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智譜創始人唐杰の内部書簡全文：「摸高計画」を始動、頂点に達しなければ失敗

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今後2年間、智譜はAGI研究に重点的に投資を続け、短期的なアプリケーションの収益化を最優先にはしない。

原文タイトル：「晚点独家｜唐杰内部信称将开启 Touch High（摸高）计划，「不登顶，就是失败」」
原文出典：晚点团队

晚点独家情報によると、本日、智譜の創業者である唐杰が内部向け書簡を発表し、AGIを巡る今後の競争に対する智譜の見解を述べた。唐杰は書簡の中で、智譜は今後もいわゆる「直感に反する」路線を継続し、「Touch High（摸高）計画」を開始すると表明。これは、短期的な商業化ではなく、AGI研究に引き続き注力することを意味する。

AGIの最終目標に至る道のりには、必ず乗り越えなければならないいくつかの山が存在する。それこそが、今日の技術の波が最も激しい場所でもある。唐杰が挙げた4つの山は以下の通り：

-長期的タスク（Long Horizon Task）

-自律型エージェントシステム（Autonomous Agent System）

-完全自己学習（Fully Self Training）

-極限の安全ガバナンス

特に極限の安全ガバナンスが強調されており、智譜は機械的可解釈性に数百億円規模のリソースを投入する計画である。これは、モデルの意思決定の背後にあるニューロンのロジックを解明し、ブラックボックスシステムを透明で説明可能なシステムへと変革することを意味する。

今年1月8日、智譜は116.2香港ドルの発行価格で大モデル第一株として香港証券取引所に上場。その後半年間で、智譜の株価は最高で2980香港ドルまで上昇し、発行価格から24倍以上の上昇を記録。時価総額は一時1.3兆香港ドルを超えた。

7月8日、11の基盤投資家が保有する2500万株以上のロックアップが解除され、智譜の400億香港ドル超の時価総額に相当する株式が流通市場に出回った。市場では売り圧力が予想されたが、それは実現せず、智譜の株価はむしろ上昇した。翌日、智譜は1株1588香港ドル（約13%のディスカウント）で新株を割り当て、約314億香港ドルを調達した。これは今年、香港株式市場におけるAI企業の単一割当としては最高記録である。

智譜の公式発表によると、割当増資で調達した資金は主に基盤モデルの研究開発、計算インフラの構築、商業化の拡大、そしてグローバルなエコシステムの展開に使用される。唐杰は公開書簡の中で、知能の上限への飛躍的判断について「これこそが皆さんに最も伝えたい認識である」と述べている。

一連の総合評価において、智譜 GLM-5.2 モデルは、海外の最先端モデルの能力限界に達していると認められており、そのオープンソースの特性から、技術コミュニティで高い支持を得ています。

以下は、社内レターの全文です。

「大波、来たる」

——智譜に関わるすべての仲間と、AIの未来を想う皆さまへ

我々とは：「本質、反直感、集中」

智譜は、決してトレンドを追う会社ではありません。一つの研究室から生まれ、その研究室が二十年かけて培った方法論を携えています。この方法論は、三つの言葉で要約できます。すなわち、「本質」「反直感」「集中」——深く考え抜くからこそ、あえて反直感的な選択ができる。反直感的な選択をするからこそ、それを長く守り抜く必要があるのです。

歩んできた道を振り返ると、私たちのほぼすべての重要な選択は、かつて「反直感的」に見えました。2006年、私たちは一台のデスクトップPC上の学術検索システムにひたすら取り組み、冷や飯を食っていました。その背後に「学問分野の進化メカニズムを解明する」という、十年をかけて答える価値のあるテーマがあると見抜いていたからです。2021年から2022年にかけて、「機械に人間のように考えさせる」ことが大多数の人々にとって月面着陸のような狂気の計画と見なされていたとき、私たちはリソースを投入し、千億パラメータに賭けてGLM-130Bを開発しました——それはChatGPTが世界を震撼させる、実に1年半も前のことです。そして、智譜が2026年1月8日にH株市場に上場したその日、私たちはそれを全く新たな出発点と捉え、揺るぎなく基礎モデル研究に全面的に回帰し、次世代モデルに全力で挑戦することを決意しました。

