Оригинальный заголовок:《Эксклюзив LatePost｜Во внутреннем письме Тан Цзе говорится, что будет запущен план Touch High («дотянуться до высоты»), 「не взойдёшь на вершину — значит провал»）》
Оригинальный источник: команда LatePost

LatePost эксклюзивно узнал: сегодня основатель Zhipu AI Тан Цзе опубликовал внутреннее письмо, в котором изложил понимание Zhipu AI следующей стадии конкуренции в области AGI. В письме Тан Цзе заявил, что Zhipu AI продолжит так называемый «антиинтуитивный» курс и запустит план Touch High («摸高»), то есть продолжит фокусироваться на исследованиях AGI, а не на краткосрочной монетизации.

На пути к финишной точке AGI есть несколько вершин, которые обязательно нужно преодолеть — и именно они сегодня находятся в центре бушующей технологической волны. Тан Цзе перечислил четыре такие высоты:

-Дальние задачи (Long Horizon Task)

-Автономные агентные системы (Autonomous Agent System)

-Полное самостановление (Fully Self Training)

-Экстремальное безопасностное управление

При этом особо подчёркивается экстремальное безопасностное управление: Zhipu планирует направить на прорыв в механической интерпретируемости ресурсы уровня «сотни миллиардов». Это означает прояснить нейронную логику, стоящую за решениями модели, и продвинуть переход от «чёрного ящика» к прозрачной и интерпретируемой системе.

8 января этого года Zhipu, установив цену размещения в 116,2 гонконгских доллара за акцию, вышла на Гонконгскую фондовую биржу как первая компания с большой моделью. За последующие полгода цена акций Zhipu максимально поднималась до 2 980 гонконгских долларов, что было более чем в 24 раза выше цены размещения; капитализация в какой-то момент превысила 1,3 трлн гонконгских долларов.

8 июля: свыше 25 млн акций, находившихся у 11 якорных инвесторов, были разблокированы; акции компании с капитализацией более 40 млрд гонконгских долларов поступили в обращение. Рынок изначально ожидал реализации давления продаж, но этого не произошло — цена акций Zhipu не только не снизилась, а выросла. На следующий день Zhipu объявила о допэмиссии новых акций по 1 588 гонконгских долларов за акцию, с дисконтом около 13%, что позволило привлечь около 31,4 млрд гонконгских долларов. Это стало рекордом для самых крупных разовых размещений среди компаний AI в гонконгских акциях в этом году.

По официальной версии Zhipu, привлечённые средства от размещения в основном пойдут на разработку базовой модели, строительство инфраструктуры вычислительных мощностей, развитие коммерциализации и глобальную экосистему. В открытом письме Тан Цзе отметил, что его оценка «прыжка верхней границы интеллекта» — это «то понимание, которое мы больше всего хотим передать всем».

В серии комплексных тестов модель Zhipu GLM-5.2 была признана уже достигшей границы возможностей самых передовых моделей за рубежом, а благодаря открытости проекта она получила популярность в техническом сообществе.

Ниже приведён полный текст внутреннего письма:

《Пришли гигантские волны》

—— Обращение к каждому сотруднику Zhipu и партнёрам, которые заботятся о будущем ИИ

Кто мы: «По сути, антиинтуитивно, с фокусом»

Zhipu никогда не была компанией, которая гоняется за хайпом. Она выросла из лаборатории — той самой, у которой за плечами двадцатилетняя методология. Эту методологию можно описать тремя словами: по сути, антиинтуитивно, с фокусом — достаточно глубоко думаешь, чтобы осмелиться выбирать достаточно смело; достаточно смело выбираешь — значит, нужно достаточно долго придерживаться курса.

Оглядываясь назад, почти каждое наше ключевое решение в какой-то момент казалось «антиинтуитивным». В 2006 году мы держались за академическую поисковую систему на настольном компьютере, получая «холодные» результаты, потому что хотели разобраться: стоит ли делать дело, которое заслуживает ответов на протяжении десяти лет — «раскопки механизма эволюции дисциплины»; в 2021–2022 годах, когда «заставить машины думать как люди» большинство людей воспринимали как безумный проект уровня высадки на Луну, мы перераспределили ресурсы и сделали ставку на модель с параметрами на уровне одного триллиона, создав GLM-130B — то есть примерно за полтора года до того, как ChatGPT взорвал мир; а в день листинга Zhipu на H-акциях 8 января 2026 года мы восприняли это как совершенно новую точку отсчёта, твёрдо вернулись к исследованиям базовых моделей и сосредоточились на штурме следующего поколения.

