2026-07-12 09:13
商业
万亿市值之后，智谱为何选择“归零”（附唐杰内部信全文）
万亿市值之后，智谱为何选择“归零”（附唐杰内部信全文）
唐杰内部信宣布两年“摸高计划”，不追短期变现、全力押注AGI——这是一场豪赌，还是一次清醒的逆行？
■
七月的北京，智谱总部大楼里没有庆功宴。
就在几天前，这家公司刚刚经历了一系列足以让任何创始人心跳加速的时刻：市值较半年前上市初期涨了10倍，2026年6月跻身“万亿港元俱乐部”——这个数字是百度市值的近3倍，超过了小米。7月8日首批限售股解禁，面对逾400亿港元的抛压，股价不跌反涨，当日拉升13.35%。7月9日，智谱宣布以每股1588港元配售最多1978万股新H股，预计募资约314.1亿港元，创下今年港股科技企业单次配售募资规模新高。
但创始人唐杰在7月11日发出的内部信里，几乎没有一句庆祝，没有一个数字在谈收入。
这封近4000字的信，标题叫《巨浪已来》。
一场“反直觉”的押注
唐杰在信中谈了三件事：我们是谁，我们如何看待这个时代，以及我们决定全力倾注的战略方向。
他用三个词概括智谱的方法论：本质、反直觉、专注。回望来路，几乎每一个关键选择都曾经显得“反直觉”——2006年守着一台台式机上的学术搜索系统坐冷板凳；2021到2022年，当“让机器像人一样思考”被绝大多数人视为疯狂计划时，智谱抽调资源、押注千亿参数，做出了GLM-130B，那是在ChatGPT引爆世界整整一年半之前。
最近一次成功的“反直觉”，是一年前对Coding的押注。
2025年初，整个行业还沉浸在DeepSeek带来的推理革命里。智谱做了一个当时看来并不起眼的决定：重新分配资源，将研发重心从通用聊天能力全面转向Coding。唐杰的理由很清晰：DeepSeek R1出现之后，Chat范式已经基本结束。真正决定下一代模型竞争力的，不再是聊天像不像人，而是能不能真正完成工作。
事实证明，这是一次成功的赌注。
从2025年7月发布的旗舰模型GLM-4.5，到2026年6月上线并开源的GLM-5.2，智谱已跻身全球AI Coding第一梯队。开源的GLM-5.2在Code Arena代码评估中取得全球可用模型第一，在FrontierSWE和Terminal-Bench等评测中与Claude Opus 4.8的差距收窄至1%至4%。多个核心指标已追平甚至超过Claude Opus 4.8和GPT-5.5。更关键的是商业验证——全球范围内，同样押注Coding的Anthropic，2024年初年化收入不到1亿美元，2026年6月已突破470亿美元。智谱的MaaS平台ARR截至2026年3月达到17亿元，过去一年提升了60倍。
高盛在近期一份50页的深度报告中，将中国AI的演进轨迹概括为“从DeepSeek去年的成本效率时刻，到智谱GLM今年的模型智能时刻”。在基础文本模型领域，高盛将智谱与DeepSeek并列为长期最具竞争力的选手。
“别人敲钟，我们归零”
然而，正是在这样的高光时刻，唐杰选择了一条截然相反的路。
他在内部信中宣布启动名为“Touch High（摸高）”的两年战略投入计划——不追求短期的应用变现，全力冲击下一代通用人工智能（AGI）。“摸高计划”的投入集中在四大方向：攻坚长程任务能力，研发新一代记忆架构，让模型可自主拆解跨年级别的复杂科研、工程目标；构建多智能体协作系统，打造具备不同专业能力的“数字员工”集群；落地完全自我训练体系，建设高质量合成数据工厂，通过AI自博弈实现知识“无中生有”；投入百亿级资源攻坚AI安全治理，将人类伦理、社会规范与法律法规写入模型价值底层。
“别人敲钟，我们归零。这不是姿态，这是信念——既然终点是AGI，那么短期利益或者行业风口，都只是通向终局的沿途风景。”唐杰写道。
但问题是：万亿市值的公司，为什么要主动“归零”？
答案或许藏在几天前另一家公司的遭遇里。
MiniMax替智谱踩过的雷
