir recursos a escala de decenas de miles de millones para atacar la explicabilidad mecánica. Esto implica aclarar la lógica neuronal detrás de las decisiones del modelo y promover la transformación de sistemas de caja negra hacia sistemas transparentes y explicables.

El 8 de enero de este año, Zhipu debutó en la Bolsa de Hong Kong como la primera empresa de “big model” con un precio de emisión de 116,2 dólares de Hong Kong por acción. Posteriormente, en el transcurso de medio año, el precio de las acciones de Zhipu llegó a un máximo de 2.980 dólares de Hong Kong, lo que supone un aumento de más de 24 veces respecto al precio de emisión, y la capitalización bursátil llegó a superar en un momento dado los 1,3 billones de dólares de Hong Kong.

El 8 de julio, la liberación de más de 25 millones de acciones —en manos de 11 inversores “piedra angular”— hizo que esas acciones con una capitalización de mercado que supera los 40 mil millones de dólares de Hong Kong entraran en circulación. El mercado originalmente esperaba que no se materializara la presión vendedora, pero el precio de las acciones de Zhipu no solo no cayó, sino que subió. Al día siguiente, Zhipu anunció una colocación de nuevas acciones a 1.588 dólares de Hong Kong por acción, con un descuento de aproximadamente 13%, con la que recaudó alrededor de 31,4 mil millones de dólares de Hong Kong. Se trata de la cifra más alta en un solo acuerdo de colocación este año entre empresas de IA en acciones H.

Según la versión oficial de Zhipu, los fondos recaudados mediante la colocación se utilizarán principalmente para el desarrollo del modelo base, la construcción de infraestructura de cómputo, la expansión hacia la comercialización y el despliegue de ecosistemas globales. En la carta abierta, Tang Jie afirma que su juicio sobre la “transición del límite superior de la inteligencia” “también es el tipo de conocimiento que más queremos transmitir a todos”.

En una serie de evaluaciones integrales, se reconoció que el modelo Zhipu GLM-5.2 ya había alcanzado el límite de capacidades de los modelos más avanzados en el extranjero. Además, debido a sus características de código abierto, ha sido bien recibido en la comunidad tecnológica.

A continuación, el texto completo de la carta interna:

《巨浪已来》

— Para cada persona de Zhipu y para los socios que se preocupan por el futuro de la inteligencia artificial

¿Quiénes somos?：「esencia, antiintuición, enfoque」

Zhipu nunca ha sido una empresa que persiga modas o “puntos de moda”. Nació de un laboratorio, llevando consigo una metodología de veinte años de ese laboratorio. Esta metodología puede resumirse en tres palabras: esencia, antiintuición y enfoque: pensar lo suficientemente profundo, para poder elegir lo suficientemente valiente; elegir lo suficientemente valiente, exige mantenerse lo suficientemente firme durante el tiempo necesario.

Al mirar hacia atrás, casi cada decisión clave en nuestro camino se nos había hecho parecer “antiintuitiva”. En 2006, mantuvimos durante un tiempo prolongado un sistema académico de búsqueda en una computadora de escritorio, porque queríamos tener claro que detrás de eso había un “mecanismo de extracción de la evolución de las disciplinas” que valía la pena responder con diez años. Entre 2021 y 2022, cuando “hacer que las máquinas piensen como los humanos” fue visto por la mayoría como un plan tan delirante como alunizar, movilizamos recursos y apostamos por parámetros de billones, construimos GLM-130B—exactamente un año y medio antes de que ChatGPT detonara el mundo. Y el día del 8 de enero de 2026 en que Zhipu salió a bolsa en Hong Kong en acciones H, lo tomamos como un nuevo punto de partida: regresamos firmemente y de manera integral a la investigación de modelos base, y atacamos con todo al próximo modelo.

Mientras otros tocan la campana, nosotros volvemos a cero. Esto no es una pose: es una creencia. Si el objetivo final es la AGI, entonces los beneficios a corto plazo o las “olas” del sector solo son paisajes a lo largo del camino hacia el final.

Lo que nos ha sostenido hasta hoy es un idealismo de enfoque extremo y de pureza absoluta. Pasamos diez años para llevar el sistema de búsqueda académica desde una computadora de escritorio hasta millones de usuarios. En esta ruta de big models, también llevamos casi diez años, y seguiremos dedicándonos profundamente con firmeza. Hoy, Zhipu es un grupo de personas que están dispuestas a cuestionar la esencia, que se atreven con la antiintuición y que además pueden mantener el enfoque y hacer las cosas hasta el final: esa es la fuente de la ventaja competitiva central de Zhipu.