Пусть другие бьют в колокол — мы обнуляемся. Это не поза, это вера: раз финальная точка — AGI, то краткосрочная выгода или отраслевая волна — всего лишь пейзажи по пути к финалу.

То, что позволило нам идти до сегодняшнего дня, — это предельная сосредоточенность и идеализм высшей пробы. Мы сделали академическую поисковую систему от одной настольной машины до миллионов пользователей — на это ушло десять лет. По пути больших моделей мы снова шли почти десять лет, и будем продолжать глубоко работать и дальше. Сегодня Zhipu — это группа людей, которые готовы задавать вопросы о сути, осмеливаются быть антиинтуитивными и при этом умеют доводить дела до конца с фокусом. Именно оттуда берётся источник нашей ключевой конкурентоспособности.

Как мы видим это время: верхняя граница интеллекта переписывается

Если за последние двадцать лет мы научились чему-то одному, то это тому, что: настоящие бизнес-возможности никогда не находятся в тонкой настройке продуктов и моделей — они лежат в скачках верхней границы интеллекта. Это наша базовая оценка происходящей сейчас трансформации AI и то понимание, которое мы больше всего хотим донести до всех.

На этот раз суть изменений — не в инновации продукта или бизнес-модели, а в том, что сама техническая революция подняла «верхнюю границу интеллекта». Кто первым поднимет эту границу хотя бы на долю сантиметра вверх, тот сможет заново определить границы возможностей, от которых зависит тысяча и один сегмент отраслей. Все новые AI-компании, которые фокусируются на первопричинах, борются именно за этот миллиметр прорыва.

А развитие верхней границы интеллекта следует ясному пути. ИИ завершает переход от перцептивного интеллекта к когнитивному: машины больше не просто «видят» и «слышат», а начинают «понимать» и «рассуждать». А дальше — путь ведёт прямо к AGI.

У нас есть простое и жёсткое определение AGI: AGI — это не мудрость одного гениального человека, а сумма интеллектуального уровня всего человечества. Оно должно уметь создавать оригинальные знания на уровне «теории относительности» — и это единственный стандарт, по которому мы судим, действительно ли мы достигли вершины. На пути к этой точке есть несколько вершин, через которые обязательно нужно пройти — и именно они сейчас бушуют в эпицентре технологической волны:

Первая вершина: способность к дальним задачам (Long Horizon Task)

Самый воодушевляющий прорыв сегодня — научить модели выполнять крайне долгие задачи — не мгновенные вопросы-ответы, а планирование и исполнение на отрезках в недели, месяцы и даже годы. Например, модель может не уставать искать уязвимости в программном обеспечении — по сути, она учится мыслить как топовый эксперт по безопасности, а затем через выносливость машины это масштабируется.

Вторая вершина: полностью автономные агентные системы (Autonomous Agent System)

Поверх дальних задач группа агентных систем, способных автономно запускаться, координироваться и работать 7×24 часа, станет новой формой производительности. Мы уже упоминали «OPC компании одного человека», но темп технологий оказался быстрее, чем ожидалось: мы идём к «полностью автоматизированной компании NPC». Такие задачи, как память (Memory), непрерывное обучение (Continual Learning) и самооценка (Self-Judge), которые прежде считались требующими смены парадигмы, сейчас постепенно размываются под влиянием двойного драйва — техники и приложений: длинные контексты и генерация с расширенным поиском (RAG) приближают зародыш памяти; повышение частоты итераций моделей само по себе приближает непрерывное обучение; у передовых моделей уже видны зачатки самооценки.

Третья вершина: самосовершенствование (Self-Evolving)

Это самая трудная и самая притягательная вершина. Обучение AI силами AI уже сформировалось: модель пишет код сама, сама очищает и синтезирует данные, сама обучает себя. Возможно, это потребует некоторого количества вычислительных мощностей, но сэкономит самые ценные — человеческий труд и время. А в эпоху больших моделей скорость — важнейшее. Быстрые итерации напрямую увеличивают разрыв между поколениями мышления. Когда зарубежные топ-компании начнут собирать кластеры вычислительных мощностей уровня «миллион» и даже «два миллиона» чипов, их истинное назначение, вероятно, будет в том, чтобы позволить моделям обучать самих себя.

Что произойдёт после того, как перевернём эти три вершины?

