-- Bing Xu 의 메모 ---
중국 앱 RedNote 에서 내부 GLM 서신을 발견했습니다. @jietang 이 작성한 것으로 알려진 이 서신의 이미지에 있는 중국어 텍스트를 영어로 번역했습니다.
--- 서신 시작 ----
거대한 파도가 도래했습니다. 이 글을 통해 세 가지를 이야기하고자 합니다. 우리는 누구인지, 우리는 이 시대를 어떻게 이해하는지, 그리고 우리가 전심전력으로 헌신하기로 선택한 전략적 방향에 대해서 말입니다.
1. 우리는 누구인가: 첫 번째 원칙, 역발상 사고, 그리고 집중
지푸(Zhipu)는 결코 최신 트렌드를 단순히 쫓는 회사가 아닙니다. 우리는 연구소에서 성장해 왔으며, 그 연구소의 20년 된 방법론을 함께 지니고 있습니다.
그 방법론은 세 가지 개념으로 요약할 수 있습니다: 첫 번째 원칙, 역발상 사고, 그리고 집중입니다.
충분히 깊이 생각해야만 감히 충분히 역발상적인 선택을 할 수 있습니다. 그리고 일단 그 선택을 하면, 그것을 충분히 오랫동안 고수할 준비가 되어 있어야 합니다.
돌이켜보면, 우리가 내린 거의 모든 중요한 결정은 한때는 직관에 반하는 것으로 보였습니다.
2006년, 우리는 단일 데스크톱 컴퓨터에서 실행되는 학술 검색 시스템을 조용히 작업했습니다. 그렇게 한 이유는 그 뒤에 있는 더 깊은 질문, 즉 학문 분야의 진화를 추동하는 메커니즘을 발견하는 것이 10년을 투자할 가치가 있다는 것을 깨달았기 때문입니다.
2021년부터 2022년까지, "기계가 인간처럼 생각하게 하는 것"이 여전히 대부분의 사람들에게는 거의 광기에 가까운 달착륙 계획으로 간주되던 시기에, 우리는 자원을 재배치하고, 수천억 개의 매개변수를 가진 모델에 전념하여 GLM-130B를 구축했습니다.
그것은 ChatGPT 가 전 세계를 강타하기 무려 1년 반 전이었습니다.
그리고 2026년 1월 8일, 지푸가 홍콩에서 H주 상장을 완료한 날, 우리는 그 행사를 결승선이 아니라 완전히 새로운 시작점으로 여겼습니다. 우리는 기초 모델 연구로 완전히 복귀하여 모든 노력을 차세대 모델에 쏟기로 결심했습니다.
다른 사람들이 상장 종을 울릴 때, 우리는 스스로를 다시 제로로 리셋했습니다.
이것은 단순한 제스처가 아니었습니다. 그것은 신념이었습니다. 궁극적인 목적지가 AGI(범용 인공지능)라면, 단기적인 이익과 지나가는 업계 트렌드는 길가의 풍경에 불과합니다.
오늘날까지 우리를 지탱해 온 것은 비범한 수준의 집중력과 진실되고 타협하지 않는 이상주의입니다.
학술 검색 시스템을 단일 데스크톱 컴퓨터에서 천만 명 이상의 사용자를 서비스하는 플랫폼으로 성장시키는 데 10년이 걸렸습니다. 우리는 대규모 모델을 추구하는 데 거의 또 다른 10년을 보냈으며, 앞으로도 이 분야를 계속 확고하게 개척해 나갈 것입니다.
오늘날의 지푸는 첫 번째 원칙에서 질문하는 것을 주저하지 않고, 통념에 반하는 선택을 내릴 만큼 대담하며, 그 선택을 끝까지 수행할 만큼 집중하는 사람들의 집단입니다.
그것이 바로 지푸의 핵심 경쟁력의 원천입니다.
2. 우리는 이 시대를 어떻게 이해하는가: 지능의 한계가 다시 쓰여지고 있다
지난 20년 동안 우리가 배운 것이 하나 있다면, 그것은 이것입니다:
가장 큰 상업적 기회는 결코 제품이나 비즈니스 모델의 사소한 조정에 있지 않습니다. 그것은 지능의 한계 자체가 도약할 때 발생합니다.
