原文タイトル：《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：晚点チーム

晚点独家は、今日、智谱の創業者である唐杰が社内メールを発表し、智谱がAGIにおける今後の競争をどう理解しているかを説明したことを把握した。唐杰はその手紙の中で、智谱は今後もいわゆる「反直感」路線を継続し、「Touch High（摸高）計画」を開始すると述べた。すなわち、短期的なビジネスの現金化ではなく、引き続きAGI研究に焦点を当てるということだ。

AGIの終着点へ至る道には、越えなければならないいくつかの山があり、それこそが今日の技術トレンドで最も勢いが強い場所でもある。唐杰が挙げた4つの高峰はそれぞれ以下のとおり：

-長距離タスク（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は特に強調されている。智谱は「機械可説明性」に百億級の資源を投じて攻める計画だ。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解き明かし、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させることを意味する。

今年1月8日、智谱は116.2香港ドルの発行価格で、大規模言語モデルの第一号として香港取引所に上場した。その後半年で、智谱の株価は最高で2980香港ドルまで急騰し、発行価格に対して24倍超の上昇となり、時価総額は一時1.3兆香港ドルを突破した。

7月8日、11社のアンカー投資家が保有する2,500万株超が解禁され、智谱の時価総額400億香港ドル超の株式が流通に入った。市場は当初、売り圧力が顕在化するはずだと予想していたが、実際にはそれが起きず、智谱の株価は下がるどころか上昇した。翌日、智谱は1株1588香港ドル（約13%のディスカウント）で新株を配售すると発表し、調達額は約314億香港ドルだった。これは今年の香港株AI企業による単発の配售としては最高記録だ。

智谱公式の説明によると、配售で集めた資金は主に、基盤モデルの研究開発、計算（算力）インフラの構築、商業化の拡大、グローバルなエコシステムの配置に充てられるという。唐杰は公開書簡の中で、「知能の上限の跳躍に関する私たちの判断は、われわれが皆さんに最も伝えたい認知でもある」と述べた。

一連の総合評価の中で、智谱のGLM-5.2モデルは、海外の最先端モデルの能力限界にすでに到達していることが認められており、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歓迎されている。

以下は社内メール全文の内容：

《巨浪已来》

——すべての智谱の仲間と、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、反直感、そして集中」

智谱は決して「流行の波」を追う会社ではない。実験室から生まれ、この実験室には20年にわたる方法論がある。その方法論は3つの言葉で要約できる——本質、反直感、そして集中。深く考えてはじめて、十分に反し得る選択ができる。十分に反し得る選択をしたなら、十分に長く守らなければならない。

振り返れば、私たちのほぼすべての重要な選択は、かつて「反直感」に見えることがあった。2006年、私たちはデスクトップPC上の学術検索システムを抱え、冷ややかな状況に耐えていた。なぜなら、それが「学科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ことだと確信していたからだ。2021年から2022年にかけて、「機械に人のように考えさせる」ことが大多数の人から月面へのぼるような狂気の計画だと見られていたとき、私たちは資源を振り向け、1,000億パラメータに賭けてGLM-130Bを作った——それはChatGPTが世界を爆発させてからちょうど1年半前のことだ。そして智谱が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して捉え、基盤モデル研究へ全面的に回帰し、次世代モデルのために全力で突き進むことを決めた。

他の会社が鐘を鳴らすとき、私たちはゼロに戻る。これはパフォーマンスではなく信念だ。終点がAGIである以上、短期の利益や業界の風向きは、終局へ向かう途中の風景にすぎない。

今日まで私たちを支えてきたのは、一種の極致の集中と、至純至真の理想主義だ。学術検索システムをデスクトップ1台から数千万ユーザーまで育てるのに、私たちは10年を要した。大規模モデルの道では、さらに約10年をかけ、しかもこれからも揺るがず深く掘り続けていく。今日の智谱は、本質を問い続けたい、反直感に踏み出せる、そして物事を最後までやり切るために集中できる人々の集団だ——これが智谱の中核競争力の源泉である。

私たちはこの時代をどう見るか：知能の上限が書き換わっている

もし過去20年で私たちが学んだことがあるなら、それはこうだ。真のビジネスチャンスは、製品やモデルの微調整にあるのではなく、知能の上限の跳躍にある。これは、当下のAI変革に対する私たちの最も根本的な判断であり、私たちが皆さんに最も伝えたい認知でもある。

今回の変革は、本質的には一度の製品イノベーションでも、一度のビジネスモデル・イノベーションでもない。それは、技術革命そのものによって「知能の上限」が引き上げられることだ。誰がこの上限を上へさらに一寸押し上げることができるかが、あらゆる業界の能力限界を再定義する力を持つ。第一原理に集中する新世代AI企業が争っているのは、まさにこの一寸の突破である。

そして、知能の上限の進化には明確な道筋がある。人工知能は、感覚的知能から認知的知能への飛躍を遂げつつある。つまり、機械は「見える」「聞こえる」だけではなく、「理解する」「推論する」ことを始めている。そして次の一歩は、まさにAGIへ向かっている。