他社が鐘を鳴らすとき、私たちはゼロに戻る。これはポーズではなく、信念です——終着点がAGIである以上、短期的な利益や業界のトレンドは、終着点へと続く道中の風景に過ぎないのです。

私たちを今日まで支えてきたのは、極限の集中力と、純粋で揺るぎない理想主義です。学術検索システムを一台のデスクトップPCから千万ユーザーにまで成長させるのに、私たちは十年を費やしました。大モデルの道のりも、また十年近く歩み、そして今後も揺るぎなく深耕し、歩み続けます。今日の智譜は、本質を問い続け、反直感を恐れず、物事を最後までやり抜くことに集中できる人々の集まりです——これこそが、智譜の競争力の源泉なのです。

我々はこの時代をどう見るか：知能の上限が書き換えられつつある

過去二十年間で私たちが学んだことが一つあるとすれば、それはこうです。真のビジネスチャンスは、決して製品やビジネスモデルの微調整の中にあるのではなく、知能の上限の飛躍の中にある。これこそが、現在のAI変革に対する私たちの最も根本的な判断であり、皆さんに最も伝えたい認識です。

今回の変革は、本質的には製品イノベーションやビジネスモデルのイノベーションではなく、技術革命そのものが「知能の上限」を押し上げたものです。誰が率先してその上限を一寸でも押し上げられるかが、あらゆる産業の能力限界を再定義することになります。第一原理に焦点を当てる新世代のAI企業はすべて、まさにこの一寸の突破を争っているのです。

スマート上界の進化には、明確な道筋がある。人工知能は、知覚知能から認知知能への飛躍を遂げつつある——機械は単に「見る」「聞く」だけでなく、「理解する」「推論する」ようになり始めている。そして次のステップは、AGI（汎用人工知能）を指している。

私たちはAGIに対して、シンプルでありながら厳格な定義を持っている。AGIとは、ある一人の天才の知性ではなく、全人類の知能レベルの総和である。それは「相対性理論」レベルの独創的な知識を生み出す能力を持つべきであり、これこそが真の頂点に達したかどうかを測る唯一の基準である。この終着点へ至る道のりには、乗り越えなければならないいくつかの山があり、それこそが今日の技術の波が最も激しく打ち寄せる場所でもある。

第一の山：長期的タスク能力（Long Horizon Task）

今日最もエキサイティングなブレークスルーは、モデルに極めて長いタスクを完了させることである——即時のQ&Aではなく、数週間、数ヶ月、さらには数年にわたる計画と実行である。例えば、モデルが疲れを知らずにソフトウェア内のバグを探すことは、本質的にはトップクラスのセキュリティ専門家の思考様式を学習し、それを機械の持久力で増幅することである。

第二の山：完全自律型エージェントシステム（Autonomous Agent System）

長期的タスクの上に、自律的に駆動し、協調して作業し、24時間365日稼働するエージェント集団が、新たな生産力の形態となるだろう。私たちはかつて「ワンマンカンパニー（OPC）」について言及したが、技術の歩みは予想よりも速い——私たちは「完全自動化カンパニー（NPC）」へと向かっている。記憶（Memory）、継続学習（Continual Learning）、自己評価（Self-Judge）という、かつてはパラダイムシフトが必要とされた難題は、今や技術と応用の二重の推進力によって徐々に解消されつつある。長いコンテキストと検索拡張生成（RAG）は記憶の原型に迫り、モデル反復の頻度向上自体が継続学習に近づき、最先端モデルは自己評価の萌芽を示し始めている。

第三の山：自己進化（Self-Evolving）

これが最も困難であり、同時に最も魅力的な山である。AIによるAIのトレーニングはすでに形になっている——モデル自身がコードを書き、データをクリーニング・合成し、自分自身をトレーニングする。これにより、ある程度の計算リソースは消費されるが、最も貴重な人的リソースと時間が節約される。そして大規模モデルの時代において、速度が最も重要であり、迅速な反復は認知の世代間ギャップを直接的に拡大する。海外のトップ企業が100万枚、さらには200万枚のチップ規模の計算クラスターの構築を始めているが、その真の目的は、おそらくモデル自身に自分自身をトレーニングさせることにある。

