--- Nota di Bing Xu ---
Mi sono imbattuto in una lettera interna di GLM sull'app cinese RedNote, apparentemente scritta da @jietang, e ho tradotto il testo cinese nelle immagini in inglese.
--- Inizio lettera ----
La grande ondata è arrivata. Permettetemi di usare questo articolo per discutere tre cose: chi siamo, come comprendiamo quest'epoca e la direzione strategica a cui abbiamo scelto di dedicarci anima e corpo.
1. Chi Siamo: Principi Fondamentali, Pensiero Controcorrente e Concentrazione
Zhipu non è mai stata un'azienda che si limita a inseguire l'ultima tendenza. Siamo nati da un laboratorio, portando con noi vent'anni della sua metodologia.
Quella metodologia può essere riassunta in tre idee: principi fondamentali, pensiero controcorrente e concentrazione.
Solo pensando abbastanza profondamente possiamo osare fare una scelta sufficientemente controcorrente. E una volta fatta quella scelta, dobbiamo essere preparati a rimanervi fedeli per un tempo abbastanza lungo.
Guardando indietro, quasi ogni decisione critica che abbiamo preso è apparsa inizialmente controintuitiva.
Nel 2006, abbiamo lavorato silenziosamente a un sistema di ricerca accademica in esecuzione su un singolo computer desktop. Lo abbiamo fatto perché avevamo capito che la domanda più profonda dietro di esso—scoprire i meccanismi che guidano l'evoluzione delle discipline accademiche—valeva la pena di essere affrontata per un decennio.
Dal 2021 al 2022, quando "far pensare le macchine come gli umani" era ancora considerato dalla maggior parte delle persone un'impresa fantascientifica al limite della follia, abbiamo reindirizzato le nostre risorse, ci siamo dedicati a un modello con centinaia di miliardi di parametri e abbiamo costruito GLM-130B.
Questo è stato un anno e mezzo prima che ChatGPT sconvolgesse il mondo.
Poi, l'8 gennaio 2026, il giorno in cui Zhipu ha completato la sua quotazione H-share a Hong Kong, abbiamo trattato l'occasione non come un traguardo, ma come un inizio completamente nuovo. Abbiamo deciso di tornare a pieno regime alla ricerca sui modelli fondamentali e di dedicare tutti i nostri sforzi alla prossima generazione di modelli.
Mentre altri suonavano la campana della quotazione, noi ci siamo azzerati.
Non è stato un gesto. Era una convinzione. Se la destinazione finale è l'AGI, allora i guadagni a breve termine e le tendenze passeggere del settore sono solo scenari lungo la strada.
Ciò che ci ha sostenuto fino ad oggi è un grado straordinario di concentrazione e un idealismo sincero e senza compromessi.
Ci sono voluti dieci anni per far crescere un sistema di ricerca accademica da un singolo computer desktop a una piattaforma che serve oltre dieci milioni di utenti. Abbiamo speso quasi un altro decennio inseguendo i grandi modelli, e continueremo a coltivare questo campo con determinazione.
Zhipu oggi è un gruppo di persone disposte a mettere in discussione partendo dai principi fondamentali, abbastanza audaci da fare scelte che vanno contro la saggezza convenzionale e abbastanza concentrate da portare avanti quelle scelte fino alla fine.
Questa è la fonte della competitività centrale di Zhipu.
2. Come Comprendiamo Quest'Epoca: Il Tetto dell'Intelligenza Viene Riscritto
Se c'è una cosa che abbiamo imparato negli ultimi vent'anni, è questa:
Le più grandi opportunità commerciali non risiedono mai in piccole regolazioni di prodotti o modelli di business. Sorgono quando il tetto dell'intelligenza stessa fa un balzo in avanti.
Questo è il nostro giudizio più fondamentale sull'attuale trasformazione dell'IA, ed è l'idea che più vogliamo trasmettere.
Al suo centro, questa trasformazione non è semplicemente un'innovazione di prodotto o un'innovazione del modello di business. È una rivoluzione tecnologica che ha alzato il tetto stesso dell'intelligenza.
Chiunque riesca a spostare quel limite anche solo di un centimetro più in alto sarà in grado di ridefinire i confini di ciò che migliaia di industrie sono in grado di raggiungere. Quel singolo centimetro è proprio ciò per cui la nuova generazione di aziende di IA fondate sui principi fondamentali sta competendo.
L'evoluzione dell'intelligenza segue un percorso chiaro.
L'intelligenza artificiale sta ora completando la transizione dall'intelligenza percettiva all'intelligenza cognitiva. Le macchine non si limitano più a "vedere" e "sentire". Stanno iniziando a "comprendere" e "ragionare".