이것이 현재의 AI 전환에 대한 우리의 가장 근본적인 판단이며, 우리가 가장 전달하고 싶은 생각입니다.
이 전환의 핵심은 단순한 제품 혁신이나 비즈니스 모델 혁신이 아닙니다. 그것은 지능의 한계 자체를 높인 기술 혁명입니다.
그 한계를 단 1인치라도 더 높일 수 있는 사람은 수천 개의 산업이 달성할 수 있는 경계를 재정의할 수 있을 것입니다. 그 1인치야말로 첫 번째 원칙에 기반한 새로운 세대의 AI 기업들이 차지하기 위해 경쟁하고 있는 바로 그것입니다.
지능의 진화는 명확한 경로를 따릅니다.
인공지능은 이제 지각 지능(perceptual intelligence)에서 인지 지능(cognitive intelligence)으로의 전환을 완료하고 있습니다. 기계는 더 이상 '보고', '듣는' 것에 국한되지 않습니다. 그들은 '이해'하고 '추론'하기 시작하고 있습니다.
다음 단계는 AGI 를 직접적으로 향하고 있습니다.
우리는 AGI 에 대해 단순하지만 엄격한 정의를 가지고 있습니다:
AGI 는 단일 천재의 지능이 아닙니다. 그것은 모든 인간 지능의 총합입니다.
그것은 상대성 이론 수준의 독창적인 지식을 창조할 수 있어야 합니다. 그것이 우리가 진정한 정상에 도달했는지를 측정하는 유일한 기준입니다.
그 목적지를 향한 길 위에는 몇 개의 산을 넘어야 합니다. 그것들은 또한 오늘날의 기술적 물결이 가장 강력하게 밀려오는 곳이기도 합니다.
첫 번째 산: 장기 과제 수행 능력(Long-Horizon Task Capability)
오늘날 가장 흥미로운 돌파구는 모델에게 극도로 긴 작업을 완료하도록 가르치는 것입니다. 단순히 질문에 즉시 답변하는 것이 아니라, 몇 주, 몇 달, 심지어 몇 년에 걸쳐 계획하고 실행하는 것입니다.
예를 들어, 모델은 소프트웨어의 취약점을 지칠 줄 모르고 검색할 수 있습니다. 본질적으로, 그것은 세계적 수준의 사이버 보안 전문가가 생각하는 방식을 학습한 다음, 기계의 지구력을 통해 그 전문 지식을 증폭시키는 것입니다.
두 번째 산: 완전 자율 에이전트 시스템(Fully Autonomous Agent Systems)
장기 과제 수행 능력을 기반으로, 독립적으로 운영되고, 서로 협력하며, 24시간 내내 작업할 수 있는 에이전트 그룹은 새로운 형태의 생산성이 될 것입니다.
우리는 한때 1인 기업(One-Person Company, OPC) 에 대해 이야기했습니다. 하지만 기술은 예상보다 빠르게 발전하고 있습니다. 우리는 이미 완전 자동화, 무인 기업(No-Person Company, NPC) 을 향해 나아가고 있습니다.
메모리, 지속적 학습, 자기 평가라는 세 가지 과제는 한때 근본적인 패러다임 전환이 있어야만 해결될 수 있다고 여겨졌습니다. 그러나 이제 기술 발전과 실제 세계 응용 프로그램의 공동 추진에 힘입어 점차 극복되고 있습니다.
긴 컨텍스트 기능과 검색 증강 생성(RAG)은 사용 가능한 형태의 메모리에 접근하고 있습니다. 더 빈번한 모델 반복은 지속적 학습에 더 가까워지게 합니다. 프론티어 모델은 이미 자기 평가의 첫 번째 징후를 보여주고 있습니다.
세 번째 산: 자기 진화(Self-Evolution)
이것은 가장 어렵고, 또한 가장 매혹적인 산입니다.
AI 가 AI 를 훈련시키는 것은 이미 구체화되고 있습니다. 모델은 자신의 코드를 작성하고, 자신의 데이터를 정리 및 합성하며, 스스로를 훈련시키기 시작하고 있습니다.
이것은 더 많은 컴퓨팅 성능을 소비할 수 있지만, 가장 귀중한 자원, 즉 인간의 노력과 시간을 절약합니다.
