獨家 | 智譜創始人唐杰發內部信：「GLM 時刻」和萬億俱樂部之后，什么是更重要的事

以下是唐杰的內部信內容： （一）我們是誰：“本質、反直覺、專注” （二）我們如何看待這個時代：智能的上界正在被改寫 （三）我們全力傾注的方向：“摸高” （四）開放生態：智能普惠和安全治理的底層邏輯 （五）結語：為什么是現在，為什么是我們

文 | 周鑫雨

編輯 | 張雨忻

《智能涌現》獨家獲悉，2026 年 7 月 11 日，智譜創始人唐杰，在智譜發布了主題為《巨浪已來》的內部信。

過去半年來，智譜收獲了創立以來的高光時刻：市值較半年前上市初期漲了 10 倍，并在 2026 年 6 月，躋身“萬億港元俱樂部”——這個數字，是百度市值的近 3 倍，并且超過了小米。7 月 8 日，首批股票解禁后，智譜依然穩住了股價。

這也是當下 AI 大模型賽道，最性感的故事：押注對的技術方向，換來斐然市場口碑和商業化成績。

抽絲剝繭，智譜起飛的根源，離不開一年前對 Coding 的押注。2025 年初，智譜就開始重新分配資源，將力量收斂到了對模型 Coding 能力的提升上。

一場活動上，清華大學計算機系教授、智譜創始人唐杰點出了押注 Coding 的理由：DeepSeek R1 的出現，標志著 Chat 范式的探索已經基本結束。后DeepSeek時代的模型訓練范式，他形容智譜“Bet（賭）”了 Coding 和 Reasoning——一種能與 Agent 共生共榮的模型能力。

事實證明，這是一次成功的賭注。

如今，AI Coding 已經成了 AI 商業化的最近端。一個典型的案例，是同樣靠押注 Coding，對 OpenAI“彎道超車”的 Anthropic。2024 年 1 月，Anthropic 的年化收入還只有 8700 萬美金；2026 年 6 月，它的 ARR 已經突破 470 億美元，

2025 年 7 月發布的旗艦模型 GLM-4.5，到 2026 年 6 月上線并開源的 GLM-5.2，讓智譜躋身全球 AI Coding 第一梯隊。 開源的 GLM-5.2，多個核心指標已經追平甚至超過了 Claude Opus 4.8，以及 GPT-5.5。

技術能力，也體現在了營收上。智譜 2025 年財報顯示，截至報告期末（2026 年 3 月），MaaS 平臺的 ARR 達到了 17 億元，過去一年提升了 60 倍。

而唐杰的內部信，向我們展示了后 Coding 時代，智譜押注的新命題：

• 長程任務能力（Long Horizon Task）
• 完全自治的智能體系統（Autonomous Agent System）
• 自我進化（Self-Evolving）

巨浪已來

——致每一位智譜人和關心人工智能未來的伙伴

請允許我借這篇文章，談三件事：我們是誰，我們如何看待這個時代，以及我們決定全力傾注的戰略方向。

智譜從不是一家追風口的公司。它從一間實驗室里長出來，帶著這間實驗室二十年的方法論。這套方法論可以用三個詞概括：本質、反直覺、專注——想得足夠深，才敢選得足夠反；選得足夠反，就必須守得足夠久。

回望來路，我們幾乎每一個關鍵選擇都曾經顯得“反直覺”。2006年，我們守著一臺臺式機上的學術搜索系統坐冷板凳，因為我們想清楚了那背后是“挖掘學科演化機理”這件值得用十年回答的事；2021到2022年，當“讓機器像人一樣思考”被絕大多數人視為登月般的瘋狂計劃時，我們抽調資源、押注千億參數，做出了GLM-130B——那是ChatGPT引爆世界整整一年半之前；而在智譜2026年1月8日H股上市的那一天，我們把它當作一個全新的起點，堅定地全面回歸基礎模型研究，全力沖擊下一代模型。

別人敲鐘，我們歸零。這不是姿態，這是信念——既然終點是AGI，那么短期利益或者行業風口，都只是通向終局的沿途風景。

支撐我們一路走到今天的，是一種極致的專注和至真至純的理想主義。學術搜索系統從一臺臺式機做到千萬用戶，我們用了十年；大模型這條路，我們又做了近十年，并且還會堅定深耕，繼續走下去。今天的智譜，是一群愿意追問本質、敢于反直覺，又能專注地把事情做到底的人——這就是智譜核心競爭力的來源。

