大きな波が到来した： GLM CEO 唐傑 （Jie Tang） による戦略的マニフェスト

-- Bing Xu のメモ ---

私は中国のアプリである RedNote で、@jietang によって書かれたとされる内部 GLM の手紙を見つけ、画像内の中国語テキストを英語に翻訳しました。

--- 手紙の開始 ---

大波が押し寄せた。この記事で、私は三つのことについて述べたいと思います。すなわち、我々は誰か、この時代をどう理解するか、そして我々が全力を注ぐと決めた戦略的方向性についてです。

1. 我々は誰か：第一原理、逆張り思考、そして集中

Zhipu は、単に最新のトレンドを追いかけるだけの会社では決してありません。我々は研究室から生まれ、20 年にわたるその方法論を引き継いでいます。

その方法論は、三つの考えに要約できます。第一原理、逆張り思考、そして集中です。

十分に深く考えることによってのみ、我々は十分に逆張りな選択を敢えて行うことができます。そして、ひとたびその選択をしたならば、それに十分長くコミットし続ける準備ができていなければなりません。

振り返ってみると、我々が下したほとんどすべての重要な決断は、かつては直感に反するように見えました。

2006 年、我々は 1 台のデスクトップコンピュータで動作する学術検索システムに静かに取り組みました。その根底にあるより深い問い、すなわち学問分野の進化を促進するメカニズムを発見することは、10 年をかけて答える価値があると我々が理解したからです。

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、ほとんどの人に狂気に近い絵空事と見なされていたとき、我々はリソースを振り向け、数千億のパラメータを持つモデルにコミットし、GLM-130B を構築しました。

それは、ChatGPT が世界を席巻する、丸 1 年半も前のことでした。

そして 2026 年 1 月 8 日、Zhipu が香港での H 株上場を完了した日、我々はその機会をゴールではなく、まったく新たな始まりとして扱いました。我々は基礎モデルの研究に完全に戻り、全力を次世代モデルに注ぐことを決意しました。

他の企業が上場の鐘を鳴らす中、我々は自らをゼロにリセットしました。

これはジェスチャーではありませんでした。それは信念でした。最終的な目的地が AGI であるならば、短期的な利益や一時的な業界のトレンドは、道すがらの景色に過ぎません。

我々を今日まで支えてきたのは、並外れた集中力と、誠実で妥協のない理想主義です。

学術検索システムを 1 台のデスクトップから 1000 万人以上のユーザーにサービスを提供するプラットフォームに成長させるのに 10 年を要しました。我々はさらに 10 年近くを大規模モデルの追求に費やし、今後もこの分野を断固として育成し続けます。

今日の Zhipu は、第一原理から問いかけることを厭わず、常識に逆らう選択を勇敢に行い、その選択を最後まで実行し続けることに集中できる人々の集団です。

それが Zhipu の核となる競争力の源泉です。

2. 我々はこの時代をどう理解するか：知能の天井が書き換えられつつある

過去 20 年間で我々が学んだことが一つあるとすれば、それは次の通りです。

最大のビジネスチャンスは、決して製品やビジネスモデルの小幅な調整から生まれるものではありません。それは、知能そのものの天井が飛躍的に向上するときに生まれます。

これが、現在の AI 変革に関する我々の最も根本的な判断であり、最も伝えたい考えです。

この変革の核心は、単なる製品革新やビジネスモデルの革新ではありません。それは、知能の天井そのものを引き上げた技術革命です。

その天井を、たとえ 1 インチでも高く押し上げることができる者は、数千もの産業が達成可能な境界を再定義できるでしょう。その 1 インチこそが、第一原理に基づく新世代の AI 企業が獲得を競っているものなのです。

