夜雨聆风11日，智谱创始人唐杰发布题为《巨浪已来》的内部信。
在信中，他将公司未来战略直接锚定AGI，并提出一项名为“Touch High（摸高）”的新计划：未来两年不追逐短期应用收入，而是将资源集中投入下一代基础模型、长周期任务、自主智能体、自训练和AI安全。
唐杰认为，AI行业真正的竞争已不再是应用，而是“智能的天花板”。
他写道，“谁能把智能的天花板向上推高一寸，谁就能重新定义千行百业的能力边界。”
他将AGI之前的关键突破概括为三座“大山”：长周期任务执行、完全自治的智能体集群、自我进化。
其中，自我进化意味着“AI训练AI”的闭环已经形成，模型能够自主编程、生成训练数据并训练自身，而海外头部企业布局百万级甚至两百万颗AI芯片集群，“大概率就是支撑模型自我训练的闭环体系”。
对于AGI，唐杰给出了一个极具话题性的定义：“它应当具备产出《相对论》级别原创基础理论知识的能力，这是我们判断是否抵达技术顶峰的唯一标尺。”
内部信还引用Google DeepMind关于ASI（超级人工智能）的判断：即使单个模型能力永久停留在人类水平，只要全球AGI实例每年增长10倍，5年内达到1亿个实例，依靠共享智能基座和经验复制，也可能形成超级人工智能。
在产品层面，智谱宣布将继续坚持开源路线。最新发布的GLM-5.2支持百万Token上下文，并采用MIT协议开放下载、部署和商用。
唐杰强调，“我们摸到的技术高度，属于全人类；我们铺下的道路，属于每一个人。”
最后，他用一句近乎宣言的话总结公司的目标：“不能登顶，即为失败。”
内部信全文如下——
《巨浪已来》
巨浪已至。我借这篇文字，和大家聊三件事：我们是谁、我们如何理解这个时代，以及我们决意全身心奔赴的战略方向。
一、我们是谁：第一性原理、反直觉思考、极致专注
智谱从来不是一家单纯追逐热点风口的公司。我们脱胎于实验室，承袭了实验室二十年沉淀下来的科研方法论。
这套方法论可以凝练为三个核心理念：第一性原理、反直觉思考、极致专注。
只有足够深度的思考，才敢于做出足够反共识的选择；一旦做出选择，就要做好长期坚守的准备。
回望过往，我们几乎每一次关键决策，在当时看起来都违背大众直觉。
2006年，我们在一台台式电脑上默默搭建学术检索系统。彼时我们已然意识到，这件事背后更深层的命题——挖掘学科演化的内在驱动机制，值得投入十年时间去求索答案。
2021至2022年，当“让机器像人类一样思考”还被绝大多数人视作近乎疯狂的远景登月项目时，我们调转全部资源，全力押注千亿参数大模型，启动GLM-130B的研发。这比ChatGPT席卷全球，整整早了一年半。
2026年1月8日，智谱在港交所完成H股上市敲钟。我们没有把上市当作终点线，而是视作全新的起点。我们决议全面回归基础模型研究，倾尽全部资源攻坚下一代基座模型。
旁人忙着敲上市钟，我们选择自我归零。
这不是故作姿态，而是坚定信念。如果最终目的地是通用人工智能AGI，那么短期收益、转瞬即逝的行业风口，都只是沿路的风景。
支撑我们走到今天的，是极致的专注力，以及纯粹、绝不妥协的理想主义。
我们用十年时间，把单机学术检索系统打磨成千万级用户平台；又用近十年深耕大模型赛道，未来也会坚定不移地在这条路上持续深耕。
今天的智谱，是一群愿意从第一性原理追问本质、敢于逆势做出反常识选择、并且有定力把选择贯彻到底的人。
这，就是智谱核心竞争力的源头。
二、我们如何理解这个时代：智能的天花板正在被重新改写
过去二十年，我们最深的体悟只有一句话：重大商业机会，从来不会来自产品、商业模式的微小迭代优化，而是诞生于智能本身的能力天花板发生跃迁。
这是我们对当下这一轮AI变革最底层的判断，也是我最希望传递给所有人的共识。
这场变革的核心，不只是产品创新、商业模式创新，而是一次直接拉高智能上限的底层技术革命。
谁能把智能的天花板向上推高一寸，谁就能重新定义千行百业的能力边界。这一寸高度，正是当下所有坚守第一性原理的新一代AI企业争夺的核心阵地。