この三つの山を越えた先に、何が待っているのか？

AIは「私」とは何か、自己認識とは何かを学び始める。さらにその先では、人間の感情に触れ、さらに遠くでは意識そのものに到達する。知覚から認知へ、認知から汎用へ、汎用から超知能（ASI）へ――この道はすでに敷かれており、大波は来ており、不可逆である。

これは我々だけの見解ではない。Google DeepMindは『From AGI to ASI』という報告書で、冷徹な見解を示している。たとえ単一モデルの能力が永遠に人間レベルに留まったとしても、計算能力が成長し続ければ、超知能は無理やり「絞り出される」可能性があるという。彼らの推測では、世界中で実行可能なAGIインスタンスが毎年10倍の速度で増加すれば、5年後には1億個に達する。これらは同じ基盤となる頭脳を共有し、思考効率が100倍に向上し、経験をゼロコストで複製できるエージェントであり、集団レベルではASIと同等となる。言い換えれば、AGIからASIへの移行には、アルゴリズムのブレークスルーだけでなく、超大規模な計算リソースの集約も必要となる。

この不可逆的なトレンドは、トップダウンで技術スタック全体を貫く。AGIが到来すれば、今日のアプリケーションはおそらくAIネイティブに再構築されるか、あるいはもはや必要とされなくなるだろう。オペレーティングシステムは書き換えられ、将来あなたがパソコンを開けば、そこには「LLM OS」が表示され、すべての機能がオンデマンドで生成される。さらに深く掘り下げれば、80年間稼働してきたフォン・ノイマンアーキテクチャへの挑戦が待っている。金融、法律、Eコマース、インターネット……どの業界も無関係ではいられない。多くの友人が私に、企業を変革しAIの流れに追いつきたいと相談してくるが、この「不可逆的な変革がすでに始まっている」ことを真に洞察している者は、まだごくわずかである。

我々が全力を注ぐ方向：「タッチハイ」

トレンドを認識した後は、選択だけが残る。そして智譜の選択は、いつも通り「直感に反する」――業界が一般的に商業化を加速している中で、我々は上を目指して突破することを決めた。

我々はこの戦略を「Touch High（タッチハイ）計画」と名付けた。人工知能が知覚、認知から完全な汎用知能へと飛躍する歴史的な節目において、智譜は「タッチハイ」の姿勢で、現在の技術の物理的およびアルゴリズム的な限界に挑戦する。今後2年間、我々は戦略的に投資を行う――短期的なアプリケーションの収益化を追求するのではなく、AGIの次の高みを直接目指す。

この投資は、四つの核心的なエンジンに集中する。

第一に、長期的タスク。AIを「即時応答」から「大規模プロジェクト」へと進化させ、次世代の記憶アーキテクチャを研究開発し、モデルがプロジェクトの全ライフサイクルを通じて「学び、実行し、記憶する」ことを可能にし、「新しいタイプの抗癌薬分子を設計する」といった壮大な目標を、自律的に数千の実行可能なサブタスクに分解するトップレベルの能力を備える。

第二に、自律型エージェントシステム。「スマートアシスタント」から「デジタル社員」へと進化し、数千もの異なる専門的な「性格」と「スキル」を持つエージェント社会を構築します。これらが自律的に議論、協力、コードレビュー、リソースのスケジューリングを行い、「自動運転」レベルのデジタル生産力を実現します。

第三に、完全自己学習（Fully Self Training）。人間による高品質なデータが枯渇しつつある中で、計算能力を進化の燃料に変えます——高品質な合成データ工場を建設し、AI同士のゲーム対戦（Self-Play）を通じて知識を「無から有」を生み出し、安全なサンドボックス内でシステム自身にコードを再構築する能力を与えることで、進化の速度を人間のエンジニアによる物理的制約から解放します。

