7月13日消息，智谱创始人、清华大学计算机系教授唐杰近日发布题为《巨浪已来》的内部信，宣布启动"Touch High（摸高）计划"。该计划明确智谱未来两年将战略性放弃短期应用变现，集中资源投入长程任务、自治智能体系统、完全自我训练和极致安全治理四大方向，目标直指 AGI。这封信发出的时间节点值得注意：智谱今年 1 月 8 日港股上市后，市值在 6 月一度突破万亿港元，MaaS 平台年化收入在 12 个月内增长 60 倍至 17 亿元，正处于商业化势能最强的阶段。在这个时间点选择"向上突破"而非加速变现，是一个需要后续业绩来验证的决策。
Coding 赌赢之后，信的方向已经越过 Coding
唐杰在信中将智谱的方法论概括为"本质、反直觉、专注"。2025 年初，智谱将资源收敛到模型 Coding 能力上，押注 Coding 和 Reasoning 作为后 DeepSeek R1 时代的核心方向。这个决策在 2026 年集中兑现：旗舰模型 GLM-5.2 于 6 月发布并以 MIT 协议开源，753B 参数、MoE 架构、首次实现 1M 上下文稳定运行，在 SWE-bench Pro 等编程基准上进入全球第一梯队。商业端同步跟上——2025 年全年营收 7.24 亿元，同比增长 132%。MaaS 平台截至 2026 年 3 月 ARR 达到 17 亿元，Q1 API 涨价 83% 后调用量不降反升、增长 400%。中国前十大互联网公司中有 9 家在调用 GLM 模型，注册企业及用户突破 400 万。 但这封信划定的方向已经越过了 Coding。唐杰在信中描述了通往 AGI 的"三座必须翻越的山峰"——长程任务能力、完全自治的智能体系统和自我进化——并将四大引擎作为攻坚路径。这意味着智谱对下一个竞争前沿的判断已经不在 Coding 本身，而在 Coding 能力所支撑的更上层能力结构。
四大引擎：从即时问答到宏大工程
Touch High 计划的四大引擎中，前三个指向能力提升。
长程任务是对已有技术路线的纵深推进。唐杰将其描述为"让 AI 从即时问答走向宏大工程"——研发新一代记忆架构，使模型具备贯穿项目全生命周期的"边学、边做、边记"能力，并能将宏大目标自主拆解为数千个可执行子任务。GLM-5.2 的 1M 上下文和长程任务定位是这个方向的起点。
自治智能体系统是更大的跳跃。目标从"智能助手"升级到"数字员工"——构建包含成千上万个具备不同专业技能的智能体社会，自主协作、资源调度、代码审查。唐杰在信中提到智谱此前提出的"一人公司 OPC"概念，称技术进展比预期更快，正在走向"全自动化公司 NPC"。他判断记忆、持续学习和自我评判三个核心难题，已经在技术与应用的双重驱动下逐步消解：长上下文与 RAG 逼近记忆雏形，模型迭代频次本身在逼近持续学习，前沿模型已显露自我评判萌芽。
完全自我训练是第三个引擎。核心思路是在人类高质量数据接近耗尽的前提下，通过合成数据工厂和 AI 自博弈实现知识生成，并在安全沙盒内让系统重构自身代码。唐杰在信中指出，海外头部企业筹建百万甚至两百万芯片级别的算力集群，"真正的用途，很可能正是让模型自己训练自己"。
安全治理被列为第四引擎，承诺"百亿级资源"投入
第四个引擎是极致安全治理，唐杰称这是四大引擎中他最想强调的一个。将安全治理列为与长程任务、自治智能体平级的核心投入方向，在中国 AI 公司的公开表态中并不常见。
智谱的方案是将伦理和法律作为底层公理写入模型价值函数，而非外挂安全补丁。信中明确提出计划投入"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。唐杰给出的判断依据是："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时，超级智能的实现与超级对齐的研究必须同步推进。"
"百亿级资源"如果指人民币，规模上接近智谱当前一年的全部研发开支（2025 年上半年研发成本约 16 亿元）。这一承诺的落地形式、时间跨度和资金来源尚未在信中明确。
真正的变量是 Coding 收入能否撑住两年研究窗口
Touch High 计划的底层逻辑是用 Coding 阶段的商业化收入为下一代技术研发争取时间。这个逻辑能否成立，取决于几个硬变量。