대규모 모델 시대에는 속도가 가장 중요합니다. 빠른 반복은 인지 능력에 세대 차이를 만들어낼 수 있습니다.
해외의 선도 기업들이 백만 개, 심지어 이백만 개의 AI 칩을 포함하는 컴퓨팅 클러스터를 구축하기 시작하면서, 그들의 진정한 목적은 모델이 스스로를 훈련할 수 있도록 하는 것일 수 있습니다.
이 세 개의 산을 모두 넘은 후에는 어떤 일이 일어날까요?
AI 는 '자아'가 무엇인지, 자기 인식이 무엇을 의미하는지 배우기 시작할 것입니다. 그 너머로, 그것은 인간의 감정을 접촉하기 시작할 수도 있습니다. 더 먼 곳에는 의식 자체가 있습니다.
지각에서 인지로, 인지에서 범용 지능으로, 그리고 범용 지능에서 초인공지능(ASI)으로 가는 길은 이미 놓여 있습니다.
거대한 물결이 도래했으며, 그것은 되돌릴 수 없습니다. 이것은 단지 우리의 견해만이 아닙니다.
Google DeepMind 는 보고서 AGI 에서 ASI 로에서 다음과 같은 엄중한 결론을 제시합니다: 개별 모델의 능력이 영구적으로 인간 수준에 머무른다고 해도, 컴퓨팅 성능의 폭력적인 성장을 통해 초지능이 여전히 출현할 수 있다는 것입니다.
그들의 예측에 따르면, 전 세계 운영 중인 AGI 인스턴스의 수가 매년 10배씩 증가한다면, 5년 이내에 1억 개에 도달할 것이라고 합니다.
이 에이전트들은 동일한 기본 지능을 공유하고, 100배 향상된 효율로 생각하며, 사실상 비용 제로로 경험을 복제할 것입니다. 집합적 수준에서, 그들은 사실상 ASI 에 해당할 것입니다.
즉, AGI 에서 ASI 로 이동하려면 알고리즘적 돌파구와 전례 없는 규모의 컴퓨팅 자원 집중이 모두 필요합니다.
이 되돌릴 수 없는 추세는 전체 기술 스택을 위에서 아래로 관통할 것입니다.
AGI 가 도래하면, 오늘날의 애플리케이션은 모두 AI 네이티브 시스템으로 재구축되거나 더 이상 필요하지 않게 될 수도 있습니다.
운영 체제 자체가 다시 작성될 수 있습니다. 미래에 컴퓨터를 켜면, 당신이 보는 것은 "LLM OS" 일 수 있으며, 모든 기능이 요청에 따라 생성됩니다.
더 깊이 들어가면, 이것은 지난 80년 동안 컴퓨팅을 지탱해 온 폰 노이만 구조에 대한 도전을 의미합니다.
금융, 법률, 전자상거래, 인터넷 등 어떤 산업도 영향을 받지 않을 수 없습니다.
많은 친구들이 저에게 와서 회사를 혁신하고 AI 발전 속도를 따라잡고 싶다고 말합니다. 그러나 극소수만이 이 되돌릴 수 없는 변화가 이미 시작되었다는 것을 진정으로 인식하고 있습니다.
3. 우리가 모든 노력을 기울일 방향: "터치 하이(Touch High)"
추세가 명확해지면, 남은 것은 선택입니다.
그리고 지푸의 선택은, 언제나처럼, 역발상적입니다.
업계 전체가 AI 의 상업적 수익화를 가속화하는 시점에, 우리는 위로 밀어 올려 다음 기술적 돌파구를 추구하기로 결정했습니다.
우리는 이 전략을 "터치 하이(Touch High) 이니셔티브" 라고 부릅니다.
인공지능이 지각과 인지에서 완전한 범용 지능으로 발전하는 이 역사적인 순간에, 지푸는 더 높이 닿아 오늘날 기술의 물리적, 알고리즘적 한계에 도전할 것입니다.
향후 2년 동안, 우리는 주요 전략적 투자를 계획하고 있습니다. 단기적인 애플리케이션 수익을 추구하는 것이 아니라, AGI 의 다음 프론티어를 직접적으로 겨냥한 투자입니다.
이 투자는 4개의 핵심 엔진에 초점을 맞출 것입니다.