¿Cómo vemos este tiempo? Se está reescribiendo el límite superior de la inteligencia

Si en los últimos veinte años hemos aprendido algo, es esto: las verdaderas oportunidades comerciales nunca están en el ajuste fino de productos y modelos, sino en la transición del límite superior de la inteligencia. Este es nuestro juicio más fundamental sobre la transformación actual de la IA, y también el tipo de conocimiento que más queremos transmitirles.

Esta vez, la transformación no es, por esencia, una innovación de producto o de modelo de negocio, sino una revolución tecnológica que eleva el “límite superior de la inteligencia”. Quien logre primero empujar ese límite hacia arriba una fracción, podrá redefinir el límite de capacidades de cientos y miles de industrias. Todas las empresas de IA de nueva generación centradas en principios de primera instancia están compitiendo precisamente por esa fracción de avance.

Y la evolución del límite superior de la inteligencia sigue una ruta clara. La inteligencia artificial está completando el salto desde la inteligencia perceptiva hacia la inteligencia cognitiva: la máquina ya no solo “ve” y “oye”, sino que empieza a “entender” y “razonar”. Y el siguiente paso apunta directamente a la AGI.

Tenemos una definición sencilla pero estricta de AGI: la AGI no es la inteligencia de algún genio individual, sino la suma del nivel de inteligencia de toda la humanidad. Debería ser capaz de crear conocimientos originales a un nivel equivalente al de la “teoría de la relatividad”, y esta es la única vara con la que medimos si realmente llegamos a la cima. En el camino hacia este punto final hay varias montañas que necesariamente hay que cruzar; y son precisamente donde ahora más se concentra la oleada tecnológica:

Primera montaña: capacidad de tareas de largo horizonte（Long Horizon Task）

El avance más emocionante hoy es lograr que el modelo sepa completar una tarea extremadamente larga: no respuestas instantáneas, sino planificación y ejecución que abarcan semanas, meses e incluso años. Por ejemplo, un modelo puede buscar sin cansarse vulnerabilidades en software; en esencia, está aprendiendo la manera de pensar de un experto top en seguridad y, mediante la resistencia de la máquina, la amplía.

Segunda montaña: sistemas de agentes completamente autónomos（Autonomous Agent System）

Por encima de las tareas de largo horizonte, las colonias de agentes inteligentes que puedan impulsar de forma autónoma, colaborar y operar 7×24 horas se convertirán en una nueva forma de productividad. Ya hemos mencionado “OPC: una empresa por persona”, pero los pasos de la tecnología avanzan más rápido de lo previsto: nos encaminamos hacia la “empresa NPC completamente automatizada”. Los tres problemas que antes se consideraba que requerían un cambio de paradigma para resolverse—Memoria (Memory), Aprendizaje continuo (Continual Learning) y Autoevaluación (Self-Judge)—ya se están descomponiendo gradualmente bajo el doble impulso de la tecnología y la aplicación: el contexto largo y la generación mejorada con recuperación (RAG) se aproximan a la forma inicial de la memoria; aumentar la frecuencia de iteración del modelo en sí mismo aproxima el aprendizaje continuo; y los modelos de vanguardia ya han mostrado brotes de autoevaluación.

Tercera montaña: autoevolución（Self-Evolving）

Esta es la más difícil, pero también la más tentadora. El entrenamiento de IA para IA ya está tomando forma: el modelo escribe código por sí mismo, limpia y sintetiza datos por sí mismo y entrena a sí mismo. Quizá esto consuma algo de cómputo, pero ahorra el recurso humano y el tiempo más valiosos. Y en la era de los big models, la velocidad es lo más importante: una iteración rápida abre directamente la brecha generacional en el nivel de cognición. Cuando las principales empresas en el extranjero empiezan a construir clústeres de cómputo a escala de chips de un millón e incluso dos millones, su uso real probablemente sea permitir que el modelo se entrene a sí mismo.

¿Qué sucederá después de cruzar estas tres montañas?

La IA empezará a aprender qué es “yo” y qué es la auto cognición; luego tocará las emociones humanas; y más allá, la conciencia en sí misma. De la percepción a la cognición, de la cognición a lo general, y de lo general hacia la superinteligencia (ASI): el camino ya está trazado, la ola gigantesca ha llegado y es irreversible.

