《智能涌现》独家获悉，智谱创始人唐杰于2026年7月11日向公司内部发布了题为《巨浪已来》的信函。

在过去六个月中，智谱经历了公司创立以来的辉煌时期。其市值较半年前上市初期增长了十倍，并于2026年6月成功跻身“万亿港元俱乐部”，市值约是百度近三倍，并超越了小米。即使在7月8日首批股票解禁后，智谱的股价依然保持稳定。

当前，人工智能大模型领域最引人注目的发展方向，便是押注正确的技术路径以获得卓越的市场认可和商业成功。智谱的崛起，很大程度上源于一年前对编程（Coding）能力的侧重。2025年初，智谱开始重新分配资源，集中力量提升模型在编程方面的表现。

清华大学计算机系教授、智谱创始人唐杰在一次活动中解释了其对编程能力的押注逻辑。他认为，DeepSeek R1的出现标志着对话（Chat）范式探索的阶段性完成。在后DeepSeek时代，他形容智谱“押注”了编程和推理（Reasoning）能力，这是一种能够与智能体（Agent）协同发展的模型能力。

这一押注被证明是成功的。目前，AI编程已成为AI商业化最直接的应用领域。一个显著的例子是Anthropic，该公司同样通过押注编程能力实现了对OpenAI的超越。Anthropic在2024年1月的年化收入仅为8700万美元，但到2026年6月，其年度经常性收入（ARR）已突破470亿美元。

智谱发布的旗舰模型GLM-4.5于2025年7月问世，随后在2026年6月推出的开源模型GLM-5.2，使智谱跻身全球AI编程第一梯队。GLM-5.2在多个关键性能指标上已追平甚至超越了Claude Opus 4.8和GPT-5.5。技术实力的提升也体现在财务数据上。根据智谱2025年财报，截至报告期末（2026年3月），其MaaS平台的ARR达到了17亿元，较去年同期增长了60倍。

唐杰的内部信进一步阐述了在后编程时代，智谱将聚焦的新战略方向：

• 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）

以下是唐杰内部信的具体内容：

巨浪已来 ——致每一位智谱人和关心人工智能未来的伙伴

我希望借此机会，阐述三点：我们的定位，我们对当前时代的认知，以及我们确定的战略发展方向。

（一）我们是谁：“本质、反直觉、专注”

智谱并非一家追逐市场热点的公司，其根基源于一间实验室二十年的方法论。这套方法论可以用“本质、反直觉、专注”来概括——深入的思考让我们敢于做出非传统的选择，而这些选择又要求我们长期坚持。

回顾过往，智谱的每一次关键决策都曾显得“反直觉”。早在2006年，我们就专注于一台台式机上的学术搜索系统，因为我们预见到“挖掘学科演化机理”这一课题需要十年的时间去深入研究。在2021至2022年间，当“让机器像人一样思考”被普遍视为难以实现的宏伟目标时，我们调集资源，致力于千亿参数模型的研发，最终推出了GLM-130B，这比ChatGPT的出现早了整整一年半。在智谱于2026年1月8日于香港上市当天，我们将其视为新起点，坚定地回归基础模型研究，全力迈向下一代模型。

别人在庆祝上市，我们却选择“归零”心态，这并非姿态，而是信念。我们的终极目标是通用人工智能（AGI），因此短期利益和市场风口都只是通往最终目标的沿途风景。

支撑我们走到今天的，是极致的专注和纯粹的理想主义。从一台台式机到千万级用户，我们用了十年时间打造学术搜索系统；在大模型领域，我们已投入近十年，并将继续深耕。如今的智谱，汇聚了一群致力于探究本质、敢于挑战常规、并能专注将事情做到极致的人——这正是智谱的核心竞争力所在。

（二）我们如何看待这个时代：智能的上界正在被改写

过去二十年，我们深刻认识到，真正的商业机遇并非源于产品或模式的微调，而是源于智能“天花板”的突破。这是我们对当前AI变革最根本的判断，也是我们希望传达给大家的核心认知。

此次变革的本质并非一次产品或商业模式的创新，而是技术革命本身提升了“智能的上限”。率先将这一上限向上推进一步的企业，将能够重新定义各行各业的能力边界。所有遵循第一性原理的新一代AI企业，都在争夺这一突破性的进展。

智能“天花板”的演进呈现出清晰的路径。人工智能正经历从感知智能向认知智能的跨越，机器不仅能“看见”和“听见”，更能“理解”和“推理”。下一步，目标直指AGI。

我们对AGI的定义朴素而严苛：AGI并非个别天才的智慧，而是全人类智慧水平的总和。它应具备创造出“相对论”级别原创知识的能力，这是衡量是否真正达到顶峰的唯一标准。通往这一目标的道路上，有几座关键的“山峰”需要翻越，它们也是当前技术浪潮最活跃的领域：

