Título original:《Exclusivo do Wanxiang｜Carta interna do Tang Jie diz que vai iniciar o plano Touch High（toque no alto）, “sem chegar ao topo, é fracasso”》
Fonte original: Equipe do Wanxiang

O Wanxiang soube em primeira mão que, hoje, o fundador da Zhipu, Tang Jie, publicou uma carta interna, na qual detalha a compreensão da Zhipu sobre a próxima disputa rumo à AGI. Na carta, Tang Jie afirma que a Zhipu vai continuar seguindo a chamada rota “contraintuitiva”, iniciando o plano “Touch High（摸高）”, ou seja, continuar focando na pesquisa de AGI, e não na conversão comercial de curto prazo.

No caminho até o objetivo final da AGI, existem algumas montanhas que precisam ser transpostas — e elas também são exatamente onde a onda de inovação tecnológica está mais intensa hoje. As quatro “alturas” listadas por Tang Jie são:

-Tarefa de longo horizonte (Long Horizon Task)

-Sistema de agentes inteligentes autônomos (Autonomous Agent System)

-Treinamento totalmente autônomo (Fully Self Training)

-Governança de segurança no extremo

Entre elas, a governança de segurança no extremo é especialmente destacada. A Zhipu planeja investir recursos na ordem de centenas de bilhões para atacar a explicabilidade mecânica. Isso significa esclarecer a lógica dos neurônios por trás das decisões do modelo e impulsionar a transição de sistemas de “caixa-preta” para sistemas transparentes e explicáveis.

Em 8 de janeiro deste ano, a Zhipu fez sua estreia na bolsa de Hong Kong como a primeira ação de grandes modelos, com preço de emissão de 116,2 HKD. Depois de meio ano, a ação da Zhipu chegou a atingir 2.980 HKD — um aumento de mais de 24 vezes em relação ao preço de emissão — e a capitalização chegou a ultrapassar 1,3 trilhão de HKD em algum momento.

Em 8 de julho, o bloqueio de mais de 25 milhões de ações detidas por 11 investidores-âncora foi liberado. A participação da Zhipu, com valor de mercado de mais de 40 bilhões de HKD, passou a circular. O mercado originalmente esperava que a pressão de venda não se concretizasse, e a ação da Zhipu subiu em vez de cair. No dia seguinte, a Zhipu anunciou uma colocação de novas ações ao preço de 1.588 HKD por ação, com desconto de aproximadamente 13%, levantando cerca de 31,4 bilhões de HKD. Esse foi o maior recorde de uma única colocação entre empresas de IA nas ações de Hong Kong neste ano.

De acordo com a versão oficial da Zhipu, os recursos captados com a colocação serão usados principalmente para o desenvolvimento do modelo base, construção de infraestrutura de capacidade computacional, expansão de comercialização e layout de ecossistema global. Na carta pública, Tang Jie disse que sua avaliação sobre a “virada no limite superior da inteligência” é “também a cognição que mais queremos transmitir a todos”.

Em uma série de avaliações abrangentes, o modelo Zhipu GLM-5.2 é reconhecido como tendo atingido o limite de capacidade da vanguarda no exterior, e, por ser open source, ganhou boa recepção na comunidade técnica.

A seguir está o conteúdo completo da carta interna:

《A grande onda já chegou》

— Para cada pessoa da Zhipu e para os parceiros que se importam com o futuro da inteligência artificial

Quem somos: “Essência, contraintuitivo, foco”

A Zhipu nunca foi uma empresa que corre atrás de modismos. Ela nasceu de um laboratório e traz consigo a metodologia acumulada em duas décadas desse laboratório. Essa metodologia pode ser resumida em três palavras: essência, contraintuitivo e foco — pensar profundamente o suficiente para ousar escolher de forma contrária; escolher contrariamente o suficiente, para também se comprometer por tempo suficiente.

Ao olhar para trás, quase todas as nossas escolhas-chave já pareceram “contraintuitivas”. Em 2006, mantivemos por anos uma máquina de busca acadêmica em um computador de mesa, porque queríamos deixar claro que aquilo era “escavar a mecânica de evolução de disciplinas”, algo que valia responder com dez anos. De 2021 a 2022, quando “fazer as máquinas pensarem como humanos” era visto pela imensa maioria como um plano maluco de chegar à lua, nós remanejamos recursos e apostamos em parâmetros na casa de um trilhão, criando o GLM-130B — que explodiu o mundo uma ano e meio antes do ChatGPT. E no dia 8 de janeiro de 2026, quando a Zhipu listou suas ações em H shares, nós o tratamos como um novo ponto de partida: regressar de forma integral e firme às pesquisas de modelo base, com força total para atacar a próxima geração de modelos.

