Оригінальна назва: «Ексклюзив пізніше｜Внутрішній лист Тан Цзе заявляє, що буде запущено план Touch High (дотягнутися вгору), «не дійти до вершини — це поразка»»
Оригінальне джерело: команда «пізніше»

«Пізніше» ексклюзивно 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 продовжить так званий «антиінтуїтивний» маршрут і запустить «Touch High (摸高)», тобто й надалі фокусуватиметься на дослідженнях AGI, а не на короткостроковій комерційній монетизації.

На шляху до кінцевої точки AGI є кілька вершин, які неодмінно доведеться подолати — і саме вони є найбільш бурхливими місцями хвилі технологічних змін сьогодні. Чотири вершини, які назвав Тан Цзе, це:

-Далекі горизонтальні завдання (Long Horizon Task)

-Автономні агентні системи (Autonomous Agent System)

-Повністю самонавчання (Fully Self Training)

-Гранично безпечне управління

Серед них особливо наголошується на гранично безпечному управлінні: Zhipu планує спрямувати ресурси на рівні сотень мільярдів на подолання «механічної інтерпретованості». Це означає прояснити нейронну логіку, що стоїть за рішеннями моделі, і сприяти переходу від «чорного ящика» до прозорої й пояснюваної системи.

8 січня цього року Zhipu вийшла на Гонконгську фондову біржу як перша компанія з великою мовною моделлю за ціною емісії 116,2 гонконгських долара за акцію. Після цього протягом пів року ціна акцій Zhipu максимум злітала до 2980 гонконгських доларів, що більш ніж у 24 рази перевищувало ціну емісії; капіталізація на певний час перевищила 1,3 трлн гонконгських доларів.

8 липня акції, що перевищують 25 мільйонів штук і належать 11 «базовим» інвесторам, були розблоковані; в обіг вийшли акції з ринковою капіталізацією понад 40 млрд гонконгських доларів у Zhipu. Ринок спочатку очікував, що продавальний тиск не буде реалізований — і ціна акцій Zhipu не впала, а навпаки зросла. Наступного дня Zhipu оголосила про розміщення нових акцій за ціною 1588 гонконгських доларів за акцію, зі знижкою близько 13%, залучивши приблизно 31,4 млрд гонконгських доларів. Це найвищий рекорд за одну операцію з розміщення цього року серед компаній ШІ на ринку Гонконгу.

Згідно з офіційною заявою Zhipu, кошти від розміщення переважно будуть використані для розробки базової моделі, будівництва інфраструктури обчислювальних потужностей, розвитку комерціалізації та розбудови глобальної екосистеми. У публічному листі Тан Цзе зазначив: оцінка «стрибка за межі інтелекту» — це «також те розуміння, яке ми найбільше хочемо донести вам».

У низці комплексних тестувань модель Zhipu GLM-5.2 визнали такою, що вже досягла межі найпередовіших моделей за кордоном, а завдяки своїй відкритості (open-source) вона також користується популярністю в технічному співтоваристві.

Нижче наведено повний текст внутрішнього листа:

«Гігантська хвиля вже прийшла»

— Для кожного співробітника Zhipu та партнерів, які дбають про майбутнє штучного інтелекту

Хто ми: «сутність, антиінтуїтивність, фокус»

Zhipu — ніколи не була компанією, що женеться за хайпом. Вона виросла з лабораторії, несучи з собою методологію цієї лабораторії — двадцятирічну. Цю методологію можна передати трьома словами: сутність, антиінтуїтивність, фокус — якщо ти думаєш достатньо глибоко, то матимеш сміливість обрати достатньо правильно; якщо вибереш достатньо правильно, то мусиш триматися достатньо довго.

Розлянемося назад на шлях: майже кожен наш ключовий вибір колись здавався «антиінтуїтивним». У 2006 році ми сиділи в глухому куті з академічною пошуковою системою на настільному ПК, тому що хотіли розібратися: «витягнути механізм еволюції дисципліни» — це справа, яку варто відповісти на десятиліття; у 2021–2022 роках, коли «змусити машини мислити як люди» для більшості людей виглядало як божевільний проект на рівні посадки на Місяць, ми вивели ресурси й зробили ставку на тисячу мільярдів параметрів, створивши GLM-130B — це було рівно за півтора року до того, як ChatGPT вибухнув у світі; а у день лістингу Zhipu на H-акції 8 січня 2026 року ми сприйняли це як абсолютно нову відправну точку, твердо вирішили повністю повернутися до досліджень базових моделей і з усією силою атакувати наступне покоління моделей.