첫 번째: 장기 과제(Long-Horizon Tasks)
우리는 AI 를 즉각적인 질문-응답 상호작용을 넘어 대규모 프로젝트 실행으로 이동시킬 것입니다.
이는 모델이 프로젝트의 전체 수명 주기 동안 학습하고, 행동하고, 지식을 유지할 수 있도록 하는 새로운 세대의 메모리 아키텍처를 개발하는 것을 의미합니다.
모델은 일하면서 배우고, 배우면서 행동하며, 자신이 한 일을 기억할 수 있어야 합니다. 또한 새로운 항암제 분자 설계와 같은 야심찬 목표를 수천 개의 독립적으로 실행 가능한 하위 작업으로 분해할 수 있는 높은 수준의 능력을 획득해야 합니다.
두 번째: 자율 에이전트 시스템(Autonomous Agent Systems)
우리는 지능형 비서에서 디지털 직원으로 이동할 것입니다.
우리의 목표는 각자 독특한 전문적 '성격'과 기술 세트를 가진 수천, 또는 수만 개의 에이전트로 구성된 사회를 구축하는 것입니다.
이 에이전트들은 독립적으로 토론하고, 협력하고, 코드를 검토하고, 자원을 할당하여 자율 주행 시스템에 필적하는 수준의 자율성을 가진 디지털 생산성을 창출할 것입니다.
세 번째: 완전 자체 훈련(Fully Self-Training)
고품질 인간 생성 데이터의 공급이 고갈 위기에 처함에 따라, 우리는 컴퓨팅 성능을 진화를 위한 연료로 전환할 것입니다.
이는 고품질 합성 데이터를 위한 공장을 구축하고, 자체 대결(self-play) 을 통한 AI 대 AI 경쟁을 사용하여 처음부터 지식을 생성하며, 안전한 샌드박스 내에서 시스템이 자신의 코드를 재구성할 수 있는 능력을 부여하는 것을 의미합니다.
목표는 진화의 속도를 인간 엔지니어의 물리적 한계로부터 해방시키는 것입니다.
네 번째: 최고 수준의 안전 거버넌스(Safety Governance at the Highest Standard)
네 가지 엔진 중에서, 이것이 제가 가장 강조하고 싶은 것입니다.
AI 가 강력해질수록, 그에 대한 안전 제약도 더욱 강력해져야 합니다.
처음부터 지푸는 다음과 같은 지침 원칙을 수립했습니다:
AI 는 인간의 복지와 국가 전략적 우선순위를 위해 봉사해야 합니다.
회사는 임시방편적인 안전 패치를 거부합니다. 대신, 인간 윤리, 사회 규범, 국가 법률 및 규정을 모델의 가치 함수에 근본적인 공리로 인코딩하는 것을 추구합니다.
우리는 기계론적 해석 가능성(mechanistic interpretability) 을 발전시키기 위해 수백억 규모의 자원을 투입할 계획입니다. 이는 모델 결정 뒤에 있는 신경 논리를 명확히 하고 블랙박스 시스템을 투명하고 설명 가능한 시스템으로 전환하는 것입니다.
동시에, 우리는 AI 기술의 오용을 방지하기 위해 국제 AI 거버넌스에 적극적으로 참여할 것입니다.
이러한 긴박감은 근거가 없는 것이 아닙니다.
해외의 가장 진보된 프론티어 모델이 안전 문제로 인해 완전한 공개 출시를 지연시키고, 그 기업 지도자들이 AI 의 광범위한 영향이 세계 세력 균형을 심오하게 재편할 것이라고 공개적으로 경고할 때, 우리는 명확하게 인식해야 합니다:
초지능의 개발과 초정렬(superalignment)에 대한 연구는 병행하여 진행되어야 합니다.
이것은 또한 우리가 파괴적인 기술에 직면할 때마다 반복적으로 검토하는 질문입니다.
역사는 기술이 문명의 진로를 바꿀 만큼 강력해질 때, 안전은 더 이상 선택적인 액세서리가 아니라는 것을 거듭 보여주었습니다. 그것은 기술의 지속적인 존재와 허용된 사용을 위한 근본적인 전제 조건이 됩니다.