如果說過去二十年我們學會了一件事，那就是：真正的商業機會，從來不在產品和模式的微調里，而在智能上界的躍遷中。這是我們對當下AI變革最根本的判斷，也是我們最想傳遞給大家的認知。

這一次變革，本質不是一次產品創新或商業模式創新，而是技術革命本身抬高了“智能上界”。誰能率先將該上界向上推升一寸，誰就能重新定義千行百業的能力邊界。所有聚焦第一性原理的新一代AI企業，爭奪的正是這一寸的突破。

而智能上界的演進，有一條清晰的路徑。人工智能正在完成從感知智能到認知智能的跨越——機器不再只是“看見”和“聽見”，而是開始“理解”和“推理”。而下一步，正指向AGI。

我們對AGI有一個樸素而苛刻的定義：AGI不是某一個天才的智慧，而是全人類智慧水平的總和。它理應具備創造出“相對論”級別原創知識的能力，這是我們衡量是否真正到達巔峰的唯一標準。通往這個終點的道路上，有幾座必須翻越的山峰，它們也正是今天技術浪潮最洶涌的地方：

第一座：長程任務能力（Long Horizon Task）

今天最令人興奮的突破，是讓模型學會完成一個極長的任務——不是即時問答，而是跨越數周、數月乃至數年的規劃與執行。例如，一個模型可以不知疲倦地在軟件中尋找漏洞，本質上是在學習一名頂級安全專家的思維方式，然后通過機器的耐力把它放大。

第二座：完全自治的智能體系統（Autonomous Agent System）

在長程任務之上，能夠自主驅動、協同作業、7×24小時運轉的智能體群體將成為新的生產力形態。我們曾提過“一人公司OPC”，但技術的腳步比預想更快——我們正在走向“全自動化公司NPC”。記憶（Memory）、持續學習（Continual Learning）、自我評判（Self-Judge）這三個曾被認為需要范式變革才能解決的難題，現已在技術與應用的雙重驅動下逐步消解：長上下文與檢索增強生成（RAG）逼近記憶雛形；模型迭代頻次的提升本身即在逼近持續學習；前沿模型已顯露自我評判的萌芽。

第三座：自我進化（Self-Evolving）

這是最艱難、也最誘人的一座。AI訓練AI已經成型——模型自己寫代碼、自己清洗與合成數據、自己訓練自己。這或許會消耗一些算力，卻節省了最寶貴的人力與時間。而在大模型時代，速度是最重要的，快速迭代會直接拉開認知的代際差距。當海外頭部企業開始籌建百萬乃至兩百萬芯片級別的算力集群，其真正的用途，很可能正是讓模型自己訓練自己。

翻過這三座山之后，會發生什么？

AI將開始學習什么是“我”，什么是自我認知；再往后，它會觸及人類的情感；更遠處，是意識本身。從感知到認知，從認知到通用，從通用走向超級智能（ASI）——這條路已經鋪開，巨浪已來，且不可逆轉。

這并非我們一家之言。Google DeepMind在《From AGI to ASI》報告中給出了一個冷峻的論斷：即便單個模型的能力永遠停在人類水平，只要算力還在增長，超級智能可能會被硬生生“擠”出來。他們推演，若全球可運行AGI實例以每年十倍速增長，五年后將達一億個。這些共享同一底層大腦、思考效率百倍提升且零成本復制經驗的智能體，在群體層面即等同于ASI。換言之，從AGI邁向ASI，既需要算法層面的突破，也需要超大算力資源的匯聚。

這種不可逆轉的趨勢將自上而下穿透整個技術棧：當AGI到來，今天的應用或許都要被重構為AI原生，甚至不再需要這些應用；操作系統可能被重寫，未來你打開電腦，看到的將是一個“LLM OS”，所有功能按需生成（generate on demand）；再往深處，是對運行了八十年的馮·諾依曼體系的挑戰。金融、法律、電商、互聯網……沒有一個行業會置身事外。很多朋友找到我，說想變革企業、追趕AI的步伐，但真正洞察到“這場不可逆變革已然開啟”者，仍屬寥寥。

認清趨勢之后，剩下的就是選擇。而智譜的選擇，一如既往地“反直覺”—— 在行業普遍加速商業變現的當下，我們決定向上突破。

我們將這一戰略命名為 “Touch High（摸高）計劃”。在人工智能從感知、認知向完全通用智能跨越的歷史節點，智譜將以“摸高”的姿態，挑戰當前技術的物理與算法極限。未來兩年，我們計劃戰略性投入——不追求短期的應用變現，而是直指AGI的下一個高地。

