Оригінальна назва: «Ексклюзив пізніше｜Внутрішній лист Тан Цзе каже, що буде запущено план Touch High（摸高）, «Не дійти до вершини — це поразка»»
Оригінальне джерело: команда «晚点»

Ексклюзивно для «晚点» стало відомо: сьогодні засновник Zhipu, Тан Цзе, опублікував внутрішній лист, у якому виклав розуміння Zhipu подальшої конкуренції за AGI. У листі Тан Цзе зазначив, що Zhipu надалі продовжуватиме так званий маршрут «антиінтуїтивності», відкривши «Touch High（摸高）план», тобто й надалі фокусуватиметься на дослідженнях AGI, а не на короткостроковій монетизації.

На шляху до кінцевої точки AGI є кілька вершин, через які обов’язково треба переступити, і саме вони є найбурхливішими місцями сьогоднішньої технологічної хвилі. Чотири вершини, які перерахував Тан Цзе, це:

- Довгострокові завдання (Long Horizon Task)

- Системи автономних агентів (Autonomous Agent System)

- Повне самонавчання (Fully Self Training)

- Екстремальне безпечне врядування

Серед них екстремальне безпечне врядування підкреслюється особливо: Zhipu планує спрямувати ресурси на рівні «десятків мільярдів» на прорив у механічній інтерпретованості. Це означає прояснення нейронної логіки, що стоїть за рішеннями моделі, і перехід від «чорних скриньок» до прозорих, пояснюваних систем.

8 січня цього року Zhipu вийшла на Гонконгську біржу як перша компанія з великомасштабною моделлю, встановивши ціну випуску 116.2 гонконгських долара. За наступні пів року ціна акцій Zhipu максимально зросла до 2980 гонконгських доларів — більш ніж у 24 рази порівняно з ціною випуску, а ринкова капіталізація свого часу перевищувала 1.3 трлн гонконгських доларів.

8 липня понад 2500 млн акцій, які належали 11 стратегічним інвесторам, були розблоковані, і акції Zhipu на ринкову капіталізацію понад 400 млрд гонконгських доларів перейшли в обіг. Ринок спочатку очікував, що продавальний тиск не буде реалізований — і ціна акцій Zhipu не падала, а зростала. Наступного дня Zhipu оголосила про розміщення нових акцій за ціною 1588 гонконгських доларів за акцію, зі знижкою близько 13%, залучивши приблизно 314 млрд гонконгських доларів. Це найвищий рекорд для однієї біржової розміщувальної операції серед AI-компаній у лістингу Гонконгу цього року.

За офіційною версією Zhipu, кошти від розміщення здебільшого призначені для розробки базової моделі, будівництва інфраструктури обчислювальної потужності, розвитку комерціалізації та глобального екосистемного планування. У відкритому листі Тан Цзе заявив, що його оцінка щодо « стрибка в інтелектуальній верхній межі» — це також «те розуміння, яке ми найбільше хочемо донести до вас».

У низці комплексних оцінювань модель Zhipu GLM-5.2 була визнана такою, що вже досягла межі здібностей найпередовіших моделей за кордоном, а завдяки своїй відкритості (open-source) вона користується популярністю в технічній спільноті.

Нижче наведено повний текст внутрішнього листа:

«Гігантська хвиля вже прийшла»

— Присвячено кожному співробітнику Zhipu та партнерам, які турбуються про майбутнє штучного інтелекту

Хто ми: «сутність, антиінтуїтивність, фокус»

Zhipu ніколи не була компанією, що женеться за хайпом. Вона виросла з лабораторії, і несе на собі методологію цієї лабораторії, якій уже двадцять років. Цю методологію можна описати трьома словами: сутність, антиінтуїтивність, фокус — якщо думати достатньо глибоко, тільки тоді наважишся обрати достатньо сміливо; якщо обрати достатньо сміливо, то мусиш триматися достатньо довго.

Повертаючись до пройденого шляху, майже кожне ключове рішення раніше виглядало «антиінтуїтивним». У 2006 році ми сиділи в холодній кімнаті, охороняючи академічну пошукову систему на настільному ПК, бо хотіли чітко розібратися, що за цим стоїть — «пошук механізмів еволюції дисциплін», справа, що заслуговує на десять років відповіді; у 2021–2022 роках, коли «змусити машини думати як люди» переважною більшістю сприймалося як божевільний план рівня «вийти на Місяць», ми перекинули ресурси й зробили ставку на тисячі мільярдів параметрів, створивши GLM-130B — рівно за півтора року до того, як ChatGPT вибухнув у світі; а в день, коли Zhipu у січні 2026 року вийшла на H-ринок (H 股), ми сприйняли це як абсолютно нову точку старту — твердо повернулися до досліджень базових моделей і з усієї сили атакували наступне покоління моделей.