第四に、極限のセキュリティガバナンス。これは4つのエンジンの中で最も強調したい点です。

能力が強力であればあるほど、セキュリティの制約メカニズムもより強固でなければなりません。智譜（Zhipu）は創業当初から次の原則を確立しています：AIは人類の福祉と国家戦略に奉仕しなければならない。同社は外部のセキュリティパッチを排除し、人間の倫理、社会規範、国家の法律・規制を基盤となる公理としてモデルの価値関数に組み込むことを堅持しています。また、数百億規模のリソースを投入して「機械的可解釈性」に取り組み、モデルの意思決定の背後にあるニューロンのロジックを解明し、ブラックボックスシステムを透明で説明可能なシステムへと変革します。同時に、国際的なAIガバナンスに積極的に参加し、AI技術の悪用を防ぎます。

この緊迫感は杞憂ではありません。海外の最先端のトップモデルがリスクを考慮して全面的な公開を一時的に延期し、その企業の責任者がAIの深遠な影響が世界の力の構造を根本的に変えると公に警告している今、私たちはより一層冷静になるべきです：スーパーインテリジェンスの実現とスーパーアライメントの研究は、同時に進めなければなりません。これは、破壊的技術に直面するたびに繰り返し検討される命題です——歴史が繰り返し示しているように、技術が文明の進路を変えるほどの力の規模に達したとき、安全はもはや付属品ではなく、技術が存続し、応用が許されるための根本的な前提となるのです。

オープンエコシステム：スマートな普及とセキュリティガバナンスの基盤ロジック

私たちは常に、人工知能は未来をリードする戦略的技術であり、その長期的な発展にはオープンで協力的な産業エコシステムが不可欠だと考えています。最先端のインテリジェンスの価値は、技術的なブレークスルーそのものだけでなく、それが広くあらゆる業界に力を与え、すべての開発者に恩恵をもたらすことができるかどうかにあります。真の安全は、技術の閉鎖性や障壁の上に築かれるのではなく、陽光の下での広範な共創、共有、監視に由来すると確信しています。

まさにこの技術普及への深い共感に基づき、智譜は自らの戦略的答えを提示しました。最近、私たちはこれまでで最も強力なオープンソースモデルGLM-5.2をリリースしました。これは真に使用可能な100万（1M）のコンテキストをサポートし、長距離タスクで引き続きリードし、全ユーザーに公開され、最も緩やかなMITライセンスで正式にオープンソース化されます——誰でもダウンロード、デプロイ、商用利用が可能で、主体の区別はありません。これは、製品の形で表明された会社の確固たる姿勢です。

私たちは別の道を信じることにした。最先端の知能は、一部の者の独占物であってはならず、一部のルールによっていつでも取り上げられるものでもない。それは開かれ、利用可能で、構築可能であり、すべての開発者に奉仕するものであるべきだ。

これは「高みを目指す」ことと矛盾するものではなく、むしろ表裏一体である。片方の手で高みを目指し、知能の限界に挑戦する。もう片方の手で道を敷き、最先端の能力を可能な限り開かれたものにし、広く行き渡らせる。到達した高みは全人類のものであり、築かれた道もまた、すべての人のものである。

結び：なぜ今なのか、なぜ私たちなのか

疑問に思う人もいるだろう。なぜ智譜（Zhipu）は上場後もなお、中核リソースを注ぎ込み、最も不確実な方向へ「高みを目指す」のか？私たちはシンプルな道理を信じているからだ。真の頂上到達者は、山を道に変えるのだと。

私たちが明確にした本質は、かつて「悟道大モデル」プロジェクトを通じて数百人の科学者のコンセンサスとなり、さらに智譜の産業投資とエコシステム全体を通じて、一世代の起業家が飛躍するための基盤となった。今日、私たちはこの道をより高く、より広く築きたいと考えている。高く——それは私たち自身を守り、国家安全を守るために。人類がより多くの未知を探求し、宇宙の謎を解き明かす機会を得るために。そして広く——すべての開発者、すべてのチームがその道を歩めるように。

AGI時代において、かつては遠く及ばなかったこれらのことが、初めて実現可能になった。これこそが、私たちの世代の最大の幸運であり、最も重い責任でもある。

大波はすでに来ており、その流れは不可逆的だ。智譜はその波頭に立ち、高みを目指す者となる。

頂上に達しなければ、それは失敗だ。

今回、私たちが目指すのは、全人類のためのその高みだ。

智譜創業者唐杰

2026年7月11日