智能的演化路径清晰可循：人工智能正在完成从感知智能到认知智能的完整跃迁。机器不再只能“看见、听见”，开始具备理解、逻辑推理的能力；下一步，方向直指通用人工智能AGI。
我们对AGI有朴素但极其严苛的定义：AGI不是单个天才个体的智能，而是全人类智慧与知识的聚合集合；它应当具备产出《相对论》级别原创基础理论知识的能力，这是我们判断是否抵达技术顶峰的唯一标尺。
通往AGI的路上，有三座必须翻越的高山，也是本轮技术浪潮涌动最猛烈的地方：
第一座山：长周期任务执行能力
当下最激动人心的技术突破，是训练模型完成超长时序任务——不再局限于即时问答，而是可以自主规划、执行跨度数周、数月乃至数年的长期目标。
举例来说，模型可以不间断地全网检索软件漏洞，本质是复刻顶尖网络安全专家的思考逻辑，再用机器永不疲惫的算力放大专业能力。
第二座山：完全自治的智能体集群系统
依托长周期任务能力，可独立作业、互相协作、7×24小时不间断运转的智能体集群，会成为全新的生产力形态。
我们此前曾提出“单人公司（OPC，One Person Company）”的概念，但技术迭代速度远超预期，我们已经在向全自动化无人公司（NPC，Non-Person Company）迈进。
记忆、持续自学习、自我评估这三大难题，过去普遍认为需要底层范式重构才能解决；如今在技术迭代与真实业务场景的双向驱动下，正在被逐一攻克。
超长上下文能力、检索增强生成（RAG）已经趋近可用的外置记忆形态；高频模型迭代正在逼近持续自学习；前沿模型已经显现自我评估的早期能力。
第三座山：自我进化
这是三座山里难度最高、也最具备颠覆性的一座。
AI训练AI的闭环已经成型：模型可以自主编写代码、清洗与合成自有训练数据、自主迭代训练自身。这个过程会消耗海量算力，却能节约最稀缺的人力与时间资源。
大模型时代，迭代速度决定一切，快速代际迭代会形成认知能力的代差。海外头部企业开始布局百万级、甚至两百万颗AI芯片的超大规模算力集群，其核心目的，大概率就是支撑模型自我训练的闭环体系。
翻越这三座大山之后会发生什么？AI将开始认知“自我”、理解自我意识，继而触碰人类情感；再往更远的未来，即是意识本身。
从感知智能到认知智能，从认知智能到通用人工智能AGI，再从AGI迈向超级人工智能ASI，这条进化道路已经铺就。
巨浪已来，趋势不可逆。
这并非我们一家的判断：Google DeepMind在《从AGI到ASI》报告中给出了冷峻结论：即便单个模型的能力永久停留在人类水平，依靠算力的指数级堆叠增长，超级智能依然会诞生。
他们测算：如果全球可运行的AGI实例数量每年扩容十倍，五年内总量将达到一亿个。这些智能体共享同一底层智能基座，思考效率提升百倍，经验可以近乎零成本复制；在群体层面，它们的集合等效于超级人工智能ASI。
换言之，从AGI迈向ASI，既需要算法层面的底层突破，也需要前所未有的大规模算力资源聚合。
这股不可逆的浪潮，会自上而下渗透整个技术栈：当AGI时代真正到来，当下绝大多数应用都需要重构为AI原生系统，甚至直接被淘汰；操作系统本身也会被重写，未来电脑开机，界面呈现的可能是大模型原生操作系统LLM OS，所有功能按需实时生成。
再往底层深挖，这场变革会挑战过去八十年计算机赖以运行的冯·诺依曼架构。金融、法律、电商、互联网，没有任何行业可以置身事外。
很多同行朋友来找我，希望转型跟上AI浪潮，但真正意识到这场不可逆变革已经全面启动的人，寥寥无几。
三、我们将全力奔赴的战略方向：“摸高 Touch High”计划
趋势一旦明晰，剩下的就是选择。而智谱的选择，一如既往逆势而行。
在全行业集体加速AI商业化变现落地的当下，我们选择向上攻坚，全力冲击下一代技术突破。我们将这套战略命名为“Touch High 摸高计划”。
在人工智能从感知、认知迈向通用人工智能的历史节点，智谱选择向上伸手，主动挑战现有技术的物理边界与算法极限。
未来两年，我们将启动一轮重大战略性投入：不追逐短期应用收入，直接锚定AGI的前沿技术高地。本次战略投入聚焦四大核心引擎：
第一引擎：长周期任务体系