Інші б’ють дзвін, а ми — обнуляємося. Це не поза, це віра — якщо кінцева точка — AGI, то короткострокові вигоди або галузеві «вікна можливостей» — лише краєвиди по дорозі до фіналу.

Те, що дозволяло нам дійти аж сюди, — це крайній фокус і ідеалізм найвищої істинності. Ми десять років перетворювали академічну пошукову систему з одного настільного ПК на мільйони користувачів; шлях великих моделей ми також робили майже десять років, і будемо твердо й надалі поглиблюватися. Сьогодні Zhipu — це команда людей, які готові копати сутність, сміливо йти проти інтуїції, і водночас уміють зосереджено доводити справи до кінця — ось звідки береться ядро конкурентної переваги Zhipu.

Як ми дивимося на цей час: межа інтелекту переписується

Якщо за останні двадцять років ми навчилися чомусь одному, то це таке: справжні комерційні можливості ніколи не лежать у тонкій настройці продуктів і моделей, а в стрибку межі інтелекту. Це наше базове судження щодо теперішньої трансформації ШІ та те розуміння, яке ми найбільше хочемо донести до вас.

Ця трансформація за своєю суттю не є інновацією продукту або інновацією бізнес-моделі; це сама технічна революція, яка піднімає «верхню межу інтелекту». Хто першим зрушить цю межу вгору хоча б на одну шість, той зможе заново визначити межі здатностей для сотень і тисяч галузей. Усі нові AI-компанії, що фокусуються на першопричинах, змагаються саме за цей дюйм прориву.

А еволюція верхньої межі інтелекту має чіткий маршрут. Штучний інтелект завершить перехід від інтелекту сприйняття до інтелекту пізнання — машина вже не лише «бачить» і «чує», а починає «розуміти» та «міркувати». А наступний крок прямо веде до AGI.

Ми маємо просте, але суворе визначення AGI: AGI — це не мудрість якогось одного генія, а сума рівня мудрості всього людства. Воно має вміти створювати оригінальні знання рівня «теорії відносності» — це єдина міра, за якою ми оцінюємо, чи справді досягнуто вершини. На шляху до цієї точки є кілька вершин, які неодмінно доведеться подолати — і саме вони є найбільш бурхливими місцями хвилі технологічних змін сьогодні:

Перша вершина: можливість довгих горизонтальних завдань (Long Horizon Task)

Найбільш захопливим проривом сьогодні є те, щоб навчити модель виконувати надто довге завдання — не негайні запитання-відповіді, а планування та виконання, що охоплюють тижні, місяці й навіть роки. Наприклад, модель може без втоми шукати в програмі вразливості — по суті, вона вчиться мислити як топовий експерт із безпеки, а потім через витривалість машини це виводить на масштаб.

Друга вершина: повністю автономна агентна система (Autonomous Agent System)

Над довгими горизонтальними завданнями здатні самостійно керувати, координувати роботу та працювати 7×24 групи агентів стануть новою формою продуктивності. Ми вже говорили про «OPC компанію однієї людини», але темп технологічного поступу виявився швидшим, ніж очікувалося: ми рухаємося до «NPC-компанії з повною автоматизацією». Пам’ять (Memory), безперервне навчання (Continual Learning) і самосудження (Self-Judge) — три проблеми, які колись вважали такими, що потребують зміни парадигми, щоб розв’язати, — уже поступово розсіюються під подвійним впливом технологій і прикладних застосувань: довгі контексти та генерація з підсиленням пошуку (RAG) наближаються до зародків пам’яті; підвищення частоти ітерацій моделі саме по собі наближає безперервне навчання; у передових моделях уже проявилися паростки самосудження.

Третя вершина: самoeволюція (Self-Evolving)

Це найважча, і водночас найспокусливіша вершина. Навчання AI для AI вже сформувалося: модель сама пише код, сама очищує та синтезує дані, і сама себе тренує. Це, можливо, споживатиме частину обчислювальних потужностей, але заощадить найцінніші людські сили та час. А в епоху великих моделей швидкість — найважливіше; швидка ітерація безпосередньо розширює прірву поколінь у пізнанні. Коли за кордоном топові компанії починають збирати кластер обчислювальних потужностей рівня мільйона або навіть двох мільйонів чипів, їхнє справжнє призначення, ймовірно, саме й полягає в тому, щоб змусити моделі самостійно тренувати себе.

Що відбувається після того, як перевернеш ці три гори?

AI почне вчитися тому, що таке «я», і що таке самосвідомість; далі вона торкнеться людських емоцій; ще далі — самої свідомості. Від сприйняття до пізнання, від пізнання до універсальності, від універсальності до суперинтелекту (ASI) — цей шлях уже прокладено. Гігантська хвиля прийшла, і її вже неможливо зупинити.

