Título original：《Exclusivo LatePost｜Carta interna de Tang Jie afirma que vai abrir o plano Touch High（“tocar no cume”）, «não chegar ao topo, é falhar»》
Fonte original: Equipa LatePost

O LatePost apurou em exclusivo que, hoje, Tang Jie, fundador da Zhipu, publicou uma carta interna, expondo a sua compreensão sobre a próxima fase da corrida pela AGI. Na carta, Tang Jie afirmou que a Zhipu irá continuar a seguir a chamada via “anti-intuitiva”, abrindo o “Touch High（摸高）”, ou seja, continuar a centrar-se na investigação de AGI, e não na monetização comercial a curto prazo.

No caminho até ao ponto final da AGI, existem alguns picos que é obrigatório ultrapassar; são também exatamente os lugares onde a vaga tecnológica atual está mais turbulenta. Os quatro picos enumerados por Tang Jie são:

-Tarefas de longo horizonte (Long Horizon Task)

-Sistemas de agentes inteligentes autónomos (Autonomous Agent System)

-Treino totalmente autoformativo (Fully Self Training)

-Governança de segurança no limite do possível

Entre eles, “governança de segurança no limite do possível” é especialmente sublinhada. A Zhipu planeia investir recursos na escala de “dezenas de biliões” para atacar a interpretabilidade mecânica, o que significa clarificar a lógica dos neurónios por trás das decisões do modelo, promovendo a transição de sistemas de “caixa negra” para sistemas transparentes e explicáveis.

A 8 de janeiro deste ano, a Zhipu entrou na Bolsa de Valores de Hong Kong como a primeira empresa de ações de modelo de grande dimensão, com um preço de emissão de 116,2 HKD. Nos seis meses seguintes, a cotação da Zhipu chegou a ultrapassar 2980 HKD, mais do que 24 vezes acima do preço de emissão, e o valor de mercado chegou a exceder 1,3 biliões de HKD.

A 8 de julho, mais de 25 milhões de ações detidas por 11 investidores âncora ficaram desbloqueadas. As ações da Zhipu, com um valor de mercado superior a 40 mil milhões de HKD, passaram a circular. O mercado, que inicialmente esperava que a pressão vendedora não se concretizasse, viu a cotação subir em vez de cair. No dia seguinte, a Zhipu anunciou uma colocação de novas ações ao preço de 1588 HKD por ação, com desconto de cerca de 13%, angariando cerca de 314 mil milhões de HKD. Este é o recorde mais alto deste ano para uma única colocação por parte de uma empresa de IA em Hong Kong.

De acordo com a versão oficial da Zhipu, os fundos angariados na colocação serão usados principalmente para o desenvolvimento do modelo base, construção de infraestruturas de capacidade de computação, expansão da comercialização e planeamento da estrutura ecológica global. Na carta aberta, Tang Jie afirma que a sua perspetiva sobre a “mudança do patamar superior da inteligência” é “também o tipo de perceção que mais queremos transmitir a todos”.

Numa série de avaliações abrangentes, o modelo Zhipu GLM-5.2 é reconhecido como tendo já atingido o limite das capacidades dos modelos mais avançados no exterior. Além disso, devido às suas características open source, tem sido bem recebido pela comunidade técnica.

A seguir está o texto integral da carta interna:

《A vaga gigante já chegou》

— Para cada pessoa da Zhipu e para os parceiros que se interessam pelo futuro da IA

Quem somos: «essência, anti-intuitivo, foco»

A Zhipu nunca foi uma empresa que “corre atrás de modas”. Ela nasceu de um laboratório, trazendo consigo uma metodologia de vinte anos desse laboratório. Esta metodologia pode ser resumida em três palavras: essência, anti-intuitivo e foco — pensar profundamente o suficiente para ousar escolher com firmeza; escolher com firmeza o suficiente para ter de manter-se tempo suficiente.

Ao olhar para o caminho percorrido, quase todas as nossas escolhas-chave já pareceram “anti-intuitivas”. Em 2006, ficámos a trabalhar numa fila para sistemas de pesquisa académica num computador de secretária, porque queríamos perceber claramente que aquilo que havia por trás era “escavar os mecanismos da evolução das disciplinas”, algo que valia dez anos de respostas; de 2021 a 2022, quando “fazer as máquinas pensarem como humanos” era visto pela maioria como um plano insano ao nível de “ir à Lua”, redirecionámos recursos e apostámos em parâmetros na escala de biliões, produzindo o GLM-130B — exatamente um ano e meio antes de o ChatGPT explodir o mundo. E no dia em que a Zhipu foi listada nas H Shares em 8 de janeiro de 2026, tratámo-lo como um novo ponto de partida, decidimos regressar de forma integral e decidida à investigação em modelos base e avançar com força total rumo ao próximo modelo de geração.