就在唐杰发信的前几天，港股大模型“双雄”的另一极——MiniMax，给整个行业上了一堂估值重构课。
7月9日MiniMax解禁当日，股价大跌近18%。截至7月10日收盘，总市值仅剩842亿港元，而就在三个月前，这个数字还是4100亿港元。暴跌的核心原因不是技术不行，而是资本市场换了一套打分标准——从“押注未来可能性”变成“用互联网SaaS的财务指标来算账”：ARR多少、增速多快、用户留存怎么样。一旦进入这套体系，估值锚点就从“中国大模型第一梯队”降维成了“一家年收入数亿元人民币的C端AI应用工具公司”。
智谱当然看见了这一切。
唐杰的这封信，与其说是对员工的动员，不如说是对资本市场的提前喊话：别用SaaS的逻辑来框我。我不是一家做应用的软件公司，我是一家做AGI的研究机构。你们可以用万亿来定价我，但请不要用SaaS的尺子来量我。
一个反常的细节是，整封信里几乎没有提到Coding——那个直接推动智谱市值从千亿跳到万亿的东西，在这封信里像被刻意回避了一样。因为Coding是商业化的近端，而唐杰想让资本市场看到的，是AGI的远端。
豪赌还是清醒？
智谱的选择并非孤例。7月10日，MiniMax创始人兼CEO闫俊杰发布内部信，宣布自即日起至公司实现AGI之日，不再从公司领取任何薪酬，并将拿出个人名下4%的股份激励长期团队成员。两家中国大模型的领军者，几乎在同一时间做出了同一个决定：拒绝被短期的商业化逻辑绑架。
但这条路并不平坦。
在智谱上市后发布的首份财报中，产品线已包括开放平台及API、企业级智能体、企业级通用大模型、技术服务等多个方向。而在此前，智谱也遭遇了密集的高管人事震荡——仅2025年上半年，已有多位高管离职，包括应用AI与合作副总裁李惠子、首席战略官张阔、副总裁曲滕、COO张帆和CFO彭建标等。当一家公司选择“不追求短期变现”，它如何留住那些习惯了互联网节奏的人才？当资本市场的耐心有限，两年的“摸高计划”能否在市值波动中坚持到底？
唐杰在信的结尾写道：“巨浪已来，不登顶就是失败。”
这句话既是豪情，也是悬崖。
以下是唐杰的内部信内容：
巨浪已来
——致每一位智谱人和关心人工智能未来的伙伴
请允许我借这篇文章，谈三件事：我们是谁，我们如何看待这个时代，以及我们决定全力倾注的战略方向。
（一）我们是谁：“本质、反直觉、专注”
——致每一位智谱人和关心人工智能未来的伙伴
请允许我借这篇文章，谈三件事：我们是谁，我们如何看待这个时代，以及我们决定全力倾注的战略方向。
（一）我们是谁：“本质、反直觉、专注”
智谱从不是一家追风口的公司。它从一间实验室里长出来，带着这间实验室二十年的方法论。这套方法论可以用三个词概括：本质、反直觉、专注——想得足够深，才敢选得足够反；选得足够反，就必须守得足够久。
回望来路，我们几乎每一个关键选择都曾经显得“反直觉”。2006年，我们守着一台台式机上的学术搜索系统坐冷板凳，因为我们想清楚了那背后是“挖掘学科演化机理”这件值得用十年回答的事；2021到2022年，当“让机器像人一样思考”被绝大多数人视为登月般的疯狂计划时，我们抽调资源、押注千亿参数，做出了GLM-130B——那是ChatGPT引爆世界整整一年半之前；而在智谱2026年1月8日H股上市的那一天，我们把它当作一个全新的起点，坚定地全面回归基础模型研究，全力冲击下一代模型。
别人敲钟，我们归零。这不是姿态，这是信念——既然终点是AGI，那么短期利益或者行业风口，都只是通向终局的沿途风景。
支撑我们一路走到今天的，是一种极致的专注和至真至纯的理想主义。学术搜索系统从一台台式机做到千万用户，我们用了十年；大模型这条路，我们又做了近十年，并且还会坚定深耕，继续走下去。今天的智谱，是一群愿意追问本质、敢于反直觉，又能专注地把事情做到底的人——这就是智谱核心竞争力的来源。
（二）我们如何看待这个时代：智能的上界正在被改写