Це не думка лише нашої компанії. У звіті Google DeepMind «From AGI to ASI» міститься холодне твердження: навіть якщо можливості окремої моделі назавжди залишаться на рівні людських, доки обчислювальна потужність зростає, суперинтелект може бути «виштовхнутий» назовні — жорстко «витиснений». Вони прогнозують, що якщо у світі запущені екземпляри AGI зростатимуть із темпом десятикратного збільшення щороку, то через п’ять років їх буде 100 мільйонів. Ці агентні системи, що поділяють ту саму базову «глибинну мозкову» структуру, підвищують ефективність мислення в сотні разів і можуть нульовою вартістю копіювати досвід, на рівні групи еквівалентні ASI. Іншими словами, щоб перейти від AGI до ASI, потрібні не лише прориви на рівні алгоритмів, а й концентрація надвеликих ресурсів обчислень.

Такий незворотний тренд прорізає весь технологічний стек зверху вниз: коли AGI прийде, сьогоднішні застосунки, можливо, доведеться перебудувати як AI-native, а то й взагалі відпаде потреба в цих застосунках; операційні системи можуть бути переписані, і коли ти відкриєш комп’ютер у майбутньому, ти бачитимеш «LLM OS», де всі функції генеруються за потреби (generate on demand); ще глибше — це виклик системі фон Неймана, яка працює вже 80 років. Фінанси, право, електронна комерція, інтернет… жодна галузь не залишиться осторонь. Багато друзів звертаються до мене: хочуть змінити компанії та наздогнати темпи AI, але ті, хто насправді зазирнув у те, що «цей незворотний злам уже розпочався», — все ще в меншості.

Напрям, у який ми впрягаємося на повну: «дотягнутися вгору»

Після того як ми розпізнали тренд, лишається вибір. А вибір Zhipu, як завжди, є «антиінтуїтивним» — у той час, коли галузь у цілому прискорює комерціалізацію, ми вирішили прориватися вгору.

Цю стратегію ми назвали «Touch High (摸高)». У історичній точці, коли штучний інтелект переходить від сприйняття й пізнання до повністю універсального інтелекту, Zhipu прийме «дотягування вгору» як позицію та кине виклик фізичним і алгоритмічним межам поточної технології. За наступні два роки ми плануємо стратегічно інвестувати — не женемося за короткостроковою монетизацією застосунків, а прямо спрямовуємося на наступну висоту AGI.

Ці інвестиції зосередяться на чотирьох ключових «двигунах»:

Перший — довгі горизонтальні завдання. Перевести AI від «негайних запитань-відповідей» до «величезних інженерних проектів»: розробити нову архітектуру пам’яті, щоб модель проходила весь життєвий цикл проєкту «вчись, роби, запам’ятовуй», і щоб у неї була верхня здатність автономно розкладати грандіозні цілі (наприклад, «спроєктувати молекулу нового протиракового препарату») на тисячі виконуваних підзавдань.

Другий — автономні агентні системи. Від «інтелектуального помічника» до «цифрового працівника»: побудувати суспільство агентів, що включає тисячі й тисячі різних професійних «характерів» і «навичок», щоб вони самостійно сперечалися, співпрацювали, перевіряли код і координували ресурси, реалізуючи «цифрову продуктивність» рівня «автопілота».

Третій — повністю самонавчання (Fully Self Training). У той час, коли якісні дані для людини незабаром почнуть вичерпуватися, перетворити обчислювальні потужності на паливо для еволюції: побудувати завод високоякісних синтетичних даних; через протистояння «AI проти AI» (Self-Play) домогтися появи знань «ні з чого»; і водночас у безпечних пісочницях надати системі здатність перепроєктувати (перебудовувати) власний код, щоб швидкість еволюції вирвалася з фізичних обмежень людських інженерів.

Четвертий — гранично безпечне управління. Це єдине, на що я хочу найбільше наголосити серед чотирьох «двигунів».

Що потужніші можливості, то міцнішими мають бути механізми безпекових обмежень. На самому початку заснування Zhipu ми заклали правила: AI має служити добробуту людей і служити національним стратегічним інтересам. Компанія відкидає безпекові «заплатки» в стилі «підключив — і працює» та наполягає, що людська етика, соціальні норми та національні закони і положення мають бути записані як базові аксіоми в функцію вартості (value function) моделі; планується вкласти ресурси на рівні сотень мільярдів у «механічну інтерпретованість», щоб прояснити нейронну логіку, що стоїть за рішеннями моделі, і стимулювати перехід «чорного ящика» до прозорої пояснюваної системи; водночас активно долучатися до міжнародного управління AI, аби запобігти зловживанню AI-технологіями.

