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【央视新闻客户端】
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【TechWeb】7月12日消息，据晚点 LastPost 报道 ，智谱创始人唐杰11日发布内部信 ，阐述智谱对 AGI 接下来竞争的理解 。
唐杰表示，AI变革的本质是“智能上界 ”的跃迁。人工智能正从感知 、认知迈向通用智能（AGI） ，其标志是具备创造“相对论”级原创知识的能力 。从AGI到超级智能（ASI）趋势不可逆转 ，将重塑整个技术栈和所有行业 。在行业加速变现时，智谱选择反直觉地“向上突破” ，未来两年战略性投入长程任务 、自治智能体系统、完全自我训练 、极致安全治理四大引擎。
7月10日周五收盘 ，智谱股价跌19.29%，报1640港元 ，市值7312亿港元 。而就在6月22日股价报2410港元/股 ，当日上涨15.09%，总市值定格在1.07万亿港元 ，正式成为国内首家“万亿港元俱乐部 ”的大模型公司 。
从今年1月8日以116.2港元发行价登陆港股 ，到今年6月22日股价超2400港元 、市值超万亿万亿港元，再到7月10日回落至1640港元，智谱的股价在半年内走出了一条近乎陡直的抛物线。这种剧烈震荡 ，已不是简单的涨跌可以概括 ，而是一场市场对AGI叙事从狂热共识到分歧重估的激烈博弈 。
唐杰内部信全文如下：
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 ”
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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