如果说过去二十年我们学会了一件事，那就是：真正的商业机会，从来不在产品和模式的微调里，而在智能上界的跃迁中。这是我们对当下AI变革最根本的判断，也是我们最想传递给大家的认知。
这一次变革，本质不是一次产品创新或商业模式创新，而是技术革命本身抬高了“智能上界”。谁能率先将该上界向上推升一寸，谁就能重新定义千行百业的能力边界。所有聚焦第一性原理的新一代AI企业，争夺的正是这一寸的突破。
而智能上界的演进，有一条清晰的路径。人工智能正在完成从感知智能到认知智能的跨越——机器不再只是“看见”和“听见”，而是开始“理解”和“推理”。而下一步，正指向AGI。
我们对AGI有一个朴素而苛刻的定义：AGI不是某一个天才的智慧，而是全人类智慧水平的总和。它理应具备创造出“相对论”级别原创知识的能力，这是我们衡量是否真正到达巅峰的唯一标准。通往这个终点的道路上，有几座必须翻越的山峰，它们也正是今天技术浪潮最汹涌的地方：
第一座：长程任务能力（Long Horizon Task）
今天最令人兴奋的突破，是让模型学会完成一个极长的任务——不是即时问答，而是跨越数周、数月乃至数年的规划与执行。例如，一个模型可以不知疲倦地在软件中寻找漏洞，本质上是在学习一名顶级安全专家的思维方式，然后通过机器的耐力把它放大。
第二座：完全自治的智能体系统（Autonomous Agent System）
在长程任务之上，能够自主驱动、协同作业、7×24小时运转的智能体群体将成为新的生产力形态。我们曾提过“一人公司OPC”，但技术的脚步比预想更快——我们正在走向“全自动化公司NPC”。记忆（Memory）、持续学习（Continual Learning）、自我评判（Self-Judge）这三个曾被认为需要范式变革才能解决的难题，现已在技术与应用的双重驱动下逐步消解：长上下文与检索增强生成（RAG）逼近记忆雏形；模型迭代频次的提升本身即在逼近持续学习；前沿模型已显露自我评判的萌芽。
第三座：自我进化（Self-Evolving）
这是最艰难、也最诱人的一座。AI训练AI已经成型——模型自己写代码、自己清洗与合成数据、自己训练自己。这或许会消耗一些算力，却节省了最宝贵的人力与时间。而在大模型时代，速度是最重要的，快速迭代会直接拉开认知的代际差距。当海外头部企业开始筹建百万乃至两百万芯片级别的算力集群，其真正的用途，很可能正是让模型自己训练自己。
翻过这三座山之后，会发生什么？
AI将开始学习什么是“我”，什么是自我认知；再往后，它会触及人类的情感；更远处，是意识本身。从感知到认知，从认知到通用，从通用走向超级智能（ASI）——这条路已经铺开，巨浪已来，且不可逆转。
这并非我们一家之言。Google DeepMind在《From AGI to ASI》报告中给出了一个冷峻的论断：即便单个模型的能力永远停在人类水平，只要算力还在增长，超级智能可能会被硬生生“挤”出来。他们推演，若全球可运行AGI实例以每年十倍速增长，五年后将达一亿个。这些共享同一底层大脑、思考效率百倍提升且零成本复制经验的智能体，在群体层面即等同于ASI。换言之，从AGI迈向ASI，既需要算法层面的突破，也需要超大算力资源的汇聚。
这种不可逆转的趋势将自上而下穿透整个技术栈：当AGI到来，今天的应用或许都要被重构为AI原生，甚至不再需要这些应用；操作系统可能被重写，未来你打开电脑，看到的将是一个“LLM OS”，所有功能按需生成（generate on demand）；再往深处，是对运行了八十年的冯·诺依曼体系的挑战。金融、法律、电商、互联网……没有一个行业会置身事外。很多朋友找到我，说想变革企业、追赶AI的步伐，但真正洞察到“这场不可逆变革已然开启”者，仍属寥寥。
（三）我们全力倾注的方向：“摸高”
认清趋势之后，剩下的就是选择。而智谱的选择，一如既往地“反直觉”—— 在行业普遍加速商业变现的当下，我们决定向上突破。