知能の進化は明確な道筋をたどります。

人工知能は現在、知覚知能から認知知能への移行を完了しつつあります。機械はもはや「見る」ことや「聞く」ことだけに限定されず、「理解」し、「推論」し始めています。

次のステップは、AGI を直接指し示しています。

我々は AGI に対して、シンプルですが厳しい定義を持っています。

AGI とは、単一の天才の知能ではありません。それは、あらゆる人間の知能の総体です。

それは、相対性理論のレベルでオリジナルの知識を創造できるべきです。それが、真の頂点に到達したかどうかを測る、我々の唯一の基準です。

その目的地への道のりでは、いくつかの山を越えなければなりません。それらはまた、今日の技術の波が最も力強く押し寄せている場所でもあります。

第一の山：長期的タスク遂行能力

今日の最もエキサイティングな進歩は、モデルに非常に長いタスクを完了させることを教えることです。単に即座に質問に答えるだけでなく、数週間、数ヶ月、あるいは数年にわたって計画し実行することです。

例えば、モデルはソフトウェア内の脆弱性を疲れ知らずに探し続けることができます。本質的に、それは世界クラスのサイバーセキュリティ専門家の考え方を学び、その専門知識を機械の持久力によって増幅するのです。

第二の山：完全自律型エージェントシステム

長期的なタスク能力に基づいて、独立して動作し、互いに協力し、24 時間稼働できるエージェントのグループは、新たな生産性の形態となるでしょう。

我々はかつて、ワンパーソンカンパニー（OPC） について語りました。しかし、テクノロジーは予想以上に速く進歩しています。我々はすでに、完全自動化された無人会社（NPC） に向かって進んでいます。

記憶、継続学習、自己評価 という三つの課題は、かつては解決するために根本的なパラダイムシフトが必要だと考えられていました。現在、技術の進歩と実世界での応用の両方に牽引され、それらは徐々に克服されつつあります。

長いコンテキスト能力と検索拡張生成（RAG）は、使用可能な形式の記憶に近づいています。より頻繁なモデルの反復は、継続学習に近づけています。フロンティアモデルは、すでに自己評価の最初の兆候を示しています。

第三の山：自己進化

これは、最も困難であり、同時に最も魅力的な山です。

AI による AI のトレーニングはすでに形になりつつあります。モデルは自身のコードを書き、自身のデータをクリーニングして合成し、自身を訓練し始めています。

これはより多くの計算能力を消費するかもしれませんが、最も貴重なリソースである人間の労力と時間を節約します。

大規模モデルの時代においては、スピードが最も重要です。迅速な反復は、認知能力における世代間格差を生み出す可能性があります。

海外のリーディングカンパニーが 100 万個、あるいは 200 万個の AI チップを含むコンピューティングクラスターの構築を始めているとき、その真の目的は、おそらくモデルが自身を訓練できるようにすることにあります。

これら三つの山を越えた後、何が起こるのでしょうか？

AI は「自己」とは何か、自己認識とは何かを学び始めるでしょう。その先には、人間の感情に触れ始めるかもしれません。さらにその先には、意識そのものがあります。

知覚から認知へ、認知から汎用知能へ、そして汎用知能から人工超知能（ASI）へと、道はすでに敷かれています。

大波は押し寄せており、これは不可逆です。これは我々だけの見解ではありません。

Google DeepMind のレポート『From AGI to ASI』では、厳しい結論が示されています。たとえ個々のモデルの能力が永久に人間レベルに留まったとしても、計算能力の brute-force な成長を通じて超知能が出現する可能性があるというものです。

彼らの予測によれば、世界中の運用中の AGI インスタンスの数が毎年 10 倍になると、5 年以内に 1 億に達するでしょう。

これらのエージェントは同じ基礎的な知能を共有し、100 倍に向上した効率で思考し、実質的にゼロコストで経験を複製します。集合レベルでは、それらは事実上 ASI に相当します。

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と、前例のない規模での計算リソースの集中の両方が必要です。

この不可逆的なトレンドは、テクノロジースタック全体をトップダウンで浸透していくでしょう。

AGI が到来したとき、今日のアプリケーションはすべて AI ネイティブシステムとして再構築されるか、あるいはもはや必要とされなくなるかもしれません。

オペレーティングシステム自体が書き換えられるかもしれません。将来的には、コンピュータの電源を入れたときに表示されるのは、「LLM OS」 であり、すべての機能がオンデマンドで生成されるかもしれません。