私たちはAGIを、素朴だが厳しい定義で捉えている。AGIとは、ある特定の天才の知能ではなく、人類の知能水準の総和である。それは、「相対論」級のレベルで独創的な知識を生み出す能力を持つべきだ。これは、本当に頂点に到達したかどうかを測る唯一の基準だ。終着点へ向かう道には、越えなければならないいくつかの山があり、それらは今日の技術トレンドで最も勢いが強い場所でもある：

第一の山：長距離タスク能力（Long Horizon Task）

今日最も心躍る突破は、モデルが非常に長いタスクを完遂できるようにすることだ。即時の質疑応答ではなく、数週間、数か月、さらには数年に及ぶ計画と遂行をまたぐ。例えば、ある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ことができるとすれば、それは本質的に、トップクラスのセキュリティ専門家の思考の仕方を学習しているのにほかならず、そして機械の耐久力によってそれを増幅しているのだ。

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

長距離タスクの上に重なる形で、自主的に駆動し、協調して作業し、7×24時間稼働するエージェント群が、新しい生産力の形態になる。私たちは以前「一人会社OPC」に触れたことがあるが、技術の歩みは想定よりも速い。私たちは「完全自動化された会社NPC」に向かっている。記憶（Memory）、継続学習（Continual Learning）、自己評価（Self-Judge）の3つの、パラダイム変革が必要だと考えられていた難題は、すでに技術とアプリケーションの両面からの二重の牽引によって段階的に解消されつつある。長いコンテキストと検索強化生成（RAG）が記憶の“雛形”へ近づけ、モデル反復の頻度の向上そのものが継続学習へ近づけ、最先端モデルでは自己評価の萌芽がすでに見え始めている。

第三の山：自己進化（Self-Evolving）

これは最も難しく、そして最も魅力的な山だ。AIによるAIトレーニングはすでに形になっている。モデルが自分でコードを書き、自分で合成データを洗浄・生成し、自分で自分を訓練する。これは多少の算力を消費するかもしれないが、最も貴重な人力と時間を節約できる。一方で大規模モデルの時代では、スピードが最重要だ。素早い反復は、知能の世代間ギャップを直接引き離す。海外のトップ企業が百万、あるいは200万規模のチップ相当の算力クラスタを構築し始めたとき、その本当の用途は、モデル自身を自分で訓練することに使うことになる可能性が高い。

この3つの山を越えた後に、何が起きるのか？

AIは「私」とは何か、自我の認知とは何かを学び始める。そしてさらに先では、人間の感情に触れる。さらに遠くでは、意識そのものへ。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——この道筋はすでに敷かれており、巨浪は来ていて、そして不可逆だ。

これは私たち一社だけの見解ではない。Google DeepMindは『From AGI to ASI』というレポートの中で、冷徹な断定を示している。つまり、単一モデルの能力が永遠に人間水準で止まったとしても、算力が増え続ける限り、スーパーインテリジェンスは無理やり「押し出される」可能性がある、と。彼らは推論している。もし世界で稼働可能なAGIの実例が毎年10倍の速度で増えるなら、5年後には1億体に達する。これらは同じ基盤の“脳”を共有し、思考効率が百倍に向上し、さらに経験をゼロコストで複製できる知能体群であり、集団レベルではASIと同等になる。言い換えれば、AGIからASIへ進むには、アルゴリズム層での突破だけでなく、超大規模算力資源の集約も必要だ。

こうした不可逆のトレンドは、上から下へと技術スタック全体を貫く。AGIが到来すれば、今日のアプリケーションはおそらく再構築され、AIネイティブになり、場合によってはこれらのアプリが不要になるかもしれない。オペレーティングシステムも書き換えられ、将来あなたがPCを開いたときに見えるのは「LLM OS」であり、あらゆる機能は必要に応じて生成（generate on demand）される。さらに深く踏み込めば、稼働して80年になるフォン・ノイマン体系への挑戦だ。金融、法律、EC、インターネット……いかなる業界も例外ではない。多くの友人が私に言う。企業を変革し、AIの歩みに追いつきたい、と。しかし「この不可逆の変革がすでに始まっている」と本質を洞察できた人は、残念ながらまだ多くはない。

私たちが全力で注ぐ方向：「摸高」

流れを見極めた後に残るのは選択だ。そして智谱の選択は、これまでどおり「反直感」だ。業界全体が一斉に商業化のスピードを上げている中で、私たちは上へ突破することを決めた。

私たちはこの戦略を「Touch High（摸高）計画」と名づけた。人工知能が、感知・認知から完全汎用知能へと跨ぐ歴史的節目において、智谱は「摸高」の姿勢で、現在の技術の物理的・アルゴリズム的限界に挑む。今後2年間、私たちは戦略的に投資する。短期のアプリの現金化を追うのではなく、AGIの次の高みを直撃する。