我们将这一战略命名为 “Touch High（摸高）计划”。在人工智能从感知、认知向完全通用智能跨越的历史节点，智谱将以“摸高”的姿态，挑战当前技术的物理与算法极限。未来两年，我们计划战略性投入——不追求短期的应用变现，而是直指AGI的下一个高地。
这笔投入将集中在四大核心引擎上：
其一，长程任务。让AI从“即时问答”走向“宏大工程”，研发新一代记忆架构，使模型贯穿项目全生命周期“边学、边做、边记”，并具备将宏大目标（如“设计一种新型抗癌药物分子”）自主拆解为数千个可执行子任务的顶层能力。
其二，自治智能体系统。从“智能助手”走向“数字员工”，构建包含成千上万个不同专业“性格”与“技能”的智能体社会，让它们自主辩论、协作、审查代码、调度资源，实现“自动驾驶”级别的数字生产力。
其三，完全自我训练（Fully Self Training）。在人类高质量数据即将耗尽之际，把算力转化为进化的燃料——建设高质量合成数据工厂，通过AI与AI的博弈对抗（Self-Play）实现知识的“无中生有”，并在安全沙盒内赋予系统重构自身代码的能力，让进化速度挣脱人类工程师的物理限制。
其四，极致安全治理。这是四大引擎中我最想着重强调的一个。
能力越强大，安全约束机制也必须越稳固。智谱创立伊始即确立准则：AI必须服务于人类福祉，服务于国家战略。公司摒弃外挂式安全补丁，坚持将人类伦理、社会规范及国家法律法规作为底层公理写入模型价值函数；计划投入百亿级资源攻坚“机械可解释性”，厘清模型决策背后的神经元逻辑，推动黑盒系统向透明可解释系统转变；同时积极参与国际AI治理，防范AI技术被滥用。
这种紧迫感并非杞人忧天。当海外最前沿的顶级模型因风险考量而暂缓全面公开发布，其企业负责人公开警示AI的深远影响将深刻重塑全球力量格局时，我们更应清醒：超级智能的实现与超级对齐的研究，必须同步推进。这也是我们在面对颠覆性技术时反复审视的命题——历史一再表明，当一项技术抵达足以改变文明进程的力量量级时，安全就不再是附属品，而是技术得以存续与被允许应用的根本前提。
（四）开放生态：智能普惠和安全治理的底层逻辑
我们始终认为，人工智能作为引领未来的战略性技术，其长远发展离不开开放协同的产业生态。前沿智能的价值不仅在于技术突破本身，更在于它能否广泛赋能千行百业、惠及每一位开发者。我们坚信，真正的安全并非建立在技术封闭与壁垒之上，而是源于阳光下广泛的共建、共享与监督。
正是基于对技术普惠的深刻认同，智谱给出了自身的战略答卷。近日，我们发布了迄今能力最强的开源模型 GLM-5.2，它支持真正可用的百万（1M）上下文，在长程任务上继续保持领先，面向全量用户开放，并将以最宽松的 MIT 协议正式开源——任何人都可以下载、部署、商用，没有主体界别。这是公司以产品形态表达的坚定态度。
我们选择相信另一条路：前沿智能不应只属于少数人，也不应被少数规则随时收回。它应该开放、可用、可构建，并服务于每一位开发者。
这与“摸高”并不矛盾，反而是一体两面：我们一只手向上摸高，挑战智能的极限；另一只手向下铺路，让最前沿的能力尽可能地开放与普惠。摸到的高度属于全人类，修成的道路也属于每一个人。
（五）结语：为什么是现在，为什么是我们
有人会问：为什么智谱上市后反而还要继续倾注核心资源、向最不确定的方向“摸高”？因为我们相信一个朴素的道理：真正的登顶者，会把山修成路。
我们想清楚的那个本质，曾通过“悟道大模型”项目凝聚成几百位科学家的共识，又通过智谱的产业投资和整个生态，变成一代创业者起跳的基石。今天，我们想把这条路修得更高、更宽——高到能保护我们自己、守卫国家安全，高到能让人类有机会探索更多未知，探索宇宙的奥秘；也宽到能让每一位开发者、每一个团队，都走得上来。
在AGI时代，这些曾经遥不可及的事，第一次有了实现的可能。这正是我们这一代国人最大的幸运，也是最重的责任。
巨浪已来，趋势不可逆转。智谱要做那个迎着浪头、向上摸高的人。
不登顶，就是失败。
这一次，我们要摸到的，是属于全人类的那个高度。
