《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一封题为《巨浪已来》的信函。

在过去的六个月里，智谱取得了显著的成就。公司市值较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”，该市值已接近百度三倍，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。

这标志着人工智能大模型领域的一个重要里程碑，即技术方向的正确选择能够带来卓越的市场认可和商业成功。

智谱的崛起，很大程度上归功于一年前对Coding能力的战略性投入。2025年初，智谱调整资源分配，重点提升模型在编程方面的能力。

清华大学计算机系教授、智谱创始人唐杰曾指出，DeepSeek R1的出现预示着对话式AI（Chat）范式的探索已接近尾声。他认为，在DeepSeek R1之后，模型的训练范式将转向Coding和Reasoning，这是一种能够与智能体（Agent）协同发展的模型能力，智谱对此进行了“押注”。

这一押注已被证明是成功的。当前，AI在编程领域的应用已成为AI商业化的重要前沿。Anthropic公司便是另一例，该公司同样押注Coding能力，并在2024年1月年化收入仅为8700万美元的情况下，到2026年6月其ARR已突破470亿美元，实现了对OpenAI的“弯道超车”。

智谱于2025年7月发布的旗舰模型GLM-4.5，以及2026年6月上线并开源的GLM-5.2，使其跻身全球AI Coding领域的第一梯队。特别是开源的GLM-5.2，在多项核心指标上已能比肩甚至超越Claude Opus 4.8和GPT-5.5。

技术实力的提升也反映在营收上。智谱2025财报显示，截至2026年3月，其MaaS平台ARR已达17亿元，较去年同期增长了60倍。

唐杰在内部信中阐述了智谱在后Coding时代将重点关注的新方向：

• 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详细内容：

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，与大家探讨三个关键议题：我们的身份定位，我们对当前时代的洞察，以及我们未来将聚焦的战略重心。

（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，我们的根基源自一间实验室，并继承了其二十年的方法论。这套方法论可浓缩为“本质、反直觉、专注”——深入探究事物的本质，方敢于做出非同寻常的选择；做出非同寻常的选择，则必须长期坚守。

回顾过去，我们几乎所有的关键决策都曾被视为“反直觉”。早在2006年，我们便专注于一台台式机上的学术搜索系统，因为我们认识到其背后蕴含的“挖掘学科演化机理”这一值得十年探索的重大课题。在2021至2022年间，当“让机器像人一样思考”被普遍视为一项不可能完成的任务时，我们调集资源，全力投入千亿参数模型的研发，最终推出了GLM-130B，这比ChatGPT的问世早了整整一年半。在智谱于2026年1月8日于香港上市之际，我们将其视为一个新的起点，坚定地回归基础模型研究，致力于下一代模型的突破。

别人在庆祝上市，我们则选择“归零”。这并非姿态，而是信念——既然终极目标是通用人工智能（AGI），那么短期的利益或市场风口，都只是通往最终目标的沿途风景。

支撑我们一路走来的，是对极致的专注和纯粹的理想主义。从一台台式机到千万用户，学术搜索系统耗时十年；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，汇聚了一群愿意探究本质、敢于挑战常规，并能持之以恒地将事情做到底的人——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，而在于智能“天花板”的突破。这是我们对当前AI变革最根本的判断，也是我们希望传递给大家的核心认知。

此次变革的本质，并非一次产品或商业模式的创新，而是技术革命本身正在提升“智能的上限”。谁能率先将这一上限向上推进一步，谁就能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。

智能上限的演进，呈现出一条清晰的轨迹。人工智能正经历从感知智能向认知智能的跨越——机器不仅能够“看见”和“听见”，更能开始“理解”和“推理”。而下一步，正指向AGI。

我们对AGI的定义朴素而严苛：AGI并非某个天才的智慧，而是全人类智慧水平的总和。它应具备创造“相对论”级别原创知识的能力，这是我们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跨越，它们也是当前技术浪潮最激烈的交锋点：

第一座：长程任务能力（Long Horizon Task） 当前最激动人心的进展之一，是模型学会执行极长的任务——并非即时问答，而是跨越数周、数月乃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，并将其通过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、协同工作、全天候运行的智能体群体将构成新的生产力形态。我们曾提出“一人公司OPC”的概念，但技术发展的速度超出了预期——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，在技术与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）技术已接近记忆功能的雏形；模型迭代频率的提升本身就接近了持续学习；前沿模型已显露出自我评判的迹象。

第三座：自我进化（Self-Evolving） 这是最具挑战性也最令人向往的一座。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，并训练自身。这或许会消耗一定的计算资源，但却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，其主要用途很可能正是让模型自主训练自身。

跨越这三座山峰之后，将会发生什么？ AI将开始学习“我”是什么，什么是自我认知；进而，它将触及人类的情感；更长远来看，是意识本身。从感知到认知，从认知到通用，再到迈向超级智能（ASI）——这条道路已经铺就，巨浪已来，且不可逆转。

这并非我们一家的观点。Google DeepMind在其《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，若全球可运行的AGI实例每年以十倍速增长，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，在群体层面将等同于ASI。换言之，从AGI迈向ASI，既需要算法层面的突破，也需要海量算力资源的汇聚。

这种不可逆的趋势将自上而下地渗透整个技术栈：当AGI到来时，今天的应用或许都需要重构为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”，所有功能都将按需生成（generate on demand）；更深层次的，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……没有任何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然开启”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，剩下的便是选择。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迈进的历史节点，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。

这项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”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（例如“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具有不同专业“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）。在人类高质量数据趋于枯竭之际，将算力转化为进化的燃料——建设高质量的合成数据工厂，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。智谱创立之初即确立了准则：AI必须服务于人类福祉，服务于国家战略。公司摒弃外挂式的安全补丁，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”，阐明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，当一项技术达到足以改变文明进程的力量级别时，安全不再是附属品，而是技术得以存续与被允许应用的基本前提。

（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，更在于其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，不受主体身份限制。这是公司以产品形态表达的坚定立场。

我们选择另一条道路：前沿智能不应仅属于少数人，也不应被少数规则随意收回。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。

我们曾通过“悟道大模型”项目凝聚了几百位科学家的共识，那份对本质的洞察；又通过智谱的产业投资和整个生态，变成了新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——高到足以保护我们自身、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，都能在这条路上通行无阻。

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，是属于全人类的那个高度。

智谱创始人 唐杰

2026年7月11日