Il passo successivo punta direttamente verso l'AGI.
Abbiamo una definizione semplice ma impegnativa di AGI:
L'AGI non è l'intelligenza di un singolo genio. È l'aggregato di tutta l'intelligenza umana.
Dovrebbe essere in grado di creare conoscenza originale al livello della teoria della relatività. Questo è l'unico standard con cui misuriamo se la vera vetta è stata raggiunta.
Sulla strada verso quella destinazione, devono essere superate diverse montagne. Sono anche dove l'ondata tecnologica di oggi sta spingendo con più forza.
La Prima Montagna: Capacità di Eseguire Compiti a Lungo Termine
La svolta più entusiasmante oggi è insegnare ai modelli a completare compiti estremamente lunghi—non solo rispondere a domande immediatamente, ma pianificare ed eseguire per settimane, mesi o addirittura anni.
Ad esempio, un modello potrebbe cercare instancabilmente vulnerabilità nel software. In sostanza, imparerebbe il modo di pensare di un esperto di cybersicurezza di livello mondiale, per poi amplificare quella competenza attraverso la resistenza di una macchina.
La Seconda Montagna: Sistemi di Agenti Completamente Autonomi
Basandosi sulle capacità a lungo termine, gruppi di agenti che possono operare in modo indipendente, collaborare tra loro e lavorare 24 ore su 24 diventeranno una nuova forma di produttività.
Una volta abbiamo parlato della one-person company, o OPC. Ma la tecnologia sta avanzando più velocemente del previsto. Ci stiamo già muovendo verso la fully automated, no-person company, o NPC.
Tre sfide—memoria, apprendimento continuo e autovalutazione—una volta si pensava richiedessero un cambiamento di paradigma fondamentale prima di poter essere risolte. Ora, spinte congiuntamente dai progressi tecnologici e dalle applicazioni del mondo reale, vengono gradualmente superate.
Le capacità di contesto lungo e la generazione aumentata dal recupero, o RAG, si stanno avvicinando a una forma utilizzabile di memoria. Un'iterazione più frequente del modello ci sta avvicinando all'apprendimento continuo. I modelli all'avanguardia stanno già mostrando i primi segni di autovalutazione.
La Terza Montagna: Auto-Evoluzione
Questa è la più difficile—e anche la più affascinante—di tutte le montagne.
L'IA che addestra l'IA sta già prendendo forma. I modelli stanno iniziando a scrivere il proprio codice, pulire e sintetizzare i propri dati e addestrarsi da soli.
Questo potrebbe consumare più potenza di calcolo, ma risparmia le risorse più preziose di tutte: lo sforzo e il tempo umani.
Nell'era dei grandi modelli, la velocità è ciò che conta di più. L'iterazione rapida può creare un divario generazionale nella capacità cognitiva.
Mentre le aziende leader all'estero iniziano a costruire cluster di calcolo contenenti uno o addirittura due milioni di chip IA, il loro vero scopo potrebbe benissimo essere quello di consentire ai modelli di addestrarsi da soli.
Cosa accadrà dopo che queste tre montagne saranno state superate?
L'IA inizierà a imparare cosa sia il "sé" e cosa significhi autocoscienza. Oltre a ciò, potrebbe iniziare a toccare l'emozione umana. Più avanti ancora c'è la coscienza stessa.
Dalla percezione alla cognizione, dalla cognizione all'intelligenza generale, e dall'intelligenza generale verso l'intelligenza artificiale superiore, o ASI—la strada è già stata tracciata.
La grande ondata è arrivata, e non può essere invertita. Questa non è solo la nostra opinione.
Nel suo rapporto From AGI to ASI, Google DeepMind offre una conclusione netta: anche se le capacità di un singolo modello rimanessero permanentemente a livello umano, la superintelligenza potrebbe comunque emergere attraverso una crescita brutale della potenza di calcolo.
La loro proiezione è che, se il numero di istanze AGI operative in tutto il mondo aumentasse di dieci volte ogni anno, raggiungerebbe i 100 milioni entro cinque anni.
Questi agenti condividerebbero la stessa intelligenza sottostante, penserebbero con un'efficienza migliorata di cento volte e replicherebbero l'esperienza a costo praticamente zero. A livello collettivo, equivarrebbero effettivamente all'ASI.
In altre parole, passare dall'AGI all'ASI richiede sia scoperte algoritmiche che la concentrazione di risorse di calcolo su una scala senza precedenti.
Questa tendenza irreversibile penetrerà l'intero stack tecnologico dall'alto verso il basso.
Quando arriverà l'AGI, le applicazioni di oggi potrebbero dover essere tutte ricostruite come sistemi nativi dell'IA—o potrebbero non essere più necessarie.