Інші вдаряють у дзвони, ми обнуляємося. Це не поза, це віра — якщо кінцева точка — AGI, то короткострокова вигода або галузеві «вікна можливостей» — це лише пейзаж дорогою до фіналу.

Те, що тримало нас на цьому шляху до сьогодні, — це екстремальний фокус і ідеалізм, який до кінця щирий і чистий. Ми витратили десять років, щоби академічна пошукова система виросла від настільного ПК до мільйонів користувачів. А шлях із великомасштабними моделями — ми робили це майже десять років і ще й далі твердо заглиблюватимемося та продовжуватимемо рух. Сьогодні Zhipu — це група людей, які готові ставити питання про сутність, наважуються бути антиінтуїтивними та можуть зосередитися й довести справу до кінця — саме звідси походить основна конкурентна перевага Zhipu.

Як ми бачимо цей час: верхню межу інтелекту переписують

Якщо за останні двадцять років ми й вивчили одну річ, то це: справжні комерційні можливості ніколи не лежать у тонкому налаштуванні продуктів і моделей, а в стрибку верхньої межі інтелекту. Це наше найфундаментальніше судження щодо змін у AI на сьогодні, і це те розуміння, яке ми найбільше хочемо донести до вас.

Ця зміна за своєю суттю — не інновація продукту чи інновація бізнес-моделі, а технологічна революція, яка піднімає «верхню межу інтелекту». Хто зможе підштовхнути цю межу вгору хоча б на одну п’ядь, той зможе заново визначити межі можливостей у сотнях і тисячах сфер. Усі нові AI-компанії, що сфокусовані на принципах першої інстанції, змагаються саме за цей прорив на одну п’ядь.

А еволюція верхньої межі інтелекту має чіткий маршрут. Штучний інтелект завершує перехід від сенсорного інтелекту до когнітивного: машина вже не просто «бачить» і «чує», а починає «розуміти» та «міркувати». А наступний крок веде прямо до AGI.

У нас є просте й суворе визначення AGI: AGI — це не якийсь окремий геніальний розум, а сума рівнів мудрості всього людства. Вона має вміти створювати оригінальні знання рівня «теорії відносності» — і це єдиний стандарт, за яким ми вимірюємо, чи справді досягли вершини. На шляху до цієї кінцевої точки є кілька вершин, які обов’язково треба переступити — і вони саме там, де сьогодні найбільш бурхлива технологічна хвиля:

Перша вершина: здатність до довгих завдань (Long Horizon Task)

Найзахопливіший прорив сьогодні — змусити модель навчитися виконувати дуже тривале завдання — не миттєві питання-відповіді, а планування та виконання на горизонті кількох тижнів, місяців і навіть років. Наприклад, модель може без втоми шукати вразливості в програмному забезпеченні; по суті це означає навчання мисленню топового експерта з безпеки, а потім — через витривалість машини — масштабування цього мислення.

Друга вершина: системи повністю автономних агентів (Autonomous Agent System)

Над довгими завданнями — група агентів, здатних автономно керувати, координувати роботу та працювати 7×24 години — стане новою формою продуктивності. Ми вже згадували про «компанію однієї людини OPC», але темп технологій виявився швидшим, ніж очікували: ми рухаємося до «повністю автоматизованої компанії NPC». Ті три проблеми, які раніше вважали такими, що вимагають парадигмального зрушення для вирішення — пам’ять (Memory), безперервне навчання (Continual Learning) і самооцінка (Self-Judge) — уже поступово розв’язуються під подвійним впливом технологій і застосувань: довгий контекст і генерація з підсиленням пошуку (RAG) наближають паростки пам’яті; підвищення частоти ітерацій моделі саме по собі наближає безперервне навчання; а у передових моделях уже видно початки самооцінки.

Третя вершина: самостійнe еволюціонування (Self-Evolving)

Це найскладніша й водночас найбільш спокуслива вершина. Навчання AI для AI вже набуло форми: модель сама пише код, сама очищає й синтезує дані, сама тренує себе. Це може використати частину обчислювальних ресурсів, але заощаджує найцінніші людські ресурси та час. А в епоху великомасштабних моделей швидкість — найважливіше: швидка ітерація безпосередньо збільшує розрив між поколіннями в когніції. Коли топові компанії за кордоном починають формувати обчислювальні кластери рівня мільйона або навіть двох мільйонів чипів, їхнє реальне призначення, найімовірніше, полягає в тому, щоби модель навчала сама себе.

Що станеться після того, як переліземо ці три вершини?