首先是收入结构。智谱 2025 年全年营收 7.24 亿元，经调整净亏损 31.82 亿元，仍处于深度亏损阶段。MaaS 平台是增长最快的板块，但目前本地化部署仍占总营收的 73.7%。API 涨价 83% 后调用量仍增长 400% 的窗口期不会永远持续——一旦竞品模型在 Coding 能力上追平，定价权将面临压力。
其次是算力约束。智谱 CEO 张鹏在今年一季度业绩电话会上已公开承认存在算力供给瓶颈。此前有报道称智谱正在探索自研推理芯片。Touch High 计划中"完全自我训练"引擎对算力的需求将进一步加大，而美国出口管制仍在收紧，算力供给是这个计划能否落地的物理天花板。
第三是资本市场的耐心。智谱今年 7 月 8 日首批股票解禁后股价稳住，但截至 7 月 12 日市值约 7312 亿港元，较 6 月万亿高点已有回落。作为上市公司宣布"未来两年不追求短期变现"，需要持续用模型能力和商业数据维持投资者信心。
下一个验证节点在 MaaS 增速和长程任务的产品化
Touch High 计划的时间跨度设定为两年。在此期间最值得追踪的指标有两个：一是 MaaS 平台的营收增速和毛利率变化——Q1 的 ARR 17 亿元和 400% 调用量增长是验证"Coding 收入养 AGI 研究"模式是否可持续的基准线；二是长程任务和自治智能体系统方向的产品化进展——GLM-5.2 的 1M 上下文已经为长程任务提供了技术基础，Touch High 计划能否在此之上交出可被开发者使用的下一代产品，是战略选择转化为实际能力的最直接证据。智谱同时还在推进 A 股上市，科创板辅导工作已进入第三期。双重上市进程叠加研发战略转向，2026 年下半年到 2027 年将是这家公司路线选择兑现结果的关键窗口。
附：唐杰内部信全文
巨浪已来
——致每一位智谱人和关心人工智能未来的伙伴
请允许我借这篇文章，谈三件事：我们是谁，我们如何看待这个时代，以及我们决定全力倾注的战略方向。
（一）我们是谁："本质、反直觉、专注"
智谱从不是一家追风口的公司。它从一间实验室里长出来，带着这间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——想得足够深，才敢选得足够反；选得足够反，就必须守得足够久。
回望来路，我们几乎每一个关键选择都曾经显得"反直觉"。2006年，我们守着一台台式机上的学术搜索系统坐冷板凳，因为我们想清楚了那背后是"挖掘学科演化机理"这件值得用十年回答的事；2021到2022年，当"让机器像人一样思考"被绝大多数人视为登月般的疯狂计划时，我们抽调资源、押注千亿参数，做出了GLM-130B——那是ChatGPT引爆世界整整一年半之前；而在智谱2026年1月8日H股上市的那一天，我们把它当作一个全新的起点，坚定地全面回归基础模型研究，全力冲击下一代模型。
别人敲钟，我们归零。这不是姿态，这是信念——既然终点是AGI，那么短期利益或者行业风口，都只是通向终局的沿途风景。
支撑我们一路走到今天的，是一种极致的专注和至真至纯的理想主义。学术搜索系统从一台台式机做到千万用户，我们用了十年；大模型这条路，我们又做了近十年，并且还会坚定深耕，继续走下去。今天的智谱，是一群愿意追问本质、敢于反直觉，又能专注地把事情做到底的人——这就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
如果说过去二十年我们学会了一件事，那就是：真正的商业机会，从来不在产品和模式的微调里，而在智能上界的跃迁中。这是我们对当下AI变革最根本的判断，也是我们最想传递给大家的认知。
这一次变革，本质不是一次产品创新或商业模式创新，而是技术革命本身抬高了"智能上界"。谁能率先将该上界向上推升一寸，谁就能重新定义千行百业的能力边界。所有聚焦第一性原理的新一代AI企业，争夺的正是这一寸的突破。
而智能上界的演进，有一条清晰的路径。人工智能正在完成从感知智能到认知智能的跨越——机器不再只是"看见"和"听见"，而是开始"理解"和"推理"。而下一步，正指向AGI。
我们对AGI有一个朴素而苛刻的定义：AGI不是某一个天才的智慧，而是全人类智慧水平的总和。它理应具备创造出"相对论"级别原创知识的能力，这是我们衡量是否真正到达巅峰的唯一标准。通往这个终点的道路上，有几座必须翻越的山峰，它们也正是今天技术浪潮最汹涌的地方：
第一座：长程任务能力（Long Horizon Task）
