原文标题：《晚点独家｜唐杰内部信称将开启 Touch High（摸高）计划，「不登顶，就是失败」》
原文来源：晚点团队

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：

-長いタスク（Long Horizon Task）

-自律エージェントシステム（Autonomous Agent System）

-完全自己訓練（Fully Self Training）

-究極の安全ガバナンス

その中でも、究極の安全ガバナンスが特に強調されており、智谱は百億規模の資源を投じて機械的な解釈可能性に取り組む計画です。これは、モデルの意思決定の背後にあるニューロンの論理を明らかにし、ブラックボックスのシステムを透明で説明可能なシステムへと転換することを意味します。

今年 1 月 8 日、智谱は 116.2 港元の発行価格をもって大規模言語モデルの第一号として香港取引所に上場し、その後半年で、智谱の株価は最高 2980 港元まで上昇し、発行価格に比べて 24 倍以上に達しました。時価総額は一時 1.3 万億港元を超えました。

7 月 8 日、11 人の基石投資家が保有する 2500 万株超が解禁され、智谱の時価総額 400 億港元超の株式が流通に入りました。市場では当初、売り圧力が出るはずだと見られていましたが、実現せず、智谱の株価はむしろ下がらずに上がりました。翌日、智谱は 1 株 1588 港元、約 13% のディスカウントで新株を配売すると発表し、調達額は約 314 億港元でした。これは今年の香港上場 AI 企業による単発の配売としては最高記録です。

智谱公式の説明によると、配売で調達した資金は主に基盤モデルの研究開発、計算資源（算力）基盤インフラの構築、商業化の拡大、そしてグローバルなエコシステムの構築に充てられます。唐杰は公開書簡の中で、スマートさの上限が跳躍するという判断について「こちらが皆さんに伝えたい認知そのものだ」と述べています。

一連の総合評価の中で、智谱 GLM-5.2 モデルは、海外で最前線のモデル能力の限界にすでに到達していると認められており、さらにオープンソースであることから技術コミュニティ内でも歓迎されています。

以下は内部書簡の全文内容です：

《巨浪已来》

——すべての智谱の人々、そして人工知能の未来を気にかけるパートナーへ

私たちは誰か：「本質、反直観、集中」

智谱は決して“流行の波”を追う会社ではありません。実験室から生まれ出てきた会社であり、この実験室の 20 年にわたる方法論を背負っています。この方法論は「本質」「反直観」「集中」の3つの言葉で要約できます。十分深く考えて初めて、十分大胆に選べる。十分大胆に選んだなら、十分長く守り抜かなければならない。

振り返れば、私たちのほとんどすべての重要な選択は、当時「反直観」に見えました。2006 年、デスクトップの学術検索システムを抱えて冷えた席でじっと待っていたのは、背後にあるのが「学問分野の進化メカニズムを掘り起こす」という、10 年かけて答える価値のある事柄だと理解できたからです。2021 年から 2022 年にかけて、「機械が人のように考える」ことが大多数の人から“月へ行く”のような狂気の計画だと見なされていたとき、私たちはリソースを振り向け、千億パラメータに賭けて GLM-130B を作りました——それは ChatGPT が世界を爆発させるちょうど 1 年半前です。また、智谱が 2026 年 1 月 8 日に H 株として上場したその日、私たちはそれを新たな起点と捉え、基盤モデル研究へと全面的に回帰することを固く決め、次世代モデルへの挑戦に全力を注ぎました。

皆が鐘を鳴らすとき、私たちはゼロに戻る。これは姿勢ではなく信念です——終点が AGI である以上、短期の利益や業界の風向きは、最終局面へ至る途中の風景にすぎません。

私たちが今日まで歩み続けられたのを支えているのは、極限の集中と、至真至純な理想主義です。学術検索システムは、1 台のデスクトップから数千万人ユーザーへ。私たちは 10 年かけました。大規模モデルの道もまた、ほぼ 10 年を費やし、そしてこれからも揺るぎなく深く掘り下げていきます。今日の智谱は、本質を問い続けることを厭わず、反直観にも踏み出し、そして物事を最後までやり切ることに集中できる人々の集団です——これこそが智谱のコアとなる競争力の源泉です。