Esto no es una opinión de una sola empresa. En el informe de Google DeepMind “From AGI to ASI” se ofrece un veredicto frío: aunque la capacidad de un modelo individual se detenga para siempre en el nivel humano, siempre que el cómputo siga creciendo, la superinteligencia podría ser “apretada” a la fuerza fuera de ese límite. Ellos razonan que, si las instancias de AGI ejecutables a nivel global crecen a una velocidad de diez veces por año, cinco años después alcanzarán cien millones. Estos agentes que comparten el mismo cerebro subyacente, mejoran la eficiencia de pensamiento en cien veces y copian experiencias sin costo, a nivel de conjunto son equivalentes a ASI. En otras palabras, pasar de AGI a ASI no solo requiere avances a nivel de algoritmos, sino también la convergencia de recursos de cómputo extremadamente grandes.

Esta tendencia irreversible atravesará de arriba abajo todo el stack tecnológico. Cuando llegue la AGI, quizá todas las aplicaciones de hoy deban reestructurarse como nativas de IA, o incluso ya no necesiten esas aplicaciones; el sistema operativo podría reescribirse. En el futuro, cuando abras tu computadora, verás un “LLM OS”, y todas las funciones se generarán bajo demanda (generate on demand). Y más profundamente, se desafía la arquitectura de Von Neumann, que ha estado funcionando durante ochenta años. Finanzas, derecho, e-commerce, internet… ninguna industria quedará al margen. Muchos amigos me encuentran y dicen que quieren transformar empresas y seguir el paso del AI, pero quienes realmente perciben que esta transformación irreversible ya ha comenzado siguen siendo pocos.

La dirección en la que concentramos todos nuestros esfuerzos: “tocar la cima（摸高）”

Después de reconocer la tendencia, lo que queda es elegir. Y la elección de Zhipu, como siempre, es “antiintuitiva”: en un momento en que el sector acelera de forma general la monetización comercial, decidimos abrirnos paso hacia arriba.

Nombramos esta estrategia “Touch High（摸高）plan”. En el punto histórico en el que la inteligencia artificial pasa de la percepción y la cognición hacia la inteligencia plenamente general, Zhipu desafiará, con una postura de “tocar la cima”, los límites físicos y algorítmicos de la tecnología actual. En los próximos dos años, planeamos una inversión estratégica: no buscamos monetizar aplicaciones a corto plazo, sino apuntar directamente al próximo alto del camino hacia la AGI.

Esta inversión se centrará en cuatro motores centrales:

El primero, tareas de largo horizonte. Llevar a la IA de “preguntas y respuestas instantáneas” hacia “ingenierías ambiciosas”: desarrollar una nueva arquitectura de memoria, para que el modelo atraviese todo el ciclo de vida del proyecto “aprender, hacer y recordar”, y tenga la capacidad de descomponer de forma autónoma objetivos ambiciosos (por ejemplo, “diseñar una molécula de fármaco anticáncer de nueva generación”) en miles de sub-tareas ejecutables.

El segundo, sistemas de agentes inteligentes autónomos. De “asistente inteligente” hacia “empleado digital”: construir una sociedad de agentes inteligentes que incluya decenas de miles de “personalidades” y “habilidades” profesionales diferentes; que discutan de manera autónoma, colaboren, revisen código y gestionen recursos, logrando una productividad digital a nivel de “conducción autónoma”.

El tercero, entrenamiento completamente autoconsistente (Fully Self Training). En el momento en que los datos de alta calidad de humanos estén por agotarse, convertir el cómputo en combustible para la evolución: construir fábricas de datos sintéticos de alta calidad; mediante el juego de IA contra IA (Self-Play) lograr el “surgir de la nada” del conocimiento; y dentro de un sandbox de seguridad, dotar al sistema con la capacidad de reconfigurar por sí mismo su propio código, de modo que la velocidad de evolución se libere de las limitaciones físicas de los ingenieros humanos.

El cuarto, gobernanza de seguridad llevada al extremo. Este es el que más quiero enfatizar dentro de estos cuatro motores.

Cuanto más fuerte sea la capacidad, más sólidas deben ser las restricciones de seguridad. Desde el inicio de su fundación, Zhipu estableció criterios: la IA debe servir al bienestar de la humanidad y servir a las estrategias nacionales. La empresa descarta parches de seguridad “de extensión” y, en su lugar, incorpora como axiomas de base la ética humana, las normas sociales y las leyes y regulaciones nacionales en la función de valor del modelo. También planea invertir recursos a escala de decenas de miles de millones para atacar la “explicabilidad mecánica”, aclarando la lógica neuronal detrás de las decisiones del modelo y promoviendo la transformación de sistemas de caja negra en sistemas transparentes y explicables. Además, participa activamente en la gobernanza internacional de la IA para prevenir el abuso de la tecnología de IA.

