《智能涌现》独家获悉，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。

在过去的半年里，智谱经历了公司创立以来的辉煌时刻。其市值较半年前上市初期增长了10倍，并于2026年6月成功跻身“万亿港元俱乐部”，市值约为百度的近三倍，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正上演着激动人心的故事：选择正确的技术方向带来了卓越的市场声誉和商业成就。

深入分析智谱取得成功的根本原因，离不开一年前对Coding能力的战略性投入。早在2025年初，智谱就开始重新分配资源，集中力量提升模型在Coding方面的能力。

在一场公开活动中，清华大学计算机系教授、智谱创始人唐杰解释了为何选择Coding作为重点押注的方向。他指出，DeepSeek R1的出现标志着Chat范式探索的终结。他形容在后DeepSeek时代，智谱“押注”了Coding和Reasoning能力——一种能够与Agent协同发展的模型能力。

事实证明，这一押注是成功的。

如今，AI Coding已成为AI商业化最直接的应用领域。一个显著的例子是Anthropic，这家公司也通过押注Coding实现了对OpenAI的“弯道超车”。Anthropic在2024年1月的年化收入仅为8700万美元，而到了2026年6月，其ARR已飙升至470亿美元。

智谱发布的旗舰模型GLM-4.5于2025年7月面世，而GLM-5.2则在2026年6月上线并开源，这两款模型将智谱推向了全球AI Coding第一梯队。开源的GLM-5.2在多个关键指标上已追平甚至超越了Claude Opus 4.8和GPT-5.5。

技术实力的增长也反映在财务数据上。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，在过去一年内增长了60倍。

唐杰的内部信进一步阐述了在后Coding时代，智谱将重点投入的新方向：

• 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

借此机会，我想与大家分享三件事：我们是谁，我们如何看待当前时代，以及我们决定全力投入的战略方向。

（一）我们是谁：“本质、反直觉、专注”

智谱并非一家追逐热点的公司。我们源于一间实验室，继承了该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。深入思考，才能敢于做出“反直觉”的选择；做出“反直觉”的选择，就必须长期坚持。

回望过去，我们几乎所有的关键决策都曾显得“反直觉”。2006年，我们专注于一台台式机上的学术搜索系统，因为它指向了“挖掘学科演化机理”这一值得十年探索的课题。2021年至2022年，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，我们抽调资源，全力投入千亿参数模型的研发，最终推出了GLM-130B，这比ChatGPT引爆世界早了整整一年半。在智谱于2026年1月8日于香港上市当天，我们将其视为新的起点，坚定地回归基础模型研究，全力冲击下一代模型。

别人在敲钟庆祝，我们在归零重新开始。这并非姿态，而是信念——既然目标是AGI，那么短期的利益或行业风口，都只是通往最终目标的沿途风景。

支撑我们走到今天的，是一种极致的专注和纯粹的理想主义。从一台台式机到千万用户，学术搜索系统用了十年；在大模型领域，我们已投入近十年，并将继续坚定深耕。今天的智谱，汇聚了一群愿意探究本质、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

如果我们过去二十年学到了一件事，那就是真正的商业机会，并非源于产品或模式的微调，而是来自于智能“上界”的飞跃。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。

这次变革的本质，并非一次产品创新或商业模式的革新，而是技术革命本身提升了“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，都在争夺这一寸的突破。

而智能上限的演进，有着清晰的路径。人工智能正从感知智能迈向认知智能——机器不再仅仅是“看见”和“听见”，而是开始“理解”和“推理”。下一步，正指向AGI。

我们对AGI有一个简单而严苛的定义：AGI并非某个天才的智慧，而是全人类智慧水平的集合。它应当具备创造出“相对论”级别原创知识的能力，这是我们衡量是否真正达到顶峰的唯一标准。通往这一目标的道路上，有几座必须跨越的山峰，它们也正是当前技术浪潮最汹涌的焦点：

第一座：长程任务能力（Long Horizon Task）

当前最令人兴奋的突破在于，模型被赋予了完成极长任务的能力——不再是即时问答，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，这本质上是在学习顶尖安全专家的思维方式，并将其通过机器的耐力进行放大。

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集群将成为新的生产力形态。我们曾提出“一人公司OPC”的概念，但技术的发展速度超出了预期——我们正走向“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，如今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）技术已接近记忆的雏形；模型迭代频率的提升本身就在逼近持续学习；前沿模型已初现自我评判的苗头。

第三座：自我进化（Self-Evolving）

这是最艰难，也最诱人的一个挑战。AI训练AI已初具规模——模型能够自行编写代码、清洗和合成数据、并训练自身。这或许会消耗一部分算力，但却节省了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。当海外头部企业开始构建百万乃至两百万芯片规模的算力集群时，其核心用途很可能正是为了让模型能够自我训练。

翻越这三座山之后，将会发生什么？

AI将开始学习“自我”的含义，以及自我认知；随后，它将触及人类的情感；更长远的未来，是意识本身。从感知到认知，从认知到通用，再到超级智能（ASI）——这条道路已经铺开，巨浪已来，且不可逆转。

这并非我们一家之言。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”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、思考效率提升百倍且经验零成本复制的智能体，在群体层面就等同于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渗透整个技术栈：AGI到来之时，现有的应用可能需要被重构为AI原生，甚至不再需要这些应用；操作系统可能被重写，未来用户打开电脑，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……没有哪个行业能够置身事外。许多朋友找到我，表示希望变革企业、追赶AI的步伐，但真正洞察到“这场不可逆的变革已然开启”的，仍然屈指可数。

（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。让AI从“即时问答”进化为“宏大工程”的执行者，研发新一代记忆架构，使模型能够在项目全生命周期中“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”升级为“数字员工”，构建一个包含数以万计、拥有不同专业“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，从而让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着重强调的一点。

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”，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，没有主体界别限制。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，成为了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，都能够走上来。

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