この投資は4つの主要な中核エンジンに集中する：

その一、長距離タスク。AIを「即時の質疑応答」から「壮大なプロジェクト」へ導く。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ライフサイクル全体を通じて「学ぶ、やる、記す」を体現できるようにする。そして、「新型の抗がん剤分子を設計する」といった壮大な目標を、自律的に数千の実行可能なサブタスクへと分解するトップレベルの能力を備える。

その二、自律エージェント・システム。「スマートアシスタント」から「デジタル社員」へ。数千にのぼる多様な専門領域の「性格」や「スキル」を含むエージェント社会を構築し、それらが自律的に議論し、協働し、コードを審査し、リソースを調整することで、「自動運転」レベルのデジタル生産力を実現する。

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中で、算力を進化の燃料へ変える。高品質な合成データ工場を構築し、AIとAIの対決（Self-Play）で知識を「無から有へ」生み出す。さらに安全なサンドボックス内で、システムが自身のコードを再構築できる能力を与え、進化スピードを人間のエンジニアの物理的制約から引き離す。

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、私が最も強調したい点だ。

能力が強くなるほど、安全の制約メカニズムもより堅牢でなければならない。智谱は創立当初から、準則を定めていた。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補助パッチを捨て、人類の倫理、社会の規範、そして国家の法律・法規を、モデルの価値関数の土台となる公理として書き込むことを堅持している。さらに、百億級の資源を投じて「機械可説明性」に取り組み、モデル意思決定の背後にあるニューロンの論理を解明し、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させる。同時に、国際的なAIガバナンスに積極的に参加し、AI技術が悪用されるのを防ぐ。

この切迫感は、杞憂ではない。海外の最先端のトップモデルがリスク考慮により全面的な公開発表を一時延期している中で、その企業の責任者がAIの深遠な影響について公に警告し、それが世界の力の構図を大きく塗り替えるのを見るなら、私たちはより冷静であるべきだ。スーパーインテリジェンスの実現と、スーパーアラインメントの研究は、必ず同時に推進されなければならない。これも、破壊的技術に直面したときに私たちが何度も立ち返って検討してきた命題だ。歴史が繰り返し示してきたように、ある技術が文明の進行を変え得るだけの力の規模に到達すると、安全はもはや付属品ではなく、技術が存続し許可されて適用されるための根本的前提となる。

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、人工知能は未来を導く戦略的技術として、その長期的発展には、オープンで協同的な産業エコシステムが欠かせないと考えてきた。最先端知能の価値は、技術的なブレークスルーそのものだけでなく、それがどれほど広く千の産業・万の業態に力を与え、すべての開発者に恩恵をもたらせるかにある。私たちは、真の安全は技術の閉鎖と壁に立脚して築かれるのではなく、陽の下で行われる広範な共建・共有・監督から生まれるのだと確信している。

まさに技術の普及に対する深い認同に基づき、智谱は自身の戦略的な回答を示した。近日、私たちはこれまでで最も能力の高いオープンソースモデルGLM-5.2を公開した。これは本当に使える百万（1M）上下文をサポートし、長距離タスクでもリードを維持し、全ユーザーに向けて開放される。そして最も緩いMITプロトコルで正式にオープンソース化する。つまり、誰もがダウンロードし、デプロイし、商用利用でき、主体による区別がない。これは会社が製品の形で示す揺るぎない姿勢だ。

私たちは別の道を信じることを選んだ。最先端の知能は、少数の人のものであるべきではないし、少数のルールによっていつでも取り戻されるべきでもない。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だ。

これは「摸高」と矛盾するどころか、表裏一体だ。私たちは片手で上へ摸高し、知能の限界に挑む。そしてもう片手で下へ道を敷き、最先端の能力ができるだけオープンに、そして普及するようにする。摸到した高さは人類全体に属し、修め上げた道もまた一人ひとりに属する。

結語：なぜ今で、なぜ私たちなのか

誰かが問うだろう。「なぜ智谱は上場した後も、重要な中核資源を投じ、最も不確実な方向へ『摸高』を続けるのか？」——私たちは、素朴な道理を信じているからだ。真に頂点へ登る者は、山を道に作り替えるのだ。

私たちが見極めたその本質は、「悟道大模型」プロジェクトを通じて数百名の科学者の共通認識として凝集され、さらに智谱の産業投資とエコシステム全体によって、一代の起業家が立ち上がるための礎になった。今日、私たちはこの道をさらに高く、さらに広く修めたい。自分自身を守り、国家の安全を守れるほど高く。人類により多くの未知を探り、宇宙の奥秘を探る機会を与えられるほど高く。そして、どの開発者、どのチームも上がってこられるほど広くしたい。

AGIの時代には、かつては遠くて手の届かなかったこれらのことが、初めて実現の可能性を持つようになる。これは私たち一世代の中国の人々にとって最大の幸運であり、そして最も重い責任でもある。

巨浪はすでに来た。トレンドは不可逆だ。智谱は、波の先へ向かい、上へ摸高する人になるべきだ。

頂点に立てなければ、それは失敗だ。

今回私たちが摸到するのは、人類全体に属するその高さだ。

智谱創始者 唐杰

2026 年 7 月 11 日

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