私たちはこの時代をどう見ているか：知能の上限は書き換えられている

もし過去 20 年で私たちが学んだことが 1 つあるとすれば、それは「真のビジネスチャンスは、製品やモデルの微調整の中には決してなく、知能の上限が跳躍するところにある」ということです。これが、私たちが現在の AI 変革に対して抱いている最も根本的な判断であり、皆さんに伝えたい認知そのものでもあります。

今回の変革の本質は、プロダクト革新やビジネスモデル革新というよりも、技術革命そのものが「知能の上限」を引き上げたことにあります。誰がその上限を、ほんの一寸でも上へ押し上げられるか——それが、千の産業の能力の境界を改めて定義し直すことにつながります。第一原理に徹する新世代 AI 企業が争っているのは、まさにその“一寸の突破”なのです。

そして知能の上限の進化には、明確な道筋があります。人工知能は、感知知能から認知知能へと跨る完成へ向かっています。機械はもはや「見て」「聞いて」終わりではなく、「理解」し「推論」し始めます。そして次の一歩は、正に AGI へ向かっています。

私たちは AGI について、素朴だが厳しい定義を持っています。AGI は、ある天才の知能そのものではなく、人類全体の知能レベルの総和です。それは「相対論」級のオリジナルな知識を生み出す能力を備えているべきです。これが、本当に頂点に到達したかどうかを測る唯一の基準です。終点へ至る道のりにはいくつかの“必ず越えなければならない山”があり、それらは今日、技術の波が最も激しくうねっている場所でもあります：

第一の山：長いタスク能力（Long Horizon Task）

最もわくわくさせる突破は、モデルが非常に長いタスクをこなせるようになったことです。即時の質疑応答ではなく、数週間、数か月、さらには数年にわたる計画と実行です。例えば、モデルが疲れることなくソフトウェアの中で脆弱性を探すのは、本質的には“トップクラスのセキュリティ専門家”の思考方法を学び、それを機械の持久力によって増幅しているからです。

第二の山：完全に自律したエージェントシステム（Autonomous Agent System）

長いタスクの上に、そのまま自律的に駆動し、協調して作業し、7×24 時間稼働できるエージェント群が、新しい生産力の形態になるでしょう。私たちはかつて「一人会社 OPC」について話しましたが、技術の歩みは想定よりも速い——私たちは「完全自動化企業 NPC」へ向かっています。記憶（Memory）、継続学習（Continual Learning）、自己評価（Self-Judge）という、従来はパラダイム変革が必要だと考えられていた 3 つの難題は、現在、技術とアプリケーションの両方の駆動力の下で、段階的に解消されつつあります。長いコンテキストと検索強化生成（RAG）が記憶の雛形に近づき、モデルの反復頻度の向上そのものが継続学習に近づき、最先端モデルでは自己評価の芽がすでに見え始めています。

第三の山：自己進化（Self-Evolving）

これは最も困難で、同時に最も魅力的な山です。AI に AI を学習させることはすでに形になっています——モデルが自分でコードを書き、自分でデータをクリーニングして合成し、自分で自分を訓練するのです。これにはある程度の計算資源が消費されるかもしれませんが、最も貴重な人的資源と時間を節約できます。そして大規模モデルの時代において、スピードは最も重要です。素早い反復は、認知の世代間ギャップを直接引き離します。海外のトップ企業が数十万、あるいは 20 万チップ級の算力クラスターの構築を始めているのなら、その真の用途は、最終的に「モデルが自分自身を学習する」ことにある可能性が高いでしょう。

この 3 つの山を越えたら、何が起こるのか？

AI は「私」とは何か、自己認知とは何かを学び始めます。その先では、人間の感情に触れるでしょう。さらに遠くでは、意識そのものへと至ります。感知から認知へ、認知から汎用へ、汎用からスーパーインテリジェンス（ASI）へ——この道はすでに敷かれており、巨浪は来ていて、不可逆です。