AI начнёт учиться тому, что такое «я» и что такое самосознание; дальше — оно коснётся человеческих эмоций; ещё дальше — само сознание. От восприятия к когниции, от когниции к общему интеллекту, от общего интеллекта к супер-интеллекту (ASI) — этот путь уже проложен, гигантские волны пришли и необратимы.

Это не мнение одной компании. В отчёте Google DeepMind 《From AGI to ASI》 сформулировано холодное утверждение: даже если способности отдельной модели навсегда останутся на уровне человека, при том что вычислительные мощности продолжают расти, супер-интеллект могут «вытолкнуть» физически. Они рассуждают так: если число глобально работающих экземпляров AGI будет расти со скоростью десятикратного ускорения в год, через пять лет их будет сто миллионов. Эти агенты, которые используют одну и ту же базовую «мозговую» архитектуру, повышают эффективность мышления в сто раз и копируют опыт с нулевой стоимостью — в масштабе группы это будет эквивалент ASI. Иными словами, переход от AGI к ASI требует не только прорыва на уровне алгоритмов, но и концентрации сверхкрупных вычислительных ресурсов.

Эта необратимая тенденция сверху вниз проникнет во весь технологический стек: когда придёт AGI, сегодняшние приложения, возможно, придётся перестроить в AI-native, а возможно, они вообще больше не будут нужны; операционные системы могут быть переписаны — и когда ты откроешь компьютер, увидишь «LLM OS», где все функции будут генерироваться по требованию (generate on demand); ещё глубже — это вызов архитектуре фон Неймана, которая работает уже 80 лет. Финансы, право, e-commerce, интернет… не одной отрасли не останется в стороне. Многие друзья находят меня и говорят, что хотят менять компании и догонять темп AI, но тех, кто действительно осознаёт, что «эта необратимая трансформация уже началась», всё ещё очень немного.

Мы вкладываем максимум усилий в направление: «摸高»

Когда вы ясно видите тренд, остаётся выбрать. А выбор Zhipu, как и прежде, «антиинтуитивен»: в то время как в отрасли повсеместно ускоряется монетизация, мы решили прорываться вверх.

Мы назвали эту стратегию планом «Touch High（摸高）». На историческом узле перехода ИИ от восприятия и когниции к полностью общему интеллекту Zhipu будет занимать позицию «摸高» и бросать вызов физическим и алгоритмическим пределам текущих технологий. В ближайшие два года мы планируем стратегически инвестировать — не в погоню за краткосрочной монетизацией приложений, а прямо в следующий пик AGI.

Эта инвестиция будет сосредоточена на четырёх ключевых двигателях:

Во-первых, дальние задачи. Чтобы AI ушёл от «мгновенных ответов» к «великому инженерному проекту», мы разработаем новую архитектуру памяти, чтобы модель проходила через весь жизненный цикл проекта «учась, делая и запоминая», и при этом обладала верхнеуровневой способностью автономно разбирать великие цели (например, «спроектировать молекулу нового противоракового препарата») на тысячи исполнимых подзадач.

Во-вторых, автономные агентные системы. От «умного помощника» к «цифровому сотруднику» — построим сообщество агентов, включающее тысячи и тысячи разных профессиональных «характеров» и «навыков», чтобы они автономно спорили, сотрудничали, проверяли код и распределяли ресурсы, обеспечивая цифровую производительность уровня «автопилота».

В-третьих, полностью самостановящееся обучение (Fully Self Training). Когда высококачественные данные человека начнут иссякать, конвертировать вычислительные мощности в топливо для эволюции: строить фабрики синтетических данных высокого качества и получать знания «из ничего» через противостояние AI с AI (Self-Play); а также в безопасных песочницах дать системе возможность переписывать собственный код, чтобы скорость эволюции освободилась от физических ограничений человеческих инженеров.

В-четвёртых, экстремальное безопасностное управление. Это единственный из четырёх двигателей, который я особенно хочу подчеркнуть.

Чем сильнее способности, тем надёжнее должны быть механизмы ограничений безопасности. С первых дней своего основания Zhipu закрепила принцип: AI должен служить благополучию людей и служить национальной стратегии. Компания отказалась от «навесных» защитных патчей и вместо этого записывает человеческую этику, социальные нормы и нормы национального законодательства в качестве базовых аксиом в функцию ценности модели; планирует вложить ресурсы уровня «сотни миллиардов» в «механическую интерпретируемость», чтобы прояснить нейронную логику решений модели и продвинуть переход от чёрного ящика к прозрачной интерпретируемой системе; одновременно активно участвует в международном управлении AI, чтобы предотвращать злоупотребление AI-технологиями.