第一座：长程任务能力（Long Horizon Task） 当前最令人兴奋的突破在于，模型能够完成极长周期的任务，这不再是即时问答，而是跨越数周、数月甚至数年的规划与执行。例如，模型可以不知疲倦地在软件中寻找漏洞，这本质上是学习顶级安全专家的思维方式，并借助机器的持久性进行放大。

第二座：完全自治的智能体系统（Autonomous Agent System） 在长程任务的基础上，能够自主驱动、协同作业、全天候运行的智能体群体将成为新的生产力形态。我们曾提出“一人公司OPC”的概念，但技术发展速度超出了预期——我们正迈向“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，在技术和应用的双重驱动下正逐步被克服：长上下文和检索增强生成（RAG）技术正接近实现记忆功能；模型迭代频率的提升本身就在接近持续学习；前沿模型已初现自我评判的迹象。

第三座：自我进化（Self-Evolving） 这是最艰难也最具吸引力的一座。AI训练AI已成为现实——模型能够自行编写代码、清洗和生成数据、并进行自我训练。这或许会消耗一定的计算资源，但能节省最宝贵的人力和时间。在大模型时代，速度至关重要，快速迭代将直接拉开认知上的代际差距。当海外领先企业开始构建百万甚至两百万芯片级别的算力集群时，其核心目的很可能是让模型实现自我训练。

翻越这三座山峰之后，将会发生什么？ AI将开始学习“我”的含义，以及自我认知；随后，它将触及人类的情感；更长远来看，它可能触及意识本身。从感知到认知，从认知到通用，再到超级智能（ASI）——这条道路已经铺就，巨浪已来，且不可逆转。

这并非我们一家之见。Google DeepMind在《From AGI to ASI》报告中提出了一个严峻的论断：即使单个模型的能力永远停留在人类水平，只要算力持续增长，超级智能也可能被“挤压”出来。他们推测，如果全球可运行的AGI实例以每年十倍的速度增长，五年后将达到一亿个。这些共享同一底层大脑、思考效率百倍提升且能零成本复制经验的智能体，在群体层面就相当于ASI。换言之，从AGI迈向ASI，既需要算法层面的突破，也需要海量算力资源的汇聚。

这种不可逆转的趋势将自上而下渗透整个技术栈：AGI到来之际，当下的应用可能需要重构为AI原生，甚至可能不再需要这些应用；操作系统或许会被重写，未来用户打开电脑，看到的可能是一个“LLM OS”，所有功能按需生成；更深层来看，这将挑战运行了八十年的冯·诺依曼体系。金融、法律、电商、互联网……没有一个行业能够置身事外。许多朋友找到我，表达了变革企业、追赶AI步伐的愿望，但真正洞察到“这场不可逆转的变革已经开启”的人，依然寥寥无几。

（三）我们全力倾注的方向：“摸高”

在认清趋势之后，剩下的就是选择。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，我们计划进行战略性投入——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。旨在让AI从“即时问答”迈向“宏大工程”，研发新一代记忆架构，使模型能够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。目标是从“智能助手”升级为“数字员工”，构建一个包含数千个具备不同专业“性格”与“技能”的智能体社会，让它们能够自主辩论、协同合作、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）。在人类高质量数据日益稀缺的情况下，将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，从而使进化速度摆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希望强调的部分。

能力越强大，安全约束机制也必须越稳固。智谱创立之初就确立了准则：AI必须服务于人类福祉，并服务于国家战略。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”，以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，我们更应保持清醒：超级智能的实现与超级对齐（Superalignment）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

我们始终坚信，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。我们深信，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，智谱提出了自身的战略规划。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，不受主体身份限制。这是公司以产品形式表达的坚定立场。

我们选择另一条道路：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：我们一方面向上“摸高”，挑战智能的极限；另一方面向下“铺路”，让最前沿的能力尽可能地开放与普惠。我们所达到的高度属于全人类，我们所铺就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：为什么智谱在上市后反而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。

我们所探究的那个本质，曾通过“悟道大模型”项目凝聚了数百位科学家的共识，又通过智谱的产业投资和整个生态，成为一代创业者起跳的基石。今天，我们希望将这条路修得更高、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，都能在这条路上前行。

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，也是最沉重的责任。

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，是属于全人类的高度。

智谱创始人 唐杰 2026年7月11日