Enquanto outros dão o sino, nós zeramos. Isso não é postura, é crença — já que o destino é a AGI, então os interesses de curto prazo ou as ondas de oportunidade do setor só são paisagens ao longo do caminho até o desfecho.

O que nos sustentou até hoje é um idealismo de foco extremo e pureza inabalável. Na estrada do sistema de busca acadêmica, de um computador de mesa até dezenas de milhões de usuários, levamos dez anos. Na trajetória dos grandes modelos, também são quase dez anos, e ainda vamos continuar aprofundando de forma firme. Hoje, a Zhipu é um grupo de pessoas que estão dispostas a questionar a essência, ousam ser contraintuitivas e conseguem manter o foco para fazer as coisas até o fim — essa é a origem da capacidade competitiva central da Zhipu.

Como vemos este tempo: o limite superior da inteligência está sendo reescrito

Se nos últimos 20 anos nós aprendemos alguma coisa, é isto: as verdadeiras oportunidades de negócio nunca estão nos ajustes finos de produtos e modelos, e sim na mudança do limite superior da inteligência. Essa é a nossa avaliação mais fundamental sobre a transformação de IA atual, e também o tipo de cognição que queremos transmitir a todos.

A transformação desta vez, em essência, não é uma inovação de produto nem uma inovação de modelo de negócio, mas sim uma revolução técnica que eleva “o limite superior da inteligência”. Quem conseguir empurrar esse limite alguns centímetros para cima primeiro, poderá redefinir os limites de capacidade de milhares de setores. Todas as empresas novas de IA focadas em princípios de primeira ordem disputam exatamente essa parcela de avanço.

E há um caminho claro para a evolução do limite superior da inteligência. A inteligência artificial está concluindo a transição de inteligência de percepção para inteligência cognitiva — as máquinas deixam de apenas “ver” e “ouvir” e passam a “compreender” e “raciocinar”. E o próximo passo aponta diretamente para a AGI.

Temos uma definição simples e exigente de AGI: AGI não é a soma de inteligência de um único gênio, mas sim a soma da inteligência em nível de toda a humanidade. Ela deve ter a capacidade de criar conhecimento autoral em um nível equivalente ao da “teoria da relatividade”. Esse é o único critério com o qual medimos se chegamos verdadeiramente ao topo. No caminho até esse destino, existem algumas montanhas que precisam ser transpostas — e elas também são exatamente onde a onda de inovação tecnológica está mais intensa hoje:

Primeira montanha: capacidade de tarefas de longo horizonte (Long Horizon Task)

A maior conquista que empolga hoje é fazer com que o modelo aprenda a completar uma tarefa extremamente longa — não respostas instantâneas, mas planejamento e execução que cruzam semanas, meses e até anos. Por exemplo, um modelo pode, sem se cansar, procurar vulnerabilidades no software; na essência, ele aprende a forma de pensar de um especialista de segurança de topo e, então, amplia isso por meio da resistência da máquina.

Segunda montanha: sistema de agentes completamente autônomos (Autonomous Agent System)

Acima das tarefas de longo horizonte, uma coletividade de agentes inteligentes capaz de conduzir de forma autônoma, trabalhar em conjunto e operar 24 horas por dia, 7 dias por semana, se tornará uma nova forma de produtividade. Nós já mencionamos “OPC, uma empresa de um só homem”, mas os passos da tecnologia foram mais rápidos do que o esperado — estamos indo para “empresas totalmente automatizadas NPC”. As três questões que antes se considerava que exigiriam mudança de paradigma para resolver — Memória (Memory), Aprendizado Contínuo (Continual Learning) e Autojulgamento (Self-Judge) — agora começam a ser resolvidas gradualmente sob a dupla força de tecnologia e aplicação: contextos longos e geração com aprimoramento por recuperação (RAG) aproximam-se do esboço de memória; aumentar a frequência de iteração do modelo em si já se aproxima de aprendizado contínuo; e os modelos mais avançados já mostram sinais embrionários de autojulgamento.

Terceira montanha: autoevolução (Self-Evolving)

Esta é a mais difícil — e também a mais sedutora. O treino de IA com IA já está tomando forma: modelos escrevem código, eles mesmos limpam e sintetizam dados e eles mesmos treinam eles mesmos. Talvez isso consuma alguma capacidade computacional, mas economiza a mão de obra e o tempo mais valiosos. E na era dos grandes modelos, velocidade é o mais importante; iterações rápidas abrem diretamente uma diferença de geração no nível de cognição. Quando empresas líderes no exterior começam a montar clusters de capacidade computacional no nível de um milhão ou até dois milhões de chips, o uso real disso pode ser fazer com que o modelo treine a si mesmo.