Ця терміновість не є надуманою тривогою. Коли за кордоном найбільш передові топ-моделі тимчасово відтягують повністю публічний реліз через міркування ризиків, а керівники цих компаній публічно попереджають про глибокий вплив AI, то нам тим більше варто бути ясними: реалізація суперінтелекту та дослідження супер-вирівнювання (super-alignment) мають просуватися паралельно. Це також питання, яке ми постійно переглядаємо, стикаючись із руйнівними технологіями: історія знову і знову показує, що коли сила технології сягає рівня, здатного змінити хід цивілізації, безпека перестає бути аксесуаром — вона стає фундаментальною передумовою для того, щоб технологія могла існувати й бути дозволеною до застосування.

Відкрита екосистема: базова логіка інтелектуальної доступності та безпечного управління

Ми завжди вважали: як стратегічна технологія, що веде майбутнє, довгостроковий розвиток штучного інтелекту не може обійтися без відкритої, кооперативної промислової екосистеми. Цінність передового інтелекту полягає не лише в самих технічних проривах, а в тому, чи зможе він широко надати інструменти для тисяч і сотень галузей та принести користь кожному розробнику. Ми переконані: справжня безпека не закладається в замкненості технології та бар’єрах, вона виникає завдяки широкому спільному будівництву, спільному користуванню та нагляду під сонцем.

Саме з глибокого усвідомлення цінності технічної доступності Zhipu сформувала власну стратегічну відповідь. Нещодавно ми випустили open-source модель GLM-5.2 із найсильнішими можливостями на сьогодні: вона підтримує справді придатний мільйонний (1M) контекст; у довгих горизонтальних завданнях вона й далі зберігає лідерство; орієнтована на відкритий доступ для всіх користувачів; і буде офіційно викладена як open-source за максимально ліберальною ліцензією MIT — будь-хто може завантажити, розгорнути й використовувати в бізнесі, без поділу за суб’єктами. Це тверда позиція компанії, висловлена через форму продукту.

Ми обираємо вірити в інший шлях: передовий інтелект не має належати лише обмеженій кількості людей і не має бути відкликаний зневажливо за діючими правилами меншості. Він має бути відкритим, придатним до застосування, таким, що можна конструювати, і слугувати кожному розробнику.

Це не суперечить «дотягуванню вгору»; навпаки, це дві сторони одного цілого: однією рукою ми дотягуємося вгору, кидаючи виклик межам інтелекту; іншою рукою ми прокладаємо шлях вниз, щоб найпередовіші можливості були максимально відкритими й доступними широкому загалу. Дотягнута висота належить усьому людству, а прокладений шлях — кожній людині.

Висновок: чому саме зараз, і чому саме ми

Хтось може запитати: навіщо після виходу Zhipu на біржу продовжувати вкладати ключові ресурси й «дотягуватися вгору» в напрям, який найменш визначений? Бо ми віримо у просту істину: справжній той, хто дійде до вершини, перетворить гору на дорогу.

Ту сутність, яку ми чітко прояснили, через проєкт «悟道大模型» (моделі, що допомагають осягнути Дао) ми зібрали в консенсус із сотень науковців; і через інвестиції Zhipu в індустрію та всю екосистему це стало фундаментом для старту нового покоління підприємців. Сьогодні ми хочемо зробити цей шлях ще вищим і ширшим — настільки вищим, щоб захищати нас самих і охороняти безпеку держави; настільки вищим, щоб у людей була можливість досліджувати більше невідомого, розкривати таємниці всесвіту; і водночас настільки широким, щоб кожен розробник і кожна команда могли піднятися й дійти до нього.

В епоху AGI те, що колись здавалося недосяжним, вперше отримало шанс бути реалізованим. Це найбільша удача для нашого покоління співвітчизників і, водночас, найбільш важка відповідальність.

Гігантська хвиля вже прийшла, і тренд незворотний. Zhipu має стати тією, хто зустрічає хвилю, і дотягується вгору.

Не дійти до вершини — це провал.

Цього разу ми дотягнемося до висоти, що належить усьому людству.

Засновник Zhipu Тан Цзе

11 липня 2026 року

Оригінальне посилання

Натисніть, щоб дізнатися:律动 BlockBeats набирає співробітників на вакансії

Ласкаво просимо приєднатися до офіційної спільноти 律动 BlockBeats:

Telegram підписна група: https://t.me/theblockbeats

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

Twitter офіційний акаунт: https://twitter.com/BlockBeatsAsia