独家 | 智谱 CEO唐杰发内部信:「GLM 时刻」和万亿俱乐部之后,什么是更重要的事
智谱创始人唐杰于2026年7月11日发布了一封题为《巨浪已来》的内部信。信中回顾了智谱过去半年的辉煌成就,包括市值较上市初期增长了10倍,并于2026年6月成功跻身“万亿港元俱乐部”,市值远超百度和小米。公司股价在首批股票解禁后依然保持稳定。
文章指出,智谱的崛起得益于对AI Coding方向的战略性投入。早在2025年初,公司就将资源集中于提升模型的Coding能力。唐杰解释说,DeepSeek R1的出现标志着Chat范式探索的终结,他形容智谱“赌”上了Coding和Reasoning能力,以构建能与Agent协同发展的模型。
这一押注被证明是成功的。AI Coding已成为AI商业化的前沿领域。文章以Anthropic为例,该公司在押注Coding后,年化收入从2024年1月的8700万美元飙升至2026年6月的470亿美元。
智谱的旗舰模型GLM-4.5(2025年7月发布)和开源的GLM-5.2(2026年6月上线)使其跻身全球AI Coding第一梯队,GLM-5.2在多项核心指标上已达到甚至超越Claude Opus 4.8和GPT-5.5。技术实力也反映在财务数据上,截至2026年3月的2025财年报告显示,MaaS平台的年化经常性收入(ARR)达到了17亿元,较前一年增长了60倍。
唐杰在内部信中阐述了智谱在后Coding时代的新战略方向,包括:
- 长程任务能力(Long Horizon Task)
- 完全自治的智能体系统(Autonomous Agent System)
- 自我进化(Self-Evolving)
内部信正文:
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
加入討論,分享你的看法