さらに深く掘り下げると、これは過去 80 年間コンピューティングを支えてきたフォンノイマンアーキテクチャへの挑戦を意味します。

金融、法律、e コマース、インターネットなど、影響を受けない業界はありません。

多くの友人が、会社を変革し AI に追いつきたいと言って私のところに来ます。しかし、この不可逆的な変革がすでに始まっていることを真に認識している人はほんの一握りです。

3. 我々が全力を注ぐ方向性：「高みを目指す」

トレンドが明確になれば、残るは選択です。

そして Zhipu の選択は、いつものように逆張りです。

業界全体が AI の商業的収益化を加速しているこの時期に、我々は上を目指して次の技術的ブレークスルーを追求することを決断しました。

我々はこの戦略を 「高みを目指す」イニシアチブ と呼んでいます。

人工知能が知覚と認知から完全な汎用知能へと前進するこの歴史的な瞬間に、Zhipu はより高みを目指し、今日のテクノロジーの物理的およびアルゴリズム的限界に挑戦します。

今後 2 年間で、我々は大規模な戦略的投資を計画しています。短期的なアプリケーション収益を追求するのではなく、AGI の次のフロンティアを直接目指します。

この投資は、四つの核心的なエンジンに焦点を当てます。

第一に：長期的タスク

我々は AI を、瞬間的な質問応答のやり取りから、大規模プロジェクトの実行へと移行させます。

これは、モデルがプロジェクトのライフサイクル全体を通じて学習し、行動し、知識を保持できるようにする、新世代のメモリアーキテクチャの開発を意味します。

モデルは、働きながら学習し、学習しながら行動し、行ったことを記憶できなければなりません。また、新しい抗がん剤分子の設計 のような野心的な目標を、何千もの独立して実行可能なサブタスクに分解する高度な能力も獲得しなければなりません。

第二に：自律型エージェントシステム

我々は、インテリジェントアシスタントからデジタル社員へと移行します。

我々の目標は、それぞれが明確な専門的な「個性」とスキルセットを持つ、数千、あるいは数万のエージェントからなる社会を構築することです。

これらのエージェントは、自律的に議論し、協力し、コードをレビューし、リソースを割り当て、自動運転システムに匹敵する自律性を持ったデジタル生産性を生み出します。

第三に：完全な自己学習

高品質な人間生成データの供給が枯渇に近づくにつれて、我々は計算能力を進化の燃料に変えます。

これは、高品質な合成データの工場を建設し、自己対戦 を通じた AI 対 AI の競争を使用してゼロから知識を生成し、システムに安全なサンドボックス内で自身のコードを再構築する能力を与えることを意味します。

目標は、進化のペースを人間のエンジニアの物理的な制限から解放することです。

第四に：最高水準の安全性ガバナンス

四つのエンジンのうち、これが私が最も強調したい点です。

AI が強力になればなるほど、その安全性の制約も強固でなければなりません。

Zhipu は当初から、次のような指導原則を確立してきました。

AI は人類の福祉と国家の戦略的優先事項に貢献しなければなりません。

同社は、後付けの安全性パッチを拒否します。代わりに、人間の倫理、社会規範、国の法律や規制を、基礎となる公理としてモデルの価値関数にエンコードすることを目指しています。

我々は、数百億規模のリソースを、メカニスティック・インタープリタビリティ の推進に投入する計画です。これは、モデルの決定の背後にある神経論理を解明し、ブラックボックスシステムを透明で説明可能なものに変えるものです。

同時に、我々は AI 技術の悪用を防ぐために、国際的な AI ガバナンスに積極的に参加します。

この緊迫感には根拠がありません。

最先端のフロンティアモデルが安全性の懸念から完全な公開リリースを延期し、その企業のリーダーが AI の広範な影響が世界の力のバランスを根本的に変えるだろうと公に警告しているとき、我々は明確な認識を持たなければなりません。