推动AI从即时问答交互，转向大型工程项目的完整落地执行。研发新一代记忆架构，让模型可以贯穿项目全生命周期持续学习、行动、沉淀记忆；模型可以在工作中学习、在学习中行动、留存所有执行记录，同时具备顶层拆解能力，把“设计新型抗癌药物分子”这类宏大目标，拆解为数千个可独立执行的子任务。
第二引擎：自治智能体系统
产品定位从智能助手升级为数字员工。我们的目标是搭建数万级规模的智能体社会，每一个智能体拥有专属的职业人格与专业技能；智能体之间可自主辩论、协作开发、代码评审、调度资源，形成比肩自动驾驶级别的自主数字生产力。
第三引擎：完全自主自训练
当人类高质量原生标注数据供给逐渐趋近枯竭，我们将算力转化为AI自我进化的核心燃料：搭建高质量合成数据工厂，通过AI与AI博弈对抗（Self-Play）从零生成全新知识；在安全沙盒环境内赋予模型自主重构自身代码的权限，让技术迭代速度彻底挣脱人类工程师的人力物理上限。
第四引擎：最高标准安全治理（四大引擎中我最希望着重强调的部分）
AI能力越强，配套的安全约束体系必须越坚固。智谱自创立之初就确立底层核心原则：AI必须服务人类福祉、服务国家战略需求。
我们拒绝外挂式、补丁式的安全方案，而是选择将人类伦理、社会公序、国家法律法规，作为底层公理嵌入模型的价值函数。
我们计划投入百亿级规模资源攻坚机械可解释性技术：厘清模型决策背后的神经元逻辑，把黑盒系统改造为透明、可溯源、可解释的系统。同时，我们会深度参与全球AI治理，防范AI技术被滥用的风险。
这份紧迫感并非空穴来风：当海外前沿头部模型因为安全风险暂缓全面公开发布、企业创始人公开警示AI会深度重塑全球权力格局时，我们必须保持清醒：超级智能的技术研发，必须与超级对齐安全研究同步推进。
这也是我们面对每一次颠覆性技术时反复自省的命题。历史反复证明：当一项技术强大到足以改变文明进程时，安全就不再是可选项，而是这项技术能够存续、被合法使用的前置基础条件。
四、开放生态：普惠智能与安全治理的底层基石
我们始终坚信：作为定义未来的战略性技术，人工智能如果没有开放协作的产业生态，无法实现长期可持续发展。
前沿智能的价值，不只在于技术本身的突破，更在于能否普惠千行百业、赋能每一位开发者。
我们坚定认为：真正的安全，无法依靠技术封闭、技术壁垒实现；安全来自广泛参与、共享共创、公开透明的集体监督。
正是这份“技术普惠”的底层信念，决定了智谱的战略选择。
近期我们正式发布GLM-5.2，这是目前我们能力最强的开源基座模型。它支持百万token级稳定可用上下文窗口，在长周期任务能力上持续保持领先，面向所有用户开放；同时将基于宽松的MIT开源协议正式开源，任何个人、机构、企业都可以自由下载、部署、商用，无主体类型限制。
这是智谱用产品做出的坚定表态。
我们选择相信另一条路径：前沿智能不该只属于少数人，不该随时被少数规则制定者收回使用权；它应当开放、可用、可二次共建，服务每一位开发者。
这和“摸高计划”并不冲突，二者是同一战略的一体两面：一只手向上伸手，挑战智能的能力上限；另一只手向下铺路，把最前沿的技术能力尽可能开放、普惠给所有人。
我们摸到的技术高度，属于全人类；我们铺下的道路，属于每一个人。
五、结语：为何是此刻，为何是我们？
或许有人会问：为什么上市之后，智谱依然把核心资源投入到不确定性最高、向上攻坚的方向？
因为我们信奉一句朴素的道理：真正登顶的人，会把高山走成大路。
这套底层认知，最早在悟道大模型项目中，凝结成数百位科研人员的共同信念；后续通过智谱的产业落地、生态赋能，成为新一代创业者起步的基础土壤。
今天，我们希望把这条路修得更高、更宽：
高到足以守护自身、守护国家技术安全；
高到给人类探索未知、揭开宇宙奥秘更多可能性；
宽到让每一位开发者、每一支团队，都能找到向上攀登的路径。
AGI时代，很多曾经遥不可及的事情，第一次拥有落地的可能。这是我们这一代人最大的时代机遇，也是最重的责任。
巨浪已来，大势不可逆。
智谱愿意直面浪潮，持续向上攀登。
不能登顶，即为失败。
这一次，我们想要触碰的高度，属于全人类。
唐杰
智谱AI创始人
2026年7月11日