智谱创始人 唐杰
2026年7月11日
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撰文 / OR
题图来源：网络
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2026-07-12 09:13
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但创始人唐杰在7月11日发出的内部信里，几乎没有一句庆祝，没有一个数字在谈收入。
这封近4000字的信，标题叫《巨浪已来》。
一场“反直觉”的押注
唐杰在信中谈了三件事：我们是谁，我们如何看待这个时代，以及我们决定全力倾注的战略方向。
他用三个词概括智谱的方法论：本质、反直觉、专注。回望来路，几乎每一个关键选择都曾经显得“反直觉”——2006年守着一台台式机上的学术搜索系统坐冷板凳；2021到2022年，当“让机器像人一样思考”被绝大多数人视为疯狂计划时，智谱抽调资源、押注千亿参数，做出了GLM-130B，那是在ChatGPT引爆世界整整一年半之前。
最近一次成功的“反直觉”，是一年前对Coding的押注。
2025年初，整个行业还沉浸在DeepSeek带来的推理革命里。智谱做了一个当时看来并不起眼的决定：重新分配资源，将研发重心从通用聊天能力全面转向Coding。唐杰的理由很清晰：DeepSeek R1出现之后，Chat范式已经基本结束。真正决定下一代模型竞争力的，不再是聊天像不像人，而是能不能真正完成工作。
事实证明，这是一次成功的赌注。
从2025年7月发布的旗舰模型GLM-4.5，到2026年6月上线并开源的GLM-5.2，智谱已跻身全球AI Coding第一梯队。开源的GLM-5.2在Code Arena代码评估中取得全球可用模型第一，在FrontierSWE和Terminal-Bench等评测中与Claude Opus 4.8的差距收窄至1%至4%。多个核心指标已追平甚至超过Claude Opus 4.8和GPT-5.5。更关键的是商业验证——全球范围内，同样押注Coding的Anthropic，2024年初年化收入不到1亿美元，2026年6月已突破470亿美元。智谱的MaaS平台ARR截至2026年3月达到17亿元，过去一年提升了60倍。
高盛在近期一份50页的深度报告中，将中国AI的演进轨迹概括为“从DeepSeek去年的成本效率时刻，到智谱GLM今年的模型智能时刻”。在基础文本模型领域，高盛将智谱与DeepSeek并列为长期最具竞争力的选手。
“别人敲钟，我们归零”
然而，正是在这样的高光时刻，唐杰选择了一条截然相反的路。
他在内部信中宣布启动名为“Touch High（摸高）”的两年战略投入计划——不追求短期的应用变现，全力冲击下一代通用人工智能（AGI）。“摸高计划”的投入集中在四大方向：攻坚长程任务能力，研发新一代记忆架构，让模型可自主拆解跨年级别的复杂科研、工程目标；构建多智能体协作系统，打造具备不同专业能力的“数字员工”集群；落地完全自我训练体系，建设高质量合成数据工厂，通过AI自博弈实现知识“无中生有”；投入百亿级资源攻坚AI安全治理，将人类伦理、社会规范与法律法规写入模型价值底层。
“别人敲钟，我们归零。这不是姿态，这是信念——既然终点是AGI，那么短期利益或者行业风口，都只是通向终局的沿途风景。”唐杰写道。
但问题是：万亿市值的公司，为什么要主动“归零”？
答案或许藏在几天前另一家公司的遭遇里。
MiniMax替智谱踩过的雷
就在唐杰发信的前几天，港股大模型“双雄”的另一极——MiniMax，给整个行业上了一堂估值重构课。
