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

文 | 周鑫雨

编辑 | 张雨忻

《智能涌现》独家获悉，2026 年 7 月 11 日，智谱创始人唐杰，在智谱发布了主题为《巨浪已来》的内部信。

过去半年来，智谱收获了创立以来的高光时刻：市值较半年前上市初期涨了 10 倍，并在 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，并且超过了小米。7 月 8 日，首批股票解禁后，智谱依然稳住了股价。

这也是当下 AI 大模型赛道，最性感的故事：押注对的技术方向，换来斐然市场口碑和商业化成绩。

抽丝剥茧，智谱起飞的根源，离不开一年前对 Coding 的押注。2025 年初，智谱就开始重新分配资源，将力量收敛到了对模型 Coding 能力的提升上。

一场活动上，清华大学计算机系教授、智谱创始人唐杰点出了押注 Coding 的理由：DeepSeek R1 的出现，标志着 Chat 范式的探索已经基本结束。后DeepSeek时代的模型训练范式，他形容智谱“Bet（赌）”了 Coding 和 Reasoning——一种能与 Agent 共生共荣的模型能力。

事实证明，这是一次成功的赌注。

如今，AI Coding 已经成了 AI 商业化的最近端。一个典型的案例，是同样靠押注 Coding，对 OpenAI“弯道超车”的 Anthropic。2024 年 1 月，Anthropic 的年化收入还只有 8700 万美金；2026 年 6 月，它的 ARR 已经突破 470 亿美元，

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，让智谱跻身全球 AI Coding 第一梯队。 开源的 GLM-5.2，多个核心指标已经追平甚至超过了 Claude Opus 4.8，以及 GPT-5.5。

技术能力，也体现在了营收上。智谱 2025 年财报显示，截至报告期末（2026 年 3 月），MaaS 平台的 ARR 达到了 17 亿元，过去一年提升了 60 倍。

而唐杰的内部信，向我们展示了后 Coding 时代，智谱押注的新命题：

• 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”

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

這是我們「旅行故事分享」系列的開篇之作。在後續的文章中，我將陸續為大家帶來更多關於旅行攝影、目的地推薦以及省錢妙招的乾貨。別忘了在評論區分享你最想看的旅行主題哦！