Esta urgencia no es una preocupación infundada. Cuando los principales modelos de vanguardia en el extranjero se retrasan en su publicación integral por consideraciones de riesgo, y cuando los responsables de esas empresas advierten públicamente sobre el impacto profundo de la IA en el reordenamiento de las fuerzas globales, deberíamos estar más lúcidos: la investigación para lograr la superinteligencia y la superalineación debe avanzar en paralelo. Este también es un planteamiento que revisamos repetidamente al enfrentar tecnologías disruptivas: la historia muestra una y otra vez que cuando una tecnología alcanza un nivel de potencia suficiente para cambiar el curso de la civilización, la seguridad deja de ser un accesorio; es el requisito fundamental para que la tecnología pueda seguir existiendo y se le permita ser aplicada.

Ecosistema abierto: la lógica subyacente de la democratización de la inteligencia y de la gobernanza de seguridad

Siempre hemos creído que, como tecnología estratégica que lidera el futuro, el desarrollo a largo plazo de la inteligencia artificial no puede separarse de un ecosistema industrial de cooperación abierta. El valor de la inteligencia de vanguardia no solo radica en el avance técnico en sí, sino en si puede habilitar ampliamente a miles de industrias y beneficiar a cada desarrollador. Creemos firmemente que la seguridad verdadera no se construye sobre el cierre tecnológico y los muros, sino que proviene de la construcción, el intercambio y la supervisión generalizados bajo el sol.

Precisamente por nuestro profundo reconocimiento a la democratización tecnológica, Zhipu ha presentado su respuesta estratégica. Recientemente publicamos el modelo open source con la mayor capacidad hasta ahora: GLM-5.2, que admite un contexto de millón (1M) realmente utilizable. En tareas de largo horizonte sigue manteniendo el liderazgo, se abre a todos los usuarios y se abrirá de forma oficial con la licencia MIT más permisiva. Cualquiera puede descargarlo, desplegarlo y usarlo comercialmente; no hay restricciones por tipo de entidad. Esta es la postura firme de la empresa al expresar su determinación en forma de producto.

Elegimos creer en otra ruta: la inteligencia de vanguardia no debería pertenecer solo a unos pocos, ni debería que las reglas de pocos la retiren en cualquier momento. Debe estar abierta, ser utilizable, poder construirse y servir a cada desarrollador.

Esto no contradice “tocar la cima”; al contrario, es una cuestión de dos caras de lo mismo: con una mano tocamos la cima hacia arriba para desafiar los límites de la inteligencia; con la otra, tendemos un camino hacia abajo para que las capacidades más adelantadas se abran y se democratizen lo máximo posible. La altura alcanzada pertenece a toda la humanidad; el camino trazado para llegar pertenece a cada persona.

Conclusión: por qué ahora, por qué nosotros

Alguien podría preguntar: ¿por qué después de cotizar en bolsa Zhipu seguiría invirtiendo sus recursos centrales y “tocando la cima” hacia el rumbo más incierto? Porque creemos en una verdad sencilla: el verdadero que llega a la cima convierte la montaña en un camino.

Esa esencia que queremos tener clara, se consolidó como consenso entre varios cientos de científicos a través del proyecto “modelo para alcanzar la iluminación”, y luego se convirtió en la base para que una nueva generación de emprendedores despegue gracias a la inversión industrial de Zhipu y al ecosistema entero. Hoy queremos construir ese camino más alto y más ancho: lo suficientemente alto como para protegernos a nosotros mismos y resguardar la seguridad nacional; lo suficientemente alto como para dar a la humanidad la oportunidad de explorar más incógnitas y los misterios del universo. Y también lo suficientemente ancho como para que cada desarrollador y cada equipo puedan avanzar hasta allí.

En la era de la AGI, cosas que antes parecían inalcanzables por primera vez tienen posibilidad de hacerse realidad. Esta es la mayor fortuna para la gente de nuestra generación y también la responsabilidad más pesada.

La ola gigantesca ya ha llegado y la tendencia es irreversible. Zhipu hará el papel de la persona que se enfrenta a las olas y toca la cima hacia arriba.

No llegar a la cima es fracasar.

Esta vez, lo que vamos a tocar es esa altura que pertenece a toda la humanidad.

Fundador de Zhipu, Tang Jie

11 de julio de 2026

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