超知能の開発とスーパーアライメントの研究は、並行して進められなければなりません。

これはまた、我々が破壊的技術に直面するたびに繰り返し検討する問いでもあります。

歴史は、テクノロジーが文明の流れを変えるほど強力になったとき、安全性はもはやオプションの付属品ではないことを繰り返し示してきました。それは、テクノロジーが存続し、使用を許可されるための基本的な前提条件となるのです。

4. オープンエコシステム：広範な知能へのアクセスと安全性ガバナンスの基盤

我々は、未来を形作る戦略的技術としての人工知能は、オープンで協力的な産業エコシステムなしには持続可能な長期的発展を達成できないと常に信じてきました。

フロンティア知能の価値は、技術的ブレークスルー自体にあるだけでなく、それが何千もの産業に広く力を与え、すべての開発者に利益をもたらすことができるかどうかにもあります。

我々は、真の安全性は技術的な孤立や障壁の上に構築されるものではないと固く信じています。

それは、オープンで透明性のある方法で行われる、広範な参加、共有、共創、そして監視から生まれます。

テクノロジーを広く利用可能にすることへのこの深いコミットメントが、Zhipu の戦略的対応を形作ってきました。

最近、我々はこれまでで最も高性能なオープンソースモデルである GLM-5.2 をリリースしました。

これは、実用的な 100 万トークンのコンテキストウィンドウをサポートし、長期的タスクで引き続きリードし、すべてのユーザーが利用できます。

また、これは非常に寛容な MIT ライセンス の下で正式にオープンソース化されます。誰でも、ユーザーや組織の種類に関係なく、ダウンロード、デプロイ、商用利用が可能になります。

これは、製品の形態を通じて表明された、同社の確固たる立場です。

我々は、異なる道を信じることを選択します。

フロンティア知能は、一部の選ばれた者だけのものであるべきではなく、そのアクセスが少数のルールメーカーによっていつでも撤回されるべきではありません。

それは、オープンで、使用可能で、構築可能であるべきであり、すべての開発者にサービスを提供するべきです。

これは「高みを目指す」ことと矛盾しません。むしろ、両者は同じ戦略の補完的な側面です。

一方の手で、我々は上方に手を伸ばして知能の限界に挑戦します。もう一方の手で、我々は下方に道を築き、最も先進的な能力を可能な限りオープンで広くアクセス可能なものにします。

我々が到達する高みは全人類のものであり、我々が築く道はすべての人のものです。

5. 結論：なぜ今なのか、そしてなぜ我々なのか？

疑問に思う方もいるかもしれません。

上場した後、なぜ Zhipu は最も不確実な方向性において、より高みを目指すことに中核リソースを注ぎ続けるのか？

なぜなら、我々は単純な真実を信じているからです。

真に頂点に達する者は、山を道に変えるのです。

我々が到達した基本的な洞察は、かつて Wudao 大規模モデル プロジェクトを通じて、何百人もの科学者の間で共通の確信へと結晶化されました。

その後、Zhipu の産業投資とより広範なエコシステムを通じて、新世代の起業家が飛躍できる基盤となりました。

今日、我々はこの道をより高く、より広く築きたいと考えています。

我々自身を守り、国家安全保障を守るのに十分な高さに。

人類がより多くの未知を探求し、宇宙の神秘を解き明かす機会を与えるのに十分な高さに。

そして、すべての開発者とすべてのチームが上方への道を見つけられるように、十分な広さに。

AGI の時代において、かつて永遠に手の届かないと思われていたことが、初めて可能になるかもしれません。

これは、我々の世代の最大の幸運であり、同時に最も重い責任でもあります。

大波は押し寄せており、その流れは不可逆です。

Zhipu は、押し寄せる波に立ち向かい、高みを目指し続ける者でありたいと考えています。

頂点に達しないものはすべて失敗です。

今回、我々が目指す高みは、全人類のものであるべきものです。

唐杰

Zhipu AI 創業者

2026 年 7 月 11 日