智谱内部信宣布“摸高计划”：聚焦四大AI技术方向

近期，国内AI企业智谱对外发布了题为《巨浪已来》的内部信，正式推出「Touch High（摸高）」战略计划。根据计划，未来两年公司将暂时把商业变现放在次要位置，集中全部资源投入四大技术方向，全力攻关下一代人工智能模型。

事实上，智谱在技术路线的集中攻坚上早有先例。2025年初，公司就将资源全面收敛到代码生成与逻辑推理领域，当时创始人表示，随着多款头部模型的推出，对话式AI的范式探索已经基本完成，企业选择押注能与智能体共生的核心能力。从后续的发展来看，这一战略选择成效显著：从GLM-4.5到GLM-5.2，智谱的多款模型在多项公开权威测评中，已经接近海外头部AI模型的能力边界。无独有偶，选择同一路线的行业企业，其年化收入在两年半时间内实现了数十倍的增长，验证了这一技术方向的商业潜力。

此次内部信中提及的四大技术攻关方向，结合近半年全球AI行业的动态来看，并非智谱一家的独家判断，而是行业普遍认可的核心赛道。

长程任务处理

第一个核心方向是长程任务处理。传统AI模型的工作单元多为单轮问题解答，而未来的模型需要能够完成跨数周甚至数月的复杂项目规划与执行。这一领域有着明确的量化发展数据：第三方评估机构METR长期跟踪的一项指标显示，模型以50%成功率完成的任务，换算为人类专家所需的工作时长，在2019到2025年间每7个月翻一倍；2024年之后，这一增速进一步提升至每90天翻一倍。以GPT-2为例，其单任务处理时长仅为2秒，而到2025年底的旗舰模型，这一数字已经提升至5小时以上。按照当前的发展速度，能够完成跨周级别复杂任务的AI模型，将在两三年内成为现实。

自治智能体系统

第二个方向是自治智能体系统的落地。内部信中提到，记忆、持续学习、自我评判这三项此前被认为需要范式级突破才能解决的难题，正在被逐步攻克。这意味着，智能体从演示demo走向大规模生产应用，不再受制于理论层面的瓶颈，而是需要通过工程化的持续打磨来落地。海外行业的产品动作已经印证了这一判断：今年4月，头部企业将长时运行的托管智能体服务正式开启公测；6月底，该公司又推出主打低成本智能体运行的新版本模型；几乎同一时间，另一行业头部企业也开放了能够自主拆分任务的预览版产品。当前智能体领域的竞争焦点，已经从“能否打造智能体”转变为“谁能以更低成本运行、谁能实现无人值守自主运作”。

模型自我进化

第三个方向是模型的自我进化能力，也就是让AI自主完成代码编写、数据合成、模型训练等全流程工作。这一概念听起来更像是理论构想，但已经有实际的落地案例：今年2月，头部AI企业在发布新版模型时明确提到，该模型的早期版本“参与了自身的开发过程”，包括调试训练流程、管理部署环节、诊断评估失败等工作。此前，行业资深研究员开发的自动化研究系统，自主完成了数百个机器学习实验，成功找出了多处训练流程的改进点。内部信判断，海外正在建设的百万芯片级算力集群，其核心用途很可能就是支撑AI模型的自我训练，这一判断结合当前的行业实践来看，并非激进的猜测。

AI安全治理

第四个也是企业创始人最为重视的方向，是AI的安全治理。智谱计划投入百亿级资源开展机械可解释性研究，厘清模型决策背后的神经元运行逻辑。这一领域在海外以头部企业的投入最为深入，该公司创始人在去年发布的相关文章中，将可解释性研究比作“给AI做核磁共振”，并为团队设定了明确的长期目标。目前国内企业中将安全治理提升到核心引擎优先级的案例并不多见，智谱的这一布局显得尤为超前。

内部信中还引用了海外顶级AI研究机构在年中发布的重磅报告，该报告推演了从通用人工智能到超级智能的四条发展路径。其中最引人关注的冷峻论断是：即便单个AI模型的能力永远停留在人类水平，只要有亿级别的共享同一底层大脑、能够零成本复制经验的实例，在群体层面就已经具备了超级智能的特征。

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