今天最令人兴奋的突破，是让模型学会完成一个极长的任务——不是即时问答，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，本质上是在学习一名顶级安全专家的思维方式，然后通过机器的耐力把它放大。
第二座：完全自治的智能体系统（Autonomous Agent System）
在长程任务之上，能够自主驱动、协同作业、7×24小时运转的智能体群体将成为新的生产力形态。我们曾提过"一人公司OPC"，但技术的脚步比预想更快——我们正在走向"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，现已在技术与应用的双重驱动下逐步消解：长上下文与检索增强生成（RAG）逼近记忆雏形；模型迭代频次的提升本身即在逼近持续学习；前沿模型已显露自我评判的萌芽。
第三座：自我进化（Self-Evolving）
这是最艰难、也最诱人的一座。AI训练AI已经成型——模型自己写代码、自己清洗与合成数据、自己训练自己。这或许会消耗一些算力，却节省了最宝贵的人力与时间。而在大模型时代，速度是最重要的，快速迭代会直接拉开认知的代际差距。当海外头部企业开始筹建百万乃至两百万芯片级别的算力集群，其真正的用途，很可能正是让模型自己训练自己。
翻过这三座山之后，会发生什么？
AI将开始学习什么是"我"，什么是自我认知；再往后，它会触及人类的情感；更远处，是意识本身。从感知到认知，从认知到通用，从通用走向超级智能（ASI）——这条路已经铺开，巨浪已来，且不可逆转。
这并非我们一家之言。Google DeepMind在《From AGI to ASI》报告中给出了一个冷峻的论断：即便单个模型的能力永远停在人类水平，只要算力还在增长，超级智能可能会被硬生生"挤"出来。他们推演，若全球可运行AGI实例以每年十倍速增长，五年后将达一亿个。这些共享同一底层大脑、思考效率百倍提升且零成本复制经验的智能体，在群体层面即等同于ASI。换言之，从AGI迈向ASI，既需要算法层面的突破，也需要超大算力资源的汇聚。
这种不可逆转的趋势将自上而下穿透整个技术栈：当AGI到来，今天的应用或许都要被重构为AI原生，甚至不再需要这些应用；操作系统可能被重写，未来你打开电脑，看到的将是一个"LLM OS"，所有功能按需生成（generate on demand）；再往深处，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……没有一个行业会置身事外。很多朋友找到我，说想变革企业、追赶AI的步伐，但真正洞察到"这场不可逆变革已然开启"者，仍属寥寥。
（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"走向"宏大工程"，研发新一代记忆架构，使模型贯穿项目全生命周期"边学、边做、边记"，并具备将宏大目标（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不同专业"性格"与"技能"的智能体社会，让它们自主辩论、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）。在人类高质量数据即将耗尽之际，把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，让进化速度挣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着重强调的一个。
能力越强大，安全约束机制也必须越稳固。智谱创立伊始即确立准则：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，当一项技术抵达足以改变文明进程的力量量级时，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。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"项目凝聚成几百位科学家的共识，又通过智谱的产业投资和整个生态，变成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，都走得上来。
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
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