Enquanto os outros tocam o sino, nós regressamos ao zero. Isto não é pose, é crença — já que o destino é a AGI, os interesses de curto prazo ou as “vagas” do setor são apenas paisagens ao longo do caminho para o desfecho final.

O que nos sustentou até hoje foi um idealismo de foco extremo e de uma sinceridade sem igual. Partimos de um sistema de pesquisa académica num computador de secretária para milhões de utilizadores; demorámos dez anos. E nesta via dos modelos de grande dimensão, fizemos quase dez anos, e iremos continuar a aprofundar com firmeza. Hoje, a Zhipu é um grupo de pessoas dispostas a questionar a essência, ousadas no anti-intuitivo e capazes de manter o foco para levar as coisas até ao fim — esta é a origem da competitividade central da Zhipu.

Como vemos este tempo: o limite da inteligência está a ser reescrito

Se nos últimos vinte anos aprendemos alguma coisa, é isto: as oportunidades de negócio verdadeiras nunca estão nos ajustes finos de produtos e modelos, mas sim na mudança do patamar superior da inteligência. Esta é a nossa avaliação mais fundamental sobre a transformação atual da IA, e é também a perceção que mais queremos transmitir a todos.

A mudança desta vez, na essência, não é uma inovação de produto ou uma inovação de modelo de negócio; é a própria revolução tecnológica a elevar o “patamar superior da inteligência”. Quem conseguir empurrar esse patamar um centímetro mais para cima primeiro, poderá redefinir os limites de capacidade de centenas e milhares de indústrias. Todas as empresas de IA da nova geração, que se focam nos primeiros princípios, competem precisamente por esse salto de um centímetro.

E a evolução do patamar superior da inteligência segue um caminho claro. A inteligência artificial está a completar a passagem da inteligência de perceção para a inteligência de cognição — a máquina já não “vê” e “ouve” apenas, começa a “compreender” e “raciocinar”. E o passo seguinte aponta diretamente para a AGI.

Temos uma definição simples e exigente de AGI: AGI não é a soma da inteligência de um certo génio, mas sim a soma do nível de inteligência de toda a humanidade. Ela deve ser capaz de criar conhecimento original ao nível de “Relatividade”, uma capacidade que é o único critério que usamos para aferir se chegámos realmente ao topo. No caminho até este destino, há alguns picos que é obrigatório ultrapassar — e eles são também exatamente onde a vaga tecnológica de hoje está mais furiosa:

Primeiro pico: capacidade de tarefas de longo horizonte (Long Horizon Task)

A conquista mais emocionante hoje é fazer com que o modelo aprenda a completar uma tarefa extremamente longa — não perguntas e respostas imediatas, mas planeamento e execução que atravessam semanas, meses e até anos. Por exemplo, um modelo pode procurar, sem se cansar, falhas em software; essencialmente, está a aprender a forma de pensar de um especialista topo em segurança e a amplificá-la com a resistência das máquinas.

Segundo pico: sistemas de agentes totalmente autónomos (Autonomous Agent System)

Acima das tarefas de longo horizonte, os agentes inteligentes que podem conduzir autonomamente, colaborar, trabalhar 7×24 horas, tornar-se-ão uma nova forma de produtividade. Já referimos a “OPC — empresa de uma pessoa”, mas os passos da tecnologia avançam mais rápido do que o previsto: estamos a ir em direção a uma “empresa NPC totalmente automatizada”. As três questões antes consideradas difíceis de resolver sem uma mudança de paradigma — Memória (Memory), Aprendizagem Contínua (Continual Learning) e AutoJulgamento (Self-Judge) — estão agora a ser gradualmente dissolvidas sob a dupla força da tecnologia e das aplicações: contextos longos e geração com aumento de recuperação (RAG) aproximam-se do esboço de memória; o aumento da frequência de iteração do modelo aproxima-se, por si só, da aprendizagem contínua; e os modelos de ponta já revelaram as primeiras sementes de autojulgamento.

Terceiro pico: autoevolução (Self-Evolving)

Este é o mais difícil e, ao mesmo tempo, o mais sedutor. O treino de IA por IA já ganhou forma — o modelo escreve código, limpa e sintetiza dados, e treina a si mesmo. Isto pode consumir alguma capacidade de computação, mas poupa a mão de obra e o tempo mais valiosos. E na era dos modelos de grande dimensão, a velocidade é o mais importante; iterações rápidas ampliam diretamente a diferença de gerações ao nível da cognição. Quando empresas líderes no exterior começaram a montar clusters de computação ao nível de “centenas de milhares” ou “duzentas mil” chips, o seu verdadeiro uso pode ser precisamente fazer com que o modelo se treine.