4. 개방형 생태계: 광범위한 지능 접근과 안전 거버넌스의 기초
우리는 미래를 형성할 전략적 기술로서의 인공지능이 개방적이고 협력적인 산업 생태계 없이는 지속 가능한 장기적 발전을 달성할 수 없다고 항상 믿어 왔습니다.
프론티어 지능의 가치는 기술적 돌파구 자체에만 있는 것이 아니라, 그것이 수천 개의 산업에 광범위하게 힘을 실어주고 모든 개발자에게 혜택을 줄 수 있는지 여부에도 있습니다.
우리는 진정한 안전이 기술적 고립이나 장벽 위에 구축되지 않는다고 확신합니다.
그것은 공개적이고 투명하게 수행되는 광범위한 참여, 공유, 공동 창작 및 감독에서 발생합니다.
기술을 폭넓게 접근 가능하게 만들려는 이러한 깊은 헌신이 지푸의 전략적 대응을 형성했습니다.
최근, 우리는 지금까지 가장 강력한 오픈소스 모델인 GLM-5.2를 출시했습니다.
이는 실질적으로 유용한 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하며, 장기 과제에서 계속 선두를 유지하고 있으며 모든 사용자가 사용할 수 있습니다.
또한 매우 허용적인 MIT 라이선스 하에 공식적으로 오픈소스화될 예정입니다. 누구나 사용자 또는 조직 유형에 관계없이 제한 없이 이를 다운로드하고, 배포하고, 상업적으로 사용할 수 있습니다.
이것이 제품의 형태를 통해 표현된 회사의 확고한 입장입니다.
우리는 다른 길을 믿기로 선택했습니다:
프론티어 지능은 소수에게만 속해야 하거나, 소수의 규칙 제정자에 의해 언제든지 접근이 철회되어서는 안 됩니다.
그것은 개방적이고, 사용 가능하며, 구축 가능해야 하며, 모든 개발자에게 봉사해야 합니다.
이것은 "터치 하이"와 충돌하지 않습니다. 오히려, 둘은 동일한 전략의 상호 보완적인 측면입니다.
한 손으로는 위로 닿아 지능의 한계에 도전합니다. 다른 손으로는 아래로 길을 만들어, 가장 진보된 기능을 가능한 한 개방적이고 폭넓게 접근 가능하게 만듭니다.
우리가 도달하는 높이는 모든 인류의 것이며, 우리가 건설하는 길은 모든 사람의 것입니다.
5. 결론: 왜 지금인가, 그리고 왜 우리인가?
어떤 이들은 물을 수도 있습니다:
상장한 후에, 왜 지푸는 가장 불확실한 방향으로 더 높이 닿기 위해 핵심 자원을 계속 투입하는가?
왜냐하면 우리는 간단한 진리를 믿기 때문입니다:
진정으로 정상에 오르는 자는 산을 길로 만든다.
우리가 도달한 근본적인 통찰력은 한때 우다오 대규모 모델(Wudao Large Model) 프로젝트를 통해 수백 명의 과학자들 사이에서 공유된 신념으로 결정화되었습니다.
이후, 지푸의 산업 투자와 더 넓은 생태계를 통해, 그것은 새로운 세대의 기업가들이 도약할 수 있는 기반이 되었습니다.
오늘날, 우리는 이 길을 더 높고, 더 넓게 건설하고자 합니다—
우리 자신을 보호하고 국가 안보를 지킬 수 있을 만큼 높게;
인류가 더 많은 미지의 영역을 탐험하고 우주의 신비를 밝힐 기회를 가질 수 있을 만큼 높게;
그리고 모든 개발자와 모든 팀이 위로 올라갈 길을 찾을 수 있을 만큼 넓게.
AGI 시대에, 한때 영원히 손이 닿지 않을 것처럼 보였던 것들이 처음으로 가능해질지도 모릅니다.
이것은 우리 세대의 가장 큰 행운이자, 또한 가장 무거운 책임입니다.
거대한 파도가 도래했으며, 그 추세는 되돌릴 수 없습니다.
지푸는 다가오는 물결에 맞서 계속 더 높이 닿고자 하는 자가 되고자 합니다.
정상에 오르지 못하면 실패다.
이번에 우리가 도달하고자 하는 높이는 모든 인류의 것입니다.
탕 지에(Tang Jie)
지푸 AI(Zhipu AI) 설립자
2026년 7월 11일