7月9日MiniMax解禁当日，股价大跌近18%。截至7月10日收盘，总市值仅剩842亿港元，而就在三个月前，这个数字还是4100亿港元。暴跌的核心原因不是技术不行，而是资本市场换了一套打分标准——从“押注未来可能性”变成“用互联网SaaS的财务指标来算账”：ARR多少、增速多快、用户留存怎么样。一旦进入这套体系，估值锚点就从“中国大模型第一梯队”降维成了“一家年收入数亿元人民币的C端AI应用工具公司”。
智谱当然看见了这一切。
唐杰的这封信，与其说是对员工的动员，不如说是对资本市场的提前喊话：别用SaaS的逻辑来框我。我不是一家做应用的软件公司，我是一家做AGI的研究机构。你们可以用万亿来定价我，但请不要用SaaS的尺子来量我。
一个反常的细节是，整封信里几乎没有提到Coding——那个直接推动智谱市值从千亿跳到万亿的东西，在这封信里像被刻意回避了一样。因为Coding是商业化的近端，而唐杰想让资本市场看到的，是AGI的远端。
豪赌还是清醒？
智谱的选择并非孤例。7月10日，MiniMax创始人兼CEO闫俊杰发布内部信，宣布自即日起至公司实现AGI之日，不再从公司领取任何薪酬，并将拿出个人名下4%的股份激励长期团队成员。两家中国大模型的领军者，几乎在同一时间做出了同一个决定：拒绝被短期的商业化逻辑绑架。
但这条路并不平坦。
在智谱上市后发布的首份财报中，产品线已包括开放平台及API、企业级智能体、企业级通用大模型、技术服务等多个方向。而在此前，智谱也遭遇了密集的高管人事震荡——仅2025年上半年，已有多位高管离职，包括应用AI与合作副总裁李惠子、首席战略官张阔、副总裁曲滕、COO张帆和CFO彭建标等。当一家公司选择“不追求短期变现”，它如何留住那些习惯了互联网节奏的人才？当资本市场的耐心有限，两年的“摸高计划”能否在市值波动中坚持到底？
唐杰在信的结尾写道：“巨浪已来，不登顶就是失败。”
这句话既是豪情，也是悬崖。
以下是唐杰的内部信内容：
巨浪已来
——致每一位智谱人和关心人工智能未来的伙伴
请允许我借这篇文章，谈三件事：我们是谁，我们如何看待这个时代，以及我们决定全力倾注的战略方向。
（一）我们是谁：“本质、反直觉、专注”
——致每一位智谱人和关心人工智能未来的伙伴
请允许我借这篇文章，谈三件事：我们是谁，我们如何看待这个时代，以及我们决定全力倾注的战略方向。
（一）我们是谁：“本质、反直觉、专注”
智谱从不是一家追风口的公司。它从一间实验室里长出来，带着这间实验室二十年的方法论。这套方法论可以用三个词概括：本质、反直觉、专注——想得足够深，才敢选得足够反；选得足够反，就必须守得足够久。
回望来路，我们几乎每一个关键选择都曾经显得“反直觉”。2006年，我们守着一台台式机上的学术搜索系统坐冷板凳，因为我们想清楚了那背后是“挖掘学科演化机理”这件值得用十年回答的事；2021到2022年，当“让机器像人一样思考”被绝大多数人视为登月般的疯狂计划时，我们抽调资源、押注千亿参数，做出了GLM-130B——那是ChatGPT引爆世界整整一年半之前；而在智谱2026年1月8日H股上市的那一天，我们把它当作一个全新的起点，坚定地全面回归基础模型研究，全力冲击下一代模型。
别人敲钟，我们归零。这不是姿态，这是信念——既然终点是AGI，那么短期利益或者行业风口，都只是通向终局的沿途风景。
支撑我们一路走到今天的，是一种极致的专注和至真至纯的理想主义。学术搜索系统从一台台式机做到千万用户，我们用了十年；大模型这条路，我们又做了近十年，并且还会坚定深耕，继续走下去。今天的智谱，是一群愿意追问本质、敢于反直觉，又能专注地把事情做到底的人——这就是智谱核心竞争力的来源。
（二）我们如何看待这个时代：智能的上界正在被改写
如果说过去二十年我们学会了一件事，那就是：真正的商业机会，从来不在产品和模式的微调里，而在智能上界的跃迁中。这是我们对当下AI变革最根本的判断，也是我们最想传递给大家的认知。
这一次变革，本质不是一次产品创新或商业模式创新，而是技术革命本身抬高了“智能上界”。谁能率先将该上界向上推升一寸，谁就能重新定义千行百业的能力边界。所有聚焦第一性原理的新一代AI企业，争夺的正是这一寸的突破。