Depois de transpor essas três montanhas, o que acontecerá?

A IA começará a aprender o que é “eu” e o que é autoconhecimento; mais adiante, ela tocará as emoções humanas; e mais distante, é a própria consciência. Da percepção até a cognição, da cognição até a generalidade, e da generalidade até a superinteligência (ASI) — essa via já foi aberta, a grande onda já chegou e não pode ser revertida.

Isso não é uma opinião apenas nossa. No relatório “From AGI to ASI”, o Google DeepMind apresenta uma conclusão fria: mesmo que a capacidade de um modelo individual nunca ultrapasse o nível humano, enquanto a capacidade computacional seguir crescendo, a superinteligência pode ser “forçada” a aparecer. Eles deduzem que, se instâncias globais de AGI em execução crescerem a uma taxa de dez vezes ao ano, em cinco anos haverá 100 milhões. Esses agentes que compartilham o mesmo “cérebro” subjacente, com eficiência de pensamento cem vezes maior e replicação de experiências sem custo, no nível coletivo equivalem à ASI. Em outras palavras, para ir de AGI a ASI, não basta uma ruptura em algoritmos; também é necessária a consolidação de recursos computacionais em escala enorme.

Essa tendência irreversível vai penetrar todo o stack técnico de cima para baixo: quando a AGI chegar, talvez todas as aplicações de hoje precisem ser reestruturadas como nativas de IA, ou até deixem de precisar dessas aplicações; o sistema operacional pode ser reescrito e, quando você abrir o computador no futuro, verá um “LLM OS”, com todas as funções geradas sob demanda (generate on demand). Mais profundamente ainda, trata-se de desafiar o sistema de Von Neumann, que opera há 80 anos. Finanças, direito, e-commerce, internet… nenhuma indústria ficará fora. Muitas pessoas vêm até mim dizendo que querem transformar empresas e acompanhar o ritmo do avanço de IA, mas poucos perceberam de fato que “essa transformação irreversível já começou”.

Nosso foco ao qual dedicamos todos os esforços: “moodar alto (摸高)”

Depois de enxergar as tendências, o resto é a escolha. E a escolha da Zhipu, como sempre, é “contraintuitiva”: em um setor que, em geral, acelera a comercialização, decidimos fazer uma ruptura para cima.

Chamamos essa estratégia de “Touch High (摸高) plan”. No marco histórico em que a inteligência artificial atravessa de inteligência de percepção e cognição para inteligência totalmente generalista, a Zhipu vai, na postura de “摸高”, desafiar os limites físicos e algorítmicos das tecnologias atuais. Nos próximos dois anos, planejamos um investimento estratégico: não perseguir a monetização de aplicações de curto prazo, e sim mirar diretamente no próximo patamar da AGI.

Esse investimento se concentrará em quatro motores centrais:

O primeiro: tarefas de longo horizonte. Levar a IA de “perguntas e respostas imediatas” para “grandes projetos”, desenvolver uma nova arquitetura de memória, para que o modelo atravesse todo o ciclo de vida do projeto “aprendendo, fazendo e lembrando”, e também possua a capacidade de, por conta própria, decompor grandes objetivos (como “projetar uma molécula de medicamento anticâncer do tipo novo”) em milhares de tarefas executáveis.

O segundo: sistema de agentes inteligentes. Levar de “assistente inteligente” para “empregado digital”, construindo uma sociedade de agentes que inclua milhares e milhares de “personalidades” e “habilidades” profissionais diferentes, permitindo que discutam autonomamente, colaborem, revisem código e realizem a alocação de recursos, alcançando produtividade digital no nível de “condução autônoma”.

O terceiro: Treinamento totalmente autônomo (Fully Self Training). No momento em que os dados de alta qualidade de origem humana estiverem prestes a se esgotar, converter a capacidade computacional em combustível para evolução — construir uma fábrica de dados sintéticos de alta qualidade, e obter “conhecimento do nada” por meio do embate entre IA e IA (Self-Play), além de, em um sandbox de segurança, dar ao sistema a capacidade de reestruturar o próprio código, fazendo com que a velocidade de evolução se liberte das limitações físicas impostas por engenheiros humanos.

O quarto: governança de segurança no extremo. Este é o item que eu mais quero enfatizar entre os quatro motores.