AI почне вчитися тому, що таке «я» і що таке самосвідомість; далі — торкнеться людських емоцій; ще далі — свідомості як такої. Від сприйняття до пізнання, від пізнання до універсального, від універсального до суперінтелекту (ASI) — цей шлях уже розкладено, гігантська хвиля вже прийшла і її неможливо зупинити.

Це не думка лише нашої компанії. У звіті Google DeepMind «From AGI to ASI» наведено холодне твердження: навіть якщо здатність окремої моделі назавжди залишиться на рівні людських можливостей, доки обчислювальна потужність продовжує зростати, суперінтелект можуть «виштовхнути» силою. Вони прогнозують: якщо у світі доступні екземпляри AGI зростатимуть із темпом 10 разів на рік, то через п’ять років буде досягнуто 100 млн таких екземплярів. Ці агенти, що мають спільне те саме «внутрішнє ядро», підвищують ефективність мислення в сотні разів і нульовою ціною копіюють досвід — на рівні групи вони еквівалентні ASI. Іншими словами, перехід від AGI до ASI потребує не лише прориву на рівні алгоритмів, а й концентрації надвеликої обчислювальної потужності.

Ця незворотна тенденція пройде крізь увесь технологічний стек зверху вниз: коли AGI настане, нинішні застосування, можливо, треба буде переосмислити як AI-native, а іноді навіть більше не знадобляться ці застосування; операційні системи можуть бути переписані — у майбутньому, відкриваючи комп’ютер, ви побачите «LLM OS», а всі функції генеруватимуться за потребою (generate on demand); ще глибше — це виклик філософії та системі фон Неймана, яка працює вже 80 років. Фінанси, право, електронна комерція, інтернет… жодна галузь не залишиться осторонь. Багато друзів знаходять мене й кажуть, що хочуть трансформувати компанії та наздогнати кроки AI, але ті, хто справді зрозумів, що «ця незворотна трансформація вже розпочалася», — їх усе ще зовсім небагато.

Напрям, у який ми повністю вкладаємося: «摸高»

Після того як ми розпізнали тренд, лишається вибір. А вибір Zhipu, як і раніше, «антиінтуїтивний»: у той час, коли галузь масово пришвидшує монетизацію, ми вирішили прорватися вгору.

Ми назвемо цю стратегію «Touch High（摸高）план». У історичному вузлі, коли штучний інтелект переходить від сенсорного й когнітивного до цілком універсального інтелекту, Zhipu займе позицію «摸高» і кине виклик фізичним та алгоритмічним межам поточної технології. Протягом наступних двох років ми плануємо стратегічно інвестувати — не прагнути монетизації застосувань у короткостроковій перспективі, а безпосередньо спрямуватися на наступну висоту AGI.

Ці інвестиції будуть зосереджені на чотирьох ключових «двигунах»:

По-перше, довготривалі завдання. Перевести AI від «миттєвих відповідей» до «великого проєкту»: розробити нову генерацію архітектури пам’яті, щоб модель проходила весь життєвий цикл проєкту «вчись — роби — пам’ятай», і щоб мала верхній рівень здібностей, здатних автономно розкладати великі цілі (наприклад, «спроєктувати нову молекулу протиракового препарату») на тисячі виконуваних підзавдань.

По-друге, системи автономних агентів. Від «інтелектуального помічника» до «цифрового працівника»: збудувати співтовариство агентів, що включає тисячі й десятки тисяч різних професійних «характерів» і «навичок», щоб вони автономно дискутували, співпрацювали, перевіряли код, планували ресурси та забезпечували цифрову виробничу потужність на рівні «автопілота».

По-третє, повне самонавчання (Fully Self Training). Поки людські високоякісні дані скоро вичерпаються, перетворити обчислювальну потужність на паливо еволюції: створити завод із високоякісними синтетичними даними, досягти появи знань «з нічого» через протистояння AI з AI (Self-Play), і в безпечному ізоляційному середовищі надати системі можливість перебудовувати власний код, щоб швидкість еволюції вирвалася з фізичних обмежень людських інженерів.

По-четверте, екстремальне безпечне врядування. Це той із чотирьох двигунів, на якому я найбільше хочу зосередитися й наголосити.

Чим сильніші здібності, тим міцнішими мають бути механізми безпекових обмежень. На самому початку створення Zhipu було закладено принципи: AI має служити добробуту людей і служити державним стратегічним цілям. Компанія відмовляється від «зовнішніх» безпекових патчів і наполегливо вписує людську етику, соціальні норми та національні законодавчі й нормативні акти як базові аксіоми в функцію цінності моделі; планує інвестувати ресурси на рівні сотень мільярдів для прориву в «механічній інтерпретованості», прояснити нейронну логіку рішень моделі та сприяти переходу від «чорних коробок» до прозорих, пояснюваних систем; одночасно активно долучатися до міжнародного AI-врядування, аби запобігти зловживанню AI-технологіями.