而智能上界的演进，有一条清晰的路径。人工智能正在完成从感知智能到认知智能的跨越——机器不再只是“看见”和“听见”，而是开始“理解”和“推理”。而下一步，正指向AGI。
我们对AGI有一个朴素而苛刻的定义：AGI不是某一个天才的智慧，而是全人类智慧水平的总和。它理应具备创造出“相对论”级别原创知识的能力，这是我们衡量是否真正到达巅峰的唯一标准。通往这个终点的道路上，有几座必须翻越的山峰，它们也正是今天技术浪潮最汹涌的地方：
第一座：长程任务能力（Long Horizon Task）
今天最令人兴奋的突破，是让模型学会完成一个极长的任务——不是即时问答，而是跨越数周、数月乃至数年的规划与执行。例如，一个模型可以不知疲倦地在软件中寻找漏洞，本质上是在学习一名顶级安全专家的思维方式，然后通过机器的耐力把它放大。
第二座：完全自治的智能体系统（Autonomous Agent System）
在长程任务之上，能够自主驱动、协同作业、7×24小时运转的智能体群体将成为新的生产力形态。我们曾提过“一人公司OPC”，但技术的脚步比预想更快——我们正在走向“全自动化公司NPC”。记忆（Memory）、持续学习（Continual Learning）、自我评判（Self-Judge）这三个曾被认为需要范式变革才能解决的难题，现已在技术与应用的双重驱动下逐步消解：长上下文与检索增强生成（RAG）逼近记忆雏形；模型迭代频次的提升本身即在逼近持续学习；前沿模型已显露自我评判的萌芽。
第三座：自我进化（Self-Evolving）
这是最艰难、也最诱人的一座。AI训练AI已经成型——模型自己写代码、自己清洗与合成数据、自己训练自己。这或许会消耗一些算力，却节省了最宝贵的人力与时间。而在大模型时代，速度是最重要的，快速迭代会直接拉开认知的代际差距。当海外头部企业开始筹建百万乃至两百万芯片级别的算力集群，其真正的用途，很可能正是让模型自己训练自己。
翻过这三座山之后，会发生什么？
AI将开始学习什么是“我”，什么是自我认知；再往后，它会触及人类的情感；更远处，是意识本身。从感知到认知，从认知到通用，从通用走向超级智能（ASI）——这条路已经铺开，巨浪已来，且不可逆转。
这并非我们一家之言。Google DeepMind在《From AGI to ASI》报告中给出了一个冷峻的论断：即便单个模型的能力永远停在人类水平，只要算力还在增长，超级智能可能会被硬生生“挤”出来。他们推演，若全球可运行AGI实例以每年十倍速增长，五年后将达一亿个。这些共享同一底层大脑、思考效率百倍提升且零成本复制经验的智能体，在群体层面即等同于ASI。换言之，从AGI迈向ASI，既需要算法层面的突破，也需要超大算力资源的汇聚。
这种不可逆转的趋势将自上而下穿透整个技术栈：当AGI到来，今天的应用或许都要被重构为AI原生，甚至不再需要这些应用；操作系统可能被重写，未来你打开电脑，看到的将是一个“LLM OS”，所有功能按需生成（generate on demand）；再往深处，是对运行了八十年的冯·诺依曼体系的挑战。金融、法律、电商、互联网……没有一个行业会置身事外。很多朋友找到我，说想变革企业、追赶AI的步伐，但真正洞察到“这场不可逆变革已然开启”者，仍属寥寥。
（三）我们全力倾注的方向：“摸高”
认清趋势之后，剩下的就是选择。而智谱的选择，一如既往地“反直觉”—— 在行业普遍加速商业变现的当下，我们决定向上突破。
我们将这一战略命名为 “Touch High（摸高）计划”。在人工智能从感知、认知向完全通用智能跨越的历史节点，智谱将以“摸高”的姿态，挑战当前技术的物理与算法极限。未来两年，我们计划战略性投入——不追求短期的应用变现，而是直指AGI的下一个高地。
这笔投入将集中在四大核心引擎上：
