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，回顾了公司近期取得的显著成就。在过去半年，智谱的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”，其市值已接近百度三倍，并超越了小米。即使在2026年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AI大模型领域正经历一次激动人心的发展，通过选择正确的技术方向，智谱获得了市场的高度认可和商业上的巨大成功。公司能够腾飞的关键因素之一，是对Coding能力的战略性押注。早在2025年初，智谱就开始调整资源分配，重点提升模型的Coding能力。

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方向。他认为，DeepSeek R1的出现标志着Chat范式探索的终结，后DeepSeek时代，智谱选择“押注”Coding和Reasoning能力，以期与Agent实现共生共荣。这一判断已被证明是成功的。

如今，AI Coding已成为AI商业化最直接的应用领域。Anthropic公司便是一个典型例证，该公司同样专注于Coding能力，并在AI领域实现了对OpenAI的“弯道超车”。据统计，Anthropic在2024年1月的年化收入为8700万美元，到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（2025年7月）以及2026年6月上线并开源的GLM-5.2，将智谱推至全球AI Coding领域的第一梯队。开源的GLM-5.2在多项关键指标上已与Claude Opus 4.8及GPT-5.5不相上下，甚至有所超越。技术实力的提升也直接反映在财务数据上，智谱2025财报显示，截至2026年3月，MaaS平台的ARR已达17亿元，较去年同期增长了60倍。

唐杰的内部信进一步阐述了智谱在后Coding时代的新战略重点，包括：

• 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）

以下为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，与大家分享三件重要的事情：我们是谁，我们如何理解当前时代，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”

智谱并非追逐潮流的公司，我们的根基源自一间实验室，秉承着该实验室二十年的研究方法论。这套方法论可以用三个关键词概括：洞察本质、敢于反直觉、并保持专注。深刻的思考让我们敢于做出与众不同的选择，而与众不同的选择又要求我们必须长久地坚持。

回顾过往，智谱的许多关键决策都曾显得“反直觉”。早在2006年，我们就坚守在仅一台台式机上的学术搜索系统，因为我们预见到“挖掘学科演化机理”这一课题值得十年以上的探索。在2021至2022年间，当“让机器像人一样思考”被普遍认为是遥不可及的梦想时，我们调动资源，全力投入千亿参数模型的研发，成功推出了GLM-130B，这比ChatGPT引起全球关注早了一年半。而在智谱于2026年1月8日在香港联交所上市当天，我们将其视为一个新起点，坚定地回归基础模型研究，剑指下一代模型。

别人在庆祝上市，我们在重新归零。这并非作秀，而是我们的信念——既然最终目标是AGI，那么短期的利益或市场的热点，都只是通往终局路上的风景。

支撑我们一路前行的，是一种极致的专注和纯粹的理想主义。从一台台式机到服务千万用户的学术搜索系统，我们用了十年；在大模型领域，我们已耕耘近十年，并将继续坚定投入。如今的智谱，汇聚了一群愿意深究本质、勇于挑战常规、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：智能的边界正在被重塑

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小调整，而是来自于智能“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前推进一步，谁就能重新定义各行各业的能力边界。所有以第一性原理为导向的新一代AI企业，都在争夺这一突破性的进展。

智能上限的演进遵循一条清晰的轨迹。人工智能正从感知智能迈向认知智能，机器不仅能“看见”和“听见”，更能“理解”和“推理”。下一步，目标直指AGI。

我们对AGI有着一个简单但严苛的定义：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，这是衡量我们是否真正抵达顶峰的唯一标准。通往这一目标的道路上，存在几座必须跨越的山峰，它们也正是当前技术浪潮最活跃的领域：

第一座：长程任务能力（Long Horizon Task） 当前最令人振奋的进展在于，模型能够完成极其冗长的任务，这并非简单的即时问答，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，其本质是学习顶级安全专家的思维方式，并通过机器的持久性将其放大。

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，在技术和应用的双重驱动下正逐步克服：长上下文和检索增强生成（RAG）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；前沿模型已展现出自我评判的萌芽。

第三座：自我进化（Self-Evolving） 这是最具挑战性也最诱人的部分。AI训练AI已初具规模——模型能够自主编写代码、清洗和合成数据，并训练自身。这或许会消耗一定的算力，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。当海外的头部企业开始建设百万甚至两百万芯片级别的算力集群时，其核心用途很可能正是为了让模型实现自我训练。

跨越这三座山峰之后，将会发生什么？ AI将开始学习“我”的含义，即自我认知；随后，它将触及人类的情感；更长远来看，它将触及意识本身。从感知到认知，从认知到通用，再到走向超级智能（ASI）——这条路径已经铺开，巨浪已至，且不可逆转。

这并非我们一家之见。Google DeepMind在其《From AGI to ASI》报告中提出了一个严峻的论断：即使单个模型的智能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，在群体层面上等同于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：当AGI到来时，当下的应用或许都需要被重构为AI原生，甚至可能不再需要这些应用；操作系统可能被重写，未来我们打开电脑，看到的将是一个“LLM OS”，所有功能都可按需生成（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……没有一个行业能够置身事外。许多朋友找到我，表示希望革新企业、紧跟AI步伐，但真正洞察到“这场不可逆的变革已经开启”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，剩下的就是选择。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性节点，智谱将以“摸高”的姿态，挑战当前技术的物理和算法极限。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的下一个高峰。

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”迈向“宏大工程”，我们计划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”进化为“数字员工”，我们将构建一个包含成千上万个具有不同专业“性格”和“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）。在人类高质量数据日益稀缺之际，我们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想强调的部分。

能力越强大，安全约束机制也必须越稳固。智谱自创立之初就确立了准则：AI必须服务于人类福祉，服务于国家战略。公司摒弃了外挂式的安全补丁，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；我们计划投入百亿级资源攻坚“机械可解释性”，以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，我们将积极参与国际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，更在于它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，在长程任务方面继续保持领先，面向全量用户开放，并将以最宽松的MIT协议正式开源——这意味着任何人都可以下载、部署、商用，不受主体界别的限制。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道路：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。

我们曾经想清楚的那个本质，通过“悟道大模型”项目凝聚了几百位科学家的共识，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，我们希望将这条路修得更高、更宽——高到能够保护我们自己、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