Ця нагальність зовсім не є надуманою тривогою. Коли найпередовіші топові моделі за кордоном тимчасово відкладають повну публікацію через міркування ризику, а керівники їхніх компаній відкрито попереджають про глибокий вплив AI, це суттєво переформатовуватиме розклад сил у світі — тож нам ще важче залишатися тверезими: реалізація суперінтелекту та дослідження супер-вирівнювання (super alignment) мають просуватися синхронно. Це також той порядок питань, який ми неодноразово переосмислюємо, зіткнувшись із руйнівними технологіями: історія знов і знов демонструє, що коли технологія досягає рівня сили, здатного змінити хід цивілізації, безпека вже не є додатком — вона є фундаментальною передумовою, щоб технологія могла існувати й отримувати дозвіл на застосування.

Відкриті екосистеми: базова логіка інтелектуальної доступності та безпечного врядування

Ми завжди вважали, що як стратегічна технологія, яка веде майбутнє, довгостроковий розвиток штучного інтелекту неможливий без відкритої та кооперативної промислової екосистеми. Цінність передового інтелекту полягає не лише у технологічних проривах як таких, а й у тому, чи здатний він масштабно розширити можливості в тисячах і сотнях сфер, принести користь кожному розробнику. Ми переконані: справжня безпека не виростає з технічного замикання та стін, а походить від широкого спільного будівництва, обміну та нагляду під сонцем.

Саме через глибоке визнання важливості технічної доступності Zhipu підготувала власну стратегічну відповідь. Нещодавно ми випустили відкриту (open-source) модель GLM-5.2 із найсильнішими на сьогодні можливостями. Вона підтримує справжній робочий контекст у мільйони (1M) токенів; у довгострокових завданнях продовжує зберігати лідерство; для всіх користувачів відкрито в повному обсязі; і буде офіційно відкрито з максимально ліберальною ліцензією MIT — будь-хто може завантажити, розгорнути та використовувати в комерційних цілях, без поділу за суб’єктами. Це тверда позиція компанії, виражена через продукт.

Ми обираємо вірити в інший шлях: передовий інтелект не має належати лише кільком людям, і не має бути вилученим у будь-який момент за волею кількох правил. Він має бути відкритим, придатним до використання, таким, що можна будувати зверху, і служити кожному розробнику.

Це не суперечить «摸高» — навпаки, це дві сторони одного й того ж: однією рукою ми «摸高» — ліземо вгору, кидаємо виклик межам інтелекту; іншою рукою ми прокладаємо шлях вниз, щоб найпередовіші можливості були максимально відкритими й доступними всім. Висота, до якої «дістанемося», належить усьому людству, а створена дорога — кожному.

Висновок: чому саме зараз, чому саме ми

Хтось може запитати: чому після виходу Zhipu на біржу, навпаки, потрібно далі вкладати ключові ресурси й «摸高» у найбільш невизначеному напрямі? Тому що ми віримо в просту істину: справжній той, хто дійде вершини, перетворить гору на дорогу.

Ту сутність, яку ми розібрали, «悟道大模型» (проект «悟道» великих моделей) зібрав у консенсус сотень учених, а потім через промислові інвестиції Zhipu та всю екосистему вона стала основою для старту покоління підприємців. Сьогодні ми хочемо зробити цю дорогу ще вищою і ширшою — достатньо високою, щоби захистити себе й убезпечити національну безпеку; достатньо високою, щоби дати людству шанс досліджувати більше невідомого, таємниці космосу; і водночас достатньо широкою, щоби кожен розробник і кожна команда могли піднятися по ній.

У епоху AGI ці речі, які раніше здавалися неможливими, вперше отримали шанс стати реальними. Це найбільше щастя для нашого покоління співвітчизників і також найбільш важлива відповідальність.

Гігантська хвиля вже прийшла, і тренд незворотний. Zhipu має бути тією, хто зустрічає хвилю, і «摸高» вгору.

Не дійти до вершини — це поразка.

Цього разу ми «摸немо» ту висоту, яка належить усьому людству.

Засновник Zhipu Тан Цзе

11 липня 2026 року

Оригінальне посилання

Натисніть, щоб дізнатися, про відкриті вакансії律动BlockBeats (BlockBeats)

Ласкаво просимо приєднатися до офіційної спільноти 律动 BlockBeats:

Telegram-канал для підписки: https://t.me/theblockbeats

Telegram-чати: https://t.me/BlockBeats_App

Офіційний акаунт у Twitter: https://twitter.com/BlockBeatsAsia