其一，长程任务。让AI从“即时问答”走向“宏大工程”，研发新一代记忆架构，使模型贯穿项目全生命周期“边学、边做、边记”，并具备将宏大目标（如“设计一种新型抗癌药物分子”）自主拆解为数千个可执行子任务的顶层能力。
其二，自治智能体系统。从“智能助手”走向“数字员工”，构建包含成千上万个不同专业“性格”与“技能”的智能体社会，让它们自主辩论、协作、审查代码、调度资源，实现“自动驾驶”级别的数字生产力。
其三，完全自我训练（Fully Self Training）。在人类高质量数据即将耗尽之际，把算力转化为进化的燃料——建设高质量合成数据工厂，通过AI与AI的博弈对抗（Self-Play）实现知识的“无中生有”，并在安全沙盒内赋予系统重构自身代码的能力，让进化速度挣脱人类工程师的物理限制。
其四，极致安全治理。这是四大引擎中我最想着重强调的一个。
能力越强大，安全约束机制也必须越稳固。智谱创立伊始即确立准则：AI必须服务于人类福祉，服务于国家战略。公司摒弃外挂式安全补丁，坚持将人类伦理、社会规范及国家法律法规作为底层公理写入模型价值函数；计划投入百亿级资源攻坚“机械可解释性”，厘清模型决策背后的神经元逻辑，推动黑盒系统向透明可解释系统转变；同时积极参与国际AI治理，防范AI技术被滥用。
这种紧迫感并非杞人忧天。当海外最前沿的顶级模型因风险考量而暂缓全面公开发布，其企业负责人公开警示AI的深远影响将深刻重塑全球力量格局时，我们更应清醒：超级智能的实现与超级对齐的研究，必须同步推进。这也是我们在面对颠覆性技术时反复审视的命题——历史一再表明，当一项技术抵达足以改变文明进程的力量量级时，安全就不再是附属品，而是技术得以存续与被允许应用的根本前提。
（四）开放生态：智能普惠和安全治理的底层逻辑
我们始终认为，人工智能作为引领未来的战略性技术，其长远发展离不开开放协同的产业生态。前沿智能的价值不仅在于技术突破本身，更在于它能否广泛赋能千行百业、惠及每一位开发者。我们坚信，真正的安全并非建立在技术封闭与壁垒之上，而是源于阳光下广泛的共建、共享与监督。
正是基于对技术普惠的深刻认同，智谱给出了自身的战略答卷。近日，我们发布了迄今能力最强的开源模型 GLM-5.2，它支持真正可用的百万（1M）上下文，在长程任务上继续保持领先，面向全量用户开放，并将以最宽松的 MIT 协议正式开源——任何人都可以下载、部署、商用，没有主体界别。这是公司以产品形态表达的坚定态度。
我们选择相信另一条路：前沿智能不应只属于少数人，也不应被少数规则随时收回。它应该开放、可用、可构建，并服务于每一位开发者。
这与“摸高”并不矛盾，反而是一体两面：我们一只手向上摸高，挑战智能的极限；另一只手向下铺路，让最前沿的能力尽可能地开放与普惠。摸到的高度属于全人类，修成的道路也属于每一个人。
（五）结语：为什么是现在，为什么是我们
有人会问：为什么智谱上市后反而还要继续倾注核心资源、向最不确定的方向“摸高”？因为我们相信一个朴素的道理：真正的登顶者，会把山修成路。
我们想清楚的那个本质，曾通过“悟道大模型”项目凝聚成几百位科学家的共识，又通过智谱的产业投资和整个生态，变成一代创业者起跳的基石。今天，我们想把这条路修得更高、更宽——高到能保护我们自己、守卫国家安全，高到能让人类有机会探索更多未知，探索宇宙的奥秘；也宽到能让每一位开发者、每一个团队，都走得上来。
在AGI时代，这些曾经遥不可及的事，第一次有了实现的可能。这正是我们这一代国人最大的幸运，也是最重的责任。
巨浪已来，趋势不可逆转。智谱要做那个迎着浪头、向上摸高的人。
不登顶，就是失败。
这一次，我们要摸到的，是属于全人类的那个高度。
智谱创始人 唐杰
2026年7月11日
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撰文 / OR
题图来源：网络
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