これは私たち一社の意見ではありません。Google DeepMind は『From AGI to ASI』というレポートで、冷厳な見解を示しています。つまり、単一モデルの能力が永遠に人間レベルで止まったとしても、計算資源が増え続ける限り、スーパーインテリジェンスは無理やり「押し出される」のかもしれない、という推論です。彼らは、世界で稼働可能な AGI インスタンスが年 10 倍の速度で増えるなら、5 年後には 1 億に達すると見積もっています。同じ基盤となる“脳”を共有し、思考効率が 100 倍に高まり、かつ経験をコストゼロで複製できるこれらの知能体は、群れのレベルでは ASI に等しいのです。言い換えると、AGI から ASI へ進むには、アルゴリズム面でのブレークスルーだけでなく、超大規模な算力資源の集約も必要になります。

この不可逆な潮流は、上から下へと技術スタック全体を貫いていきます。AGI が到来すれば、今日のアプリは再構築され、AI ネイティブになるかもしれませんし、そもそもそれらのアプリが不要になる可能性もあります。オペレーティングシステムは書き換えられ、将来あなたがコンピューターの電源を入れたときに見えるのは「LLM OS」であり、すべての機能は必要に応じて生成（generate on demand）されます。さらに深いところでは、80 年以上動いてきたフォン・ノイマン体系への挑戦が待っています。金融、法律、EC、インターネット……どの業界も例外ではありません。多くの友人が私に、「企業を変革し、AI への歩みを追いかけたい」と言ってきますが、「この不可逆な変革がすでに始まっている」と深く洞察できた人は、まだごくわずかです。

私たちが全力で注ぎ込む方向：「摸高」

潮流を見極めた後、残るのは選択です。そして智谱の選択は、これまでと同様に「反直観」です。業界全体が商業化の速度を上げている中で、私たちは上へブレークすることを決めました。

私たちは、この戦略を「Touch High（摸高）计划」と名付けました。人工知能が感知・認知から完全な汎用知能へと跨ぐ歴史的な節目において、智谱は「摸高」の姿勢で、現在の技術の物理的・アルゴリズム的な限界に挑みます。今後 2 年間、私たちは戦略的に投入する計画です——短期のアプリによる収益を狙うのではなく、AGI の次の高地を直接目指します。

この投資は、4 つの主要なコアエンジンに集中します：

その一、長いタスク。AI を「即時の質疑応答」から「壮大なプロジェクト」へ。新世代の記憶アーキテクチャを研究開発し、モデルがプロジェクトの全ライフサイクルを通じて「学びながら、作りながら、覚えながら」を実現するとともに、「（例：新型の抗がん剤分子を設計する）」といった壮大な目標を、数千の実行可能なサブタスクへと自律的に分解できるトップレベル能力を備えます。

その二、自律知能体システム。「スマートアシスタント」から「デジタル社員」へ。数千もの異なる専門領域の「性格」と「スキル」を備えたエージェント社会を構築し、それらが自律的に討論し、協調し、コードを審査し、リソースを調整して、「自動運転」レベルのデジタル生産力を実現します。

その三、完全自己訓練（Fully Self Training）。人類の高品質データが尽きかけるこの局面で、算力を進化の燃料へ変換する——高品質な合成データ工場を構築し、AI と AI の対戦による抗い合い（Self-Play）で知識を「無から生み出す」実現へ近づけます。そして安全なサンドボックス内で、システムに自らを再構築するコードの能力を与え、進化スピードを人間のエンジニアという“物理的制約”から引き離します。

その四、究極の安全ガバナンス。これは4つのエンジンの中で、私が特に重視したい点です。

能力が高まるほど、安全の制約メカニズムもより盤石でなければなりません。智谱は創立当初からの基準を定めています。AI は人類の福祉に奉仕し、国家戦略に奉仕しなければならない。会社は“外付けの安全パッチ”を捨て、人間の倫理、社会規範、そして国家の法律・法規を、モデルの価値関数の基礎公理として書き込む方針です。さらに、百億級の資源を投じて「機械的な解釈可能性」に取り組み、モデルの意思決定の背後にあるニューロンの論理を明らかにし、ブラックボックスを透明で説明可能なシステムへ転換します。同時に、国際的な AI ガバナンスにも積極的に参加し、AI 技術が悪用されることを防ぎます。