I sistemi operativi stessi potrebbero essere riscritti. In futuro, quando accenderai un computer, ciò che vedrai potrebbe essere un "LLM OS", con ogni funzione generata su richiesta.
Andando ancora più a fondo, questa rappresenta una sfida all'architettura von Neumann che ha sostenuto l'informatica negli ultimi ottant'anni.
Finanza, diritto, e-commerce, internet—nessun settore rimarrà immune.
Molti amici sono venuti da me dicendo che vogliono trasformare le loro aziende e stare al passo con l'IA. Tuttavia, solo un piccolo numero ha veramente riconosciuto che questa trasformazione irreversibile è già iniziata.
3. La Direzione a Cui Dedicheremo Tutti i Nostri Sforzi: "Toccare l'Alto"
Una volta che la tendenza è chiara, ciò che rimane è una scelta.
E la scelta di Zhipu è, come sempre, controcorrente.
In un momento in cui l'intero settore sta accelerando la monetizzazione commerciale dell'IA, abbiamo deciso di spingerci verso l'alto e perseguire la prossima svolta tecnologica.
Chiamiamo questa strategia l'Iniziativa "Touch High".
In questo momento storico, mentre l'intelligenza artificiale avanza dalla percezione e cognizione verso l'intelligenza completamente generale, Zhipu arriverà più in alto e sfiderà i limiti fisici e algoritmici della tecnologia odierna.
Nei prossimi due anni, prevediamo di fare un importante investimento strategico—non alla ricerca di ricavi applicativi a breve termine, ma mirato direttamente alla prossima frontiera dell'AGI.
Questo investimento si concentrerà su quattro motori principali.
Primo: Compiti a Lungo Termine
Sposteremo l'IA oltre le interazioni istantanee di domanda e risposta e verso l'esecuzione di progetti su larga scala.
Ciò significa sviluppare una nuova generazione di architetture di memoria che consentano ai modelli di apprendere, agire e conservare la conoscenza durante l'intero ciclo di vita di un progetto.
I modelli devono essere in grado di apprendere mentre lavorano, agire mentre apprendono e ricordare ciò che hanno fatto. Devono anche acquisire la capacità di alto livello di scomporre un obiettivo ambizioso—come progettare una nuova molecola farmaceutica antitumorale—in migliaia di sotto-attività eseguibili indipendentemente.
Secondo: Sistemi di Agenti Autonomi
Passeremo dagli assistenti intelligenti ai dipendenti digitali.
Il nostro obiettivo è costruire società di migliaia, o addirittura decine di migliaia, di agenti, ciascuno con una distinta "personalità" professionale e un insieme di competenze.
Questi agenti dibatteranno, collaboreranno, revisioneranno il codice e allocheranno le risorse in modo indipendente, creando produttività digitale con un livello di autonomia paragonabile ai sistemi di guida autonoma.
Terzo: Auto-Addestramento Completo
Mentre l'offerta di dati umani di alta qualità si avvicina all'esaurimento, trasformeremo la potenza di calcolo in carburante per l'evoluzione.
Ciò significa costruire fabbriche per dati sintetici di alta qualità, utilizzando la competizione IA-contro-IA attraverso l'auto-apprendimento per generare conoscenza da zero e dare ai sistemi la capacità di ricostruire il proprio codice all'interno di sandbox sicuri.
L'obiettivo è liberare il ritmo dell'evoluzione dai limiti fisici degli ingegneri umani.
Quarto: Governance della Sicurezza al Massimo Standard
Dei quattro motori, questo è quello che voglio sottolineare di più.
Più potente diventa l'IA, più robusti devono essere i suoi vincoli di sicurezza.
Fin dall'inizio, Zhipu ha stabilito un principio guida:
L'IA deve servire il benessere umano e le priorità strategiche nazionali.
L'azienda rifiuta le toppe di sicurezza applicate a posteriori. Invece, cerca di codificare l'etica umana, le norme sociali e le leggi e i regolamenti nazionali nella funzione di valore del modello come assiomi fondamentali.
Prevediamo di impegnare risorse dell'ordine di decine di miliardi per avanzare nell'interpretabilità meccanicistica—chiarendo la logica neurale dietro le decisioni del modello e trasformando i sistemi a scatola nera in sistemi trasparenti e spiegabili.
Allo stesso tempo, parteciperemo attivamente alla governance internazionale dell'IA per prevenire l'uso improprio della tecnologia IA.
Questo senso di urgenza non è infondato.
Quando i modelli all'avanguardia più avanzati all'estero ritardano la pubblicazione completa a causa di preoccupazioni per la sicurezza, e i loro leader aziendali avvertono pubblicamente che gli effetti di vasta portata dell'IA rimodelleranno profondamente l'equilibrio di potere globale, dobbiamo rimanere lucidi:
Lo sviluppo della superintelligenza e la ricerca sul super-allineamento devono procedere in parallelo.