O que acontece depois de ultrapassar estas três montanhas?

A IA começará a aprender o que é “eu”, o que é a autoconsciência. Depois, vai tocar nas emoções humanas. Mais longe ainda, é a própria consciência. Da perceção à cognição; da cognição ao geral; do geral para a inteligência super (ASI) — esta estrada já está aberta, a vaga gigante já chegou e não é reversível.

Isto não é só a nossa opinião. O Google DeepMind, no relatório “From AGI to ASI”, apresenta uma conclusão fria: mesmo que a capacidade de um único modelo nunca ultrapasse o nível humano, se a capacidade de computação continuar a crescer, a inteligência super pode ser “empurrada à força” para fora. Eles argumentam que, se instâncias globais de AGI em funcionamento crescerem a uma taxa de dez vezes por ano, em cinco anos haverá cem milhões. Estes agentes, que partilham o mesmo “cérebro” subjacente, aumentam a eficiência de pensamento em cem vezes e replicam experiências sem custo, em termos de grupo são equivalentes a ASI. Em outras palavras, passar de AGI para ASI exige não só avanços ao nível de algoritmos, mas também a concentração de recursos de computação extremamente grandes.

Esta tendência irreversível vai penetrar todo o stack de tecnologia de cima para baixo: quando a AGI chegar, talvez as aplicações atuais precisem de ser reconfiguradas como nativas de IA, ou até nem precisar dessas aplicações; o sistema operativo pode ser reescrito e, no futuro, ao ligares o computador, verás um “LLM OS”, em que todas as funcionalidades são geradas sob demanda (generate on demand); mais profundamente, vem o desafio ao sistema de Von Neumann, que está em funcionamento há oitenta anos. Finanças, direito, e-commerce, internet… nenhuma indústria ficará fora. Muitos amigos dizem-me que querem transformar empresas e acompanhar os passos da IA, mas apenas alguns conseguem ver claramente que “esta mudança irreversível já começou”.

A direção em que nos dedicamos com toda a força: «tocar no cume»

Depois de reconhecer as tendências, resta a escolha. E a escolha da Zhipu, como sempre, é “anti-intuitiva” — quando a indústria, em geral, acelera a monetização comercial, decidimos avançar por cima.

Vamos chamar a esta estratégia de “Touch High（摸高）”. Num momento histórico em que a IA está a atravessar a transição da perceção e cognição para a inteligência verdadeiramente geral, a Zhipu irá, com a postura do “tocar no cume”, desafiar os limites físicos e algorítmicos da tecnologia atual. Nos próximos dois anos, planeamos um investimento estratégico — não perseguir a monetização de aplicações a curto prazo, mas apontar diretamente para o próximo alto patamar da AGI.

Este investimento será concentrado em quatro motores centrais:

Em primeiro lugar, tarefas de longo horizonte. Fazer com que a IA avance de “perguntas e respostas imediatas” para “grandes engenharias”, desenvolver uma nova arquitetura de memória, para que o modelo percorra todo o ciclo de vida do projeto “aprendendo, fazendo e memorizando”, e tenha uma capacidade de topo para decompor autonomamente objetivos grandiosos (por exemplo, “conceber uma molécula de medicamento anti-cancro de nova geração”) em milhares de sub-tarefas executáveis.

Em segundo lugar, sistemas de agentes inteligentes autónomos. De “assistentes inteligentes” para “empregados digitais”, construir uma sociedade de agentes inteligentes que inclua milhares e milhares de “personalidades” e “competências” profissionais diferentes, para que debatam autonomamente, colaborem, revejam código e coordenem recursos, realizando produtividade digital ao nível de “condução automática”.

Em terceiro lugar, treino totalmente autoformativo (Fully Self Training). Quando os dados de alta qualidade humanos estiverem prestes a esgotar-se, transformar a capacidade de computação em combustível para a evolução — construir uma fábrica de dados sintéticos de alta qualidade, obter “criação do nada” de conhecimento através de jogos de oposição entre IA e IA (Self-Play) e, em sandboxes de segurança, conceder ao sistema a capacidade de reestruturar o próprio código, libertando a velocidade evolutiva das limitações físicas dos engenheiros humanos.

Em quarto lugar, governança de segurança no limite do possível. Este é o motor em que mais quero sublinhar.