Quanto mais forte a capacidade, mais sólida deve ser a mecânica de restrição de segurança. Desde o início da fundação, a Zhipu estabeleceu diretrizes: a IA deve servir ao bem-estar da humanidade e às estratégias nacionais. A empresa rejeita patches de segurança “plug-and-play” e mantém ética humana, normas sociais e leis nacionais e regulamentos como axiomas fundamentais incorporados à função de valor do modelo. Também planeja investir recursos na casa de centenas de bilhões para atacar “explicabilidade mecânica”, esclarecer a lógica dos neurônios por trás das decisões do modelo e impulsionar a transformação de sistemas de caixa-preta em sistemas transparentes e explicáveis; além disso, participa ativamente da governança internacional de IA, para prevenir o uso indevido da tecnologia de IA.

Esse senso de urgência não é excesso de preocupação infundada. Quando modelos de ponta no exterior, devido a considerações de risco, atrasam a divulgação completa, e os responsáveis dessas empresas fazem alertas públicos sobre impactos profundos da IA, isso deve reconfigurar profundamente o equilíbrio do poder global. Nessa hora, precisamos manter a lucidez: a concretização da superinteligência e as pesquisas sobre superalinhamento devem avançar em paralelo. Este é também o argumento que revisamos repetidamente diante de tecnologias disruptivas — a história mais uma vez mostrou que, quando uma tecnologia chega ao ponto de ter força suficiente para mudar o curso da civilização, segurança deixa de ser um acessório e passa a ser a condição fundamental para que a tecnologia permaneça e seja permitida a ser aplicada.

Ecossistema aberto: a lógica de base da inteligência para todos e da governança de segurança

Acreditamos consistentemente que, como uma tecnologia estratégica para liderar o futuro, o desenvolvimento de longo prazo da inteligência artificial não pode prescindir de um ecossistema industrial aberto e colaborativo. O valor da inteligência de vanguarda não está apenas em romper barreiras tecnológicas em si, mas também em saber se ela pode capacitar amplamente milhares de negócios e beneficiar cada desenvolvedor. Temos convicção de que a segurança verdadeira não é construída em isolamento tecnológico e barreiras, mas sim nasce de uma construção, compartilhamento e supervisão amplos sob a luz do dia.

Foi com base nesse reconhecimento profundo da democratização tecnológica que a Zhipu entregou sua resposta estratégica. Recentemente, lançamos o modelo open source com maior capacidade até hoje, o GLM-5.2. Ele suporta contextos verdadeiramente utilizáveis de 1 milhão (1M), mantém a liderança nas tarefas de longo horizonte, é aberto para toda a base de usuários e será open source formalmente sob a mais permissiva licença MIT — qualquer pessoa pode baixar, implantar e usar comercialmente, sem diferenciação por entidade ou qualificações. Isso é uma postura firme da empresa expressa na forma de produto.

Escolhemos acreditar em outro caminho: a inteligência de vanguarda não deve pertencer apenas a poucos, nem deve ser retirada a qualquer momento por regras de poucos. Ela deve ser aberta, utilizável, construível e servir a cada desenvolvedor.

Isso não é contraditório com “摸高”; na verdade, são duas faces da mesma moeda: uma das nossas mãos vai “摸高”, desafiando o limite da inteligência; a outra mão vai “pavimentar o caminho” para baixo, tornando o máximo possível as capacidades mais avançadas abertas e democratizadas. A altura alcançada pertence a toda a humanidade; a estrada construída pertence a todos.

Conclusão: por que agora, por que nós

Alguém pode perguntar: por que, após abrir capital, a Zhipu continuaria a investir recursos centrais e “摸高” na direção mais incerta? É porque confiamos em uma verdade simples: os verdadeiros que chegam ao topo vão transformar a montanha em caminho.

A essência que definimos com clareza — que se tornou consenso entre centenas de cientistas por meio do projeto “悟道大模型” e, então, por meio dos investimentos industriais da Zhipu e de todo o ecossistema, virou a base para decolagem de uma geração de empreendedores — hoje nós queremos elevar ainda mais e alargar essa estrada: alta o suficiente para nos proteger e resguardar a segurança nacional; alta o suficiente para dar à humanidade a chance de explorar mais desconhecidos e os segredos do universo. E também ampla o suficiente para que cada desenvolvedor e cada equipe consigam chegar.

Na era da AGI, coisas que antes pareciam impossíveis pela primeira vez têm possibilidade de se concretizar. Esse é o maior privilégio de nossa geração de conterrâneos e também a responsabilidade mais pesada.

A grande onda já chegou, e a tendência é irreversível. A Zhipu será a pessoa que enfrenta a onda e “摸高” para cima.

Sem chegar ao topo, é fracasso.

Desta vez, aquilo que iremos “摸高” é a altura que pertence a toda a humanidade.

Fundador da Zhipu: Tang Jie

11 de julho de 2026

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