Questa è anche una domanda che esaminiamo ripetutamente ogni volta che affrontiamo tecnologie dirompenti.
La storia ha dimostrato più e più volte che quando una tecnologia diventa abbastanza potente da alterare il corso della civiltà, la sicurezza non è più un accessorio opzionale. Diventa il prerequisito fondamentale per l'esistenza continua e l'uso consentito della tecnologia.
4. Un Ecosistema Aperto: Il Fondamento dell'Ampio Accesso all'Intelligenza e alla Governance della Sicurezza
Abbiamo sempre creduto che l'intelligenza artificiale, in quanto tecnologia strategica che plasmerà il futuro, non possa raggiungere uno sviluppo sostenibile a lungo termine senza un ecosistema industriale aperto e collaborativo.
Il valore dell'intelligenza di frontiera non risiede solo nelle scoperte tecnologiche in sé, ma anche nella sua capacità di potenziare ampiamente migliaia di industrie e avvantaggiare ogni sviluppatore.
Crediamo fermamente che la genuina sicurezza non sia costruita sull'isolamento tecnologico o sulle barriere.
Essa nasce da un'ampia partecipazione, condivisione, co-creazione e supervisione condotte in modo aperto e trasparente.
È questo profondo impegno a rendere la tecnologia ampiamente accessibile che ha plasmato la risposta strategica di Zhipu.
Recentemente, abbiamo rilasciato GLM-5.2, il nostro modello open-source più capace fino ad oggi.
Supporta una finestra di contesto praticamente utilizzabile di un milione di token, continua a essere leader nei compiti a lungo termine ed è disponibile per tutti gli utenti.
Sarà anche ufficialmente reso open-source sotto la licenza altamente permissiva MIT License. Chiunque potrà scaricarlo, distribuirlo e usarlo commercialmente, senza restrizioni basate sul tipo di utente o organizzazione.
Questa è la posizione ferma dell'azienda, espressa attraverso la forma del suo prodotto.
Scegliamo di credere in un percorso diverso:
L'intelligenza di frontiera non dovrebbe appartenere solo a pochi eletti, né l'accesso ad essa dovrebbe essere revocato in qualsiasi momento da un piccolo gruppo di regolatori.
Dovrebbe essere aperta, utilizzabile e costruibile—e dovrebbe servire ogni sviluppatore.
Questo non è in conflitto con "Touch High". Piuttosto, i due sono lati complementari della stessa strategia.
Con una mano, raggiungiamo verso l'alto per sfidare i limiti dell'intelligenza. Con l'altra, costruiamo strade verso il basso, rendendo le capacità più avanzate il più aperte e ampiamente accessibili possibile.
Le vette che raggiungiamo appartengono a tutta l'umanità, e le strade che costruiamo appartengono a tutti.
5. Conclusione: Perché Ora, e Perché Noi?
Qualcuno potrebbe chiedere:
Perché, dopo essere diventata pubblica, Zhipu continua a dedicare le sue risorse principali per raggiungere più in alto nella direzione più incerta?
Perché crediamo in una verità semplice:
Coloro che raggiungono veramente la vetta trasformano la montagna in una strada.
L'intuizione fondamentale a cui siamo arrivati è stata un tempo cristallizzata in una convinzione condivisa tra centinaia di scienziati attraverso il progetto Wudao Large Model.
Successivamente, attraverso l'investimento industriale di Zhipu e l'ecosistema più ampio, è diventata una base da cui una nuova generazione di imprenditori poteva decollare.
Oggi, vogliamo costruire questa strada più in alto e più larga—
Abbastanza alta da proteggere noi stessi e salvaguardare la sicurezza nazionale;
Abbastanza alta da dare all'umanità l'opportunità di esplorare più dell'ignoto e scoprire i misteri dell'universo;
E abbastanza larga da permettere a ogni sviluppatore e ogni team di trovare un percorso verso l'alto.
Nell'era dell'AGI, cose che un tempo sembravano per sempre fuori dalla nostra portata potrebbero, per la prima volta, diventare possibili.
Questa è la più grande fortuna della nostra generazione—e anche la sua più pesante responsabilità.
La grande ondata è arrivata, e la tendenza è irreversibile.
Zhipu intende essere colui che affronta l'onda che avanza e continua a raggiungere più in alto.
Qualunque cosa inferiore alla vetta è un fallimento.
Questa volta, l'altezza che cerchiamo di raggiungere è una che appartiene a tutta l'umanità.
Tang Jie
Fondatore di Zhipu AI
11 luglio 2026