Эта острота ощущений не надумана. Когда зарубежные самые передовые топ-модели временно задерживают полную публикацию из-за соображений рисков, а руководители этих компаний открыто предупреждают о далёком влиянии AI, тем самым глубоко перестраивая баланс сил в мире, нам ещё яснее нужно понимать: реализация супер-интеллекта и исследования по супер-выравниванию должны развиваться одновременно. Это также тот вопрос, который мы постоянно пересматриваем, сталкиваясь с разрушительными технологиями: история снова и снова показывает, что когда сила технологии становится достаточной, чтобы изменить ход цивилизации, безопасность перестаёт быть «дополнением», а становится фундаментальным условием, чтобы технология могла существовать и получать разрешение на применение.

Открытая экосистема: базовая логика интеллектуальной доступности и безопасностного управления

Мы всегда считаем, что ИИ как стратегическая технология, ведущая будущее, в долгосрочной перспективе не сможет развиваться без открытой и согласованной отраслевой экосистемы. Ценность передового интеллекта заключается не только в технологическом прорыве самом по себе, но и в том, сможет ли он широко дать возможности тысячам отраслей и принести пользу каждому разработчику. Мы уверены: настоящая безопасность строится не на технической закрытости и барьерах, а рождается из широкого совместного созидания, обмена и надзора под солнцем.

Именно поэтому, глубоко признавая технологическую доступность, Zhipu даёт собственный стратегический ответ. На днях мы выпустили открытое ПО с самой на сегодняшний день мощной способностью — открываемую модель GLM-5.2, которая поддерживает реально применимый контекст объёмом в миллион (1M), продолжает сохранять лидерство в дальних задачах, открыта для всех пользователей и будет официально открыта по максимально либеральной лицензии MIT — любой сможет скачать, развернуть и использовать в коммерческих целях, без разделения по субъектам. Это твёрдая позиция компании, выраженная в форме продукта.

Мы выбираем верить в другой путь: передовой интеллект не должен принадлежать только немногим, и не должен быть в любой момент отозван по правилам меньшинства. Он должен быть открытым, пригодным для использования, пригодным для построения и служить каждому разработчику.

Это не противоречит «摸高», напротив — это две стороны одной медали: одной рукой мы тянемся вверх, бросая вызов пределам интеллекта; другой рукой мы прокладываем дорогу вниз, чтобы максимально открывать и делать доступными самые передовые возможности. Достигаемая высота принадлежит всему человечеству, и построенная дорога — каждому человеку.

Заключение: почему именно сейчас и почему это делаем мы

Кто-то спросит: почему после IPO Zhipu, наоборот, продолжает вкладывать ключевые ресурсы и идти «摸高» в направлении, которое больше всего неопределённо? Потому что мы верим в простую истину: настоящий взошедший на вершину делает так, чтобы гора стала дорогой.

То сущностное понимание, которое мы прояснили и которое через проект «модель для просветления» («悟道大模型») собрало консенсус сотен учёных, а затем через инвестиции Zhipu в индустрию и всю экосистему стало фундаментом для старта целого поколения предпринимателей. Сегодня мы хотим построить эту дорогу ещё выше и шире — настолько высоко, чтобы защитить себя и охранять национальную безопасность; настолько высоко, чтобы у человечества появилась возможность исследовать больше неизвестного, раскрывая тайны Вселенной; и настолько широко, чтобы каждый разработчик и каждая команда могли по ней подняться.

В эпоху AGI впервые у этих вещей, которые раньше казались недостижимыми, появилась возможность реализоваться. Это величайшая удача нашего поколения соотечественников и одновременно самая тяжёлая ответственность.

Гигантские волны пришли, и тренд необратим. Zhipu хочет быть тем, кто встречает волну и тянется «摸高» вверх.

Не взойти на вершину — значит провал.

На этот раз мы будем «摸高» до высоты, которая принадлежит всему человечеству.

Основатель Zhipu AI Тан Цзе

11 июля 2026 года

Оригинальная ссылка

Нажмите, чтобы узнать о вакансиях律动BlockBeats

Добро пожаловать в официальное сообщество律动 BlockBeats:

Telegram канал-подписка: https://t.me/theblockbeats

Telegram чат: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter официальный аккаунт: https://twitter.com/BlockBeatsAsia