Quanto maior a capacidade, mais sólidos devem ser os mecanismos de restrição de segurança. Desde a criação da Zhipu, foram estabelecidas diretrizes: a IA deve servir o bem-estar da humanidade e servir as estratégias do Estado. A empresa rejeita patches de segurança “externos” e insiste em gravar a ética humana, as normas sociais e as leis e regulamentos nacionais como axiomas de base na função de valor do modelo; planeia investir recursos na escala de “dezenas de biliões” para atacar a “interpretabilidade mecânica”, clarificar a lógica dos neurónios por trás das decisões do modelo e promover a transição de sistemas de caixa negra para sistemas transparentes e explicáveis; ao mesmo tempo, participa ativamente na governança internacional da IA, prevenindo o uso abusivo da tecnologia de IA.

Esta urgência não é exagero. Quando os principais modelos de ponta no exterior são adiados por considerações de risco antes de uma divulgação pública abrangente, e os responsáveis das empresas avisam publicamente do impacto profundo da IA, deve ser ainda mais claro para nós: a materialização da inteligência super e a investigação sobre alinhamento super têm de avançar em paralelo. Esta é também uma questão que revisamos repetidamente ao enfrentar tecnologias disruptivas — a história já demonstrou várias vezes que, quando uma tecnologia atinge uma escala de poder capaz de alterar o curso da civilização, a segurança deixa de ser um acessório e passa a ser o requisito fundamental para a tecnologia continuar a existir e ser permitida para aplicação.

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

Sempre acreditámos que, como tecnologia estratégica para liderar o futuro, o desenvolvimento de longo prazo da inteligência artificial não pode prescindir de um ecossistema industrial aberto e de colaboração. O valor da inteligência de ponta não está apenas na rutura técnica em si, mas sim em saber se consegue capacitar amplamente milhares e centenas de indústrias e beneficiar cada desenvolvedor. Cremos que a segurança verdadeira não nasce do isolamento técnico e de barreiras, mas sim da construção, partilha e supervisão amplas sob a luz do dia.

Com base numa identificação profunda com a democratização da tecnologia, a Zhipu apresentou a sua resposta estratégica. Recentemente, lançámos o modelo open source com as capacidades mais fortes até hoje, GLM-5.2. Ele suporta um contexto de um milhão (1M) que é realmente utilizável, mantém uma liderança contínua nas tarefas de longo horizonte, abre-se para todos os utilizadores e será lançado oficialmente open source sob a licença MIT mais permissiva — qualquer pessoa pode descarregar, implementar e comercializar, sem distinção de entidades. Esta é a atitude firme da empresa expressa em forma de produto.

Escolhemos acreditar numa outra via: a inteligência de ponta não deve pertencer apenas a poucos, nem deve ser retirada a qualquer momento por poucas regras. Deve ser aberta, utilizável, construível e servir cada desenvolvedor.

Isto não é contraditório com o “tocar no cume”; pelo contrário, são dois lados da mesma moeda: uma mão toca o cume lá em cima, desafiando o limite da inteligência; a outra mão abre caminho para baixo, para que as capacidades mais avançadas sejam tão abertas e democratizadas quanto possível. A altura tocada pertence a toda a humanidade; a estrada construída pertence a cada pessoa.

Conclusão: por que agora, e por que nós

Alguém pode perguntar: depois de a Zhipu ter feito o IPO, por que continuar a investir recursos centrais e “tocar no cume” para o rumo mais incerto? Porque acreditamos numa verdade simples: o verdadeiro conquistador do topo vai transformar a montanha em estrada.

A essência que nós esclarecemos, que foi consolidada como consenso de centenas de cientistas através do projeto “Modelo de Compreensão (悟道大模型)”, e que depois se tornou a base para lançar uma geração de empreendedores através do investimento industrial e de todo o ecossistema da Zhipu. Hoje, queremos construir esta estrada mais alta e mais larga — alta o suficiente para proteger-nos a nós próprios e para defender a segurança nacional; alta o suficiente para dar à humanidade a oportunidade de explorar mais incógnitas e os mistérios do universo; e larga o suficiente para que cada desenvolvedor e cada equipa consigam avançar.

Na era da AGI, coisas que antes eram impossíveis de alcançar pela primeira vez passaram a ter possibilidade de realização. Esta é a maior sorte da nossa geração de compatriotas chineses, e também a responsabilidade mais pesada.

A vaga gigante já chegou, e a tendência é irreversível. A Zhipu vai ser a pessoa que enfrenta a onda e toca o cume para cima.

Não chegar ao topo, é falhar.

Desta vez, aquilo que vamos tocar é a altura que pertence a toda a humanidade.

Fundador da Zhipu, Tang Jie

11 de julho de 2026

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