この切迫感は、杞憂ではありません。海外の最先端トップモデルがリスク面の考慮から全面的な公開リリースを一時的に見送っているとき、その企業責任者が AI の深遠な影響について公に警告し、それが世界の勢力構図を深く再形成する可能性があるなら、私たちはより一層冷静であるべきです。超知能の実現と超アライメントの研究は、同時に推し進めなければなりません。これこそが、破壊的な技術に直面するたびに何度も見直してきた命題です——歴史が何度も示しているように、ある技術が文明の進行を変え得るだけの“力の桁”に到達したとき、安全はもはや付属品ではなく、技術が存続し、そして適用を許されるための根本前提になります。

オープンなエコシステム：知能の普及と安全ガバナンスの基底ロジック

私たちは常に、人工知能が未来を導く戦略的技術である以上、その長期的な発展は、オープンで協働的な産業エコシステムなしには成り立たないと考えています。最先端の知能の価値は、技術のブレークスルーそのものだけでなく、それが千の産業に広く力を与え、すべての開発者に恩恵をもたらせるかにあります。私たちは、本当に安全が技術の閉鎖や壁によって作られるのではなく、陽の当たる場所での広範な共建、共有、監督から生まれるものだと信じています。

技術の普及に対する深い共感に基づき、智谱は自身の戦略的な答えを提示しました。先日、これまでで最も高い能力を持つオープンソースモデル GLM-5.2 を公開しました。これは、本当に使える 100 万（1M）上下文をサポートし、長いタスクでもリードを維持しつつ、全ユーザーに向けて公開されます。さらに、最も緩やかな MIT プロトコルで正式にオープンソース化されます——誰でもダウンロード、デプロイ、商用利用ができ、主体による区別はありません。これは、プロダクトの形で表す会社の揺るぎない姿勢です。

私たちは、別の道も選びます。最前線の知能は少数の人にだけ属すべきではなく、少数のルールによっていつでも取り上げられるべきではありません。それはオープンで、使えて、構築でき、そしてすべての開発者に奉仕すべきです。

これは「摸高」と矛盾しません。むしろ一体の両面です。私たちは片手で上へ摸高し、知能の限界に挑む。一方で、もう片手で下へ道を敷き、最前線の能力を可能な限りオープンにし、広く普及させます。摸った高さは人類全体のものであり、完成させた道は誰にとっても属します。

結語：なぜ今なのか、なぜ私たちなのか

誰かが「なぜ智谱は上場したのに、それでもなおコア資源を注ぎ、最も不確実な方向へ『摸高』を続けるのか？」と問うかもしれません。なぜなら、私たちは素朴な真理を信じているからです。本当に頂点へ登る者は、山を“道”に作り替えるはずです。

私たちが見極めた本質は、「悟道大模型」プロジェクトを通じて数百人の科学者の共通認識となり、さらに智谱の産業投資とエコシステム全体を通して、次世代の起業家が跳び出すための礎へと変わりました。今日、私たちはこの道をより高く、より広く作りたいのです。自分たちを守り、国家の安全を守れるほど高く——人類がより多くの未知を探り、宇宙の奥秘を探る機会を得られるほど高く。そして、すべての開発者、すべてのチームがのぼっていけるほど広く。

AGI の時代には、これらかつては手の届かなかったことが、初めて実現の可能性を持ちます。これが、私たちこの世代の国民にとって最大の幸運であり、最も重い責任でもあります。

巨浪は来ていて、潮流は不可逆です。智谱は、その波に向かって、上へ摸高する人にならなければなりません。

頂点に登らなければ、失敗です。

今回私たちが摸高するのは、人類全体に属するその高さです。

智谱创始人 唐杰

2026 年 7 月 11 日

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