這筆投入將集中在四大核心引擎上：

其一，長程任務。讓AI從“即時問答”走向“宏大工程”，研發新一代記憶架構，使模型貫穿項目全生命周期“邊學、邊做、邊記”，并具備將宏大目標（如“設計一種新型抗癌藥物分子”）自主拆解為數千個可執行子任務的頂層能力。

其二，自治智能體系統。從“智能助手”走向“數字員工”，構建包含成千上萬個不同專業“性格”與“技能”的智能體社會，讓它們自主辯論、協作、審查代碼、調度資源，實現“自動駕駛”級別的數字生產力。

其三，完全自我訓練（Fully Self Training）。在人類高質量數據即將耗盡之際，把算力轉化為進化的燃料——建設高質量合成數據工廠，通過AI與AI的博弈對抗（Self-Play）實現知識的“無中生有”，并在安全沙盒內賦予系統重構自身代碼的能力，讓進化速度掙脫人類工程師的物理限制。

其四，極致安全治理。這是四大引擎中我最想著重強調的一個。

能力越強大，安全約束機制也必須越穩固。智譜創立伊始即確立準則：AI必須服務于人類福祉，服務于國家戰略。公司摒棄外掛式安全補丁，堅持將人類倫理、社會規范及國家法律法規作為底層公理寫入模型價值函數；計劃投入百億級資源攻堅“機械可解釋性”，厘清模型決策背后的神經元邏輯，推動黑盒系統向透明可解釋系統轉變；同時積極參與國際AI治理，防范AI技術被濫用。

這種緊迫感并非杞人憂天。當海外最前沿的頂級模型因風險考量而暫緩全面公開發布，其企業負責人公開警示AI的深遠影響將深刻重塑全球力量格局時，我們更應清醒：超級智能的實現與超級對齊的研究，必須同步推進。這也是我們在面對顛覆性技術時反復審視的命題——歷史一再表明，當一項技術抵達足以改變文明進程的力量量級時，安全就不再是附屬品，而是技術得以存續與被允許應用的根本前提。

我們始終認為，人工智能作為引領未來的戰略性技術，其長遠發展離不開開放協同的產業生態。前沿智能的價值不僅在于技術突破本身，更在于它能否廣泛賦能千行百業、惠及每一位開發者。我們堅信，真正的安全并非建立在技術封閉與壁壘之上，而是源于陽光下廣泛的共建、共享與監督。

正是基于對技術普惠的深刻認同，智譜給出了自身的戰略答卷。近日，我們發布了迄今能力最強的開源模型 GLM-5.2，它支持真正可用的百萬（1M）上下文，在長程任務上繼續保持領先，面向全量用戶開放，并將以最寬松的 MIT 協議正式開源——任何人都可以下載、部署、商用，沒有主體界別。這是公司以產品形態表達的堅定態度。

我們選擇相信另一條路：前沿智能不應只屬于少數人，也不應被少數規則隨時收回。它應該開放、可用、可構建，并服務于每一位開發者。

這與“摸高”并不矛盾，反而是一體兩面：我們一只手向上摸高，挑戰智能的極限；另一只手向下鋪路，讓最前沿的能力盡可能地開放與普惠。摸到的高度屬于全人類，修成的道路也屬于每一個人。

有人會問：為什么智譜上市后反而還要繼續傾注核心資源、向最不確定的方向“摸高”？因為我們相信一個樸素的道理：真正的登頂者，會把山修成路。

我們想清楚的那個本質，曾通過“悟道大模型”項目凝聚成幾百位科學家的共識，又通過智譜的產業投資和整個生態，變成一代創業者起跳的基石。今天，我們想把這條路修得更高、更寬——高到能保護我們自己、守衛國家安全，高到能讓人類有機會探索更多未知，探索宇宙的奧秘；也寬到能讓每一位開發者、每一個團隊，都走得上來。

在AGI時代，這些曾經遙不可及的事，第一次有了實現的可能。這正是我們這一代國人最大的幸運，也是最重的責任。

巨浪已來，趨勢不可逆轉。智譜要做那個迎著浪頭、向上摸高的人。

不登頂，就是失敗。

這一次，我們要摸到的，是屬于全人類的那個高度。

智譜創始人 唐杰

2026年7月11日