--- Nota de Bing Xu ---
Encontrei uma carta interna da GLM no aplicativo chinês RedNote, supostamente escrita por @jietang, e traduzi o texto chinês das imagens para o inglês.
--- Início da Carta ---
A grande maré chegou. Permita-me usar este artigo para discutir três coisas: quem somos, como entendemos esta era e a direção estratégica à qual escolhemos nos dedicar de corpo e alma.
1. Quem Somos: Primeiros Princípios, Pensamento Contrário e Foco
A Zhipu nunca foi uma empresa que simplesmente persegue a última tendência. Nós crescemos a partir de um laboratório, carregando conosco vinte anos de sua metodologia.
Essa metodologia pode ser resumida em três ideias: primeiros princípios, pensamento contrário e foco.
Somente pensando com profundidade suficiente podemos ousar fazer uma escolha suficientemente contrária. E, uma vez feita essa escolha, devemos estar preparados para permanecer comprometidos com ela por tempo suficiente.
Olhando para trás, quase todas as decisões críticas que tomamos pareceram, uma vez, contraintuitivas.
Em 2006, trabalhamos silenciosamente em um sistema de busca acadêmica rodando em um único computador desktop. Fizemos isso porque entendemos que a questão mais profunda por trás disso—descobrir os mecanismos que impulsionam a evolução das disciplinas acadêmicas—valia a pena passar uma década para ser respondida.
De 2021 a 2022, quando "fazer máquinas pensarem como humanos" ainda era considerado pela maioria das pessoas como uma meta lunática beirando a loucura, redirecionamos nossos recursos, nos comprometemos com um modelo com centenas de bilhões de parâmetros e construímos o GLM-130B.
Isso foi um ano e meio completo antes de o ChatGPT tomar o mundo de assalto.
Então, em 8 de janeiro de 2026, o dia em que a Zhipu concluiu sua listagem de ações H em Hong Kong, tratamos a ocasião não como uma linha de chegada, mas como um começo inteiramente novo. Resolvemos retornar totalmente à pesquisa de modelos fundamentais e dedicar todos os nossos esforços à próxima geração de modelos.
Enquanto outros tocavam o sino da listagem, nós nos redefinimos para zero.
Isso não foi um gesto. Foi uma convicção. Se o destino final é a AGI, então os ganhos de curto prazo e as tendências passageiras da indústria são meramente paisagens ao longo da estrada.
O que nos sustentou até hoje é um grau extraordinário de foco e um idealismo sincero e intransigente.
Levamos dez anos para transformar um sistema de busca acadêmica de um único computador desktop em uma plataforma atendendo a mais de dez milhões de usuários. Passamos quase outra década perseguindo grandes modelos, e continuaremos a cultivar este campo com determinação.
A Zhipu de hoje é um grupo de pessoas dispostas a questionar a partir de primeiros princípios, corajosas o suficiente para fazer escolhas que vão contra a sabedoria convencional e focadas o suficiente para levar essas escolhas até o fim.
Essa é a fonte da competitividade central da Zhipu.
2. Como Entendemos Esta Era: O Teto da Inteligência Está Sendo Reescrevido
Se há uma coisa que aprendemos nos últimos vinte anos, é esta:
As maiores oportunidades comerciais nunca residem em pequenos ajustes em produtos ou modelos de negócios. Elas surgem quando o próprio teto da inteligência dá um salto.
Este é o nosso julgamento mais fundamental sobre a atual transformação da IA, e é a ideia que mais queremos transmitir.
Em sua essência, esta transformação não é meramente uma inovação de produto ou uma inovação de modelo de negócios. É uma revolução tecnológica que elevou o próprio teto da inteligência.
Quem conseguir empurrar esse teto apenas um centímetro mais para cima será capaz de redefinir os limites do que milhares de indústrias são capazes de alcançar. Esse único centímetro é precisamente o que a nova geração de empresas de IA fundamentadas em primeiros princípios está competindo para garantir.
A evolução da inteligência segue um caminho claro.
A inteligência artificial está agora completando a transição da inteligência perceptiva para a inteligência cognitiva. As máquinas não estão mais limitadas a "ver" e "ouvir". Elas estão começando a "entender" e "raciocinar".
O próximo passo aponta diretamente para a AGI.
Temos uma definição simples, mas exigente, de AGI:
AGI não é a inteligência de um único gênio. É o agregado de toda a inteligência humana.
Ela deve ser capaz de criar conhecimento original no nível da teoria da relatividade. Esse é o único padrão pelo qual medimos se o verdadeiro cume foi alcançado.
Na estrada em direção a esse destino, várias montanhas devem ser escaladas. Elas também são onde a onda tecnológica de hoje está surgindo com mais força.
A Primeira Montanha: Capacidade de Tarefas de Horizonte Longo
O avanço mais empolgante hoje é ensinar modelos a completar tarefas extremamente longas—não meramente responder perguntas imediatamente, mas planejar e executar ao longo de semanas, meses ou até anos.
Por exemplo, um modelo poderia procurar incansavelmente por vulnerabilidades em software. Em essência, ele aprenderia a maneira como um especialista em segurança cibernética de classe mundial pensa, e então amplificaria essa expertise através da resistência de uma máquina.
A Segunda Montanha: Sistemas de Agentes Totalmente Autônomos
Com base nas capacidades de horizonte longo, grupos de agentes que podem operar de forma independente, colaborar entre si e trabalhar 24 horas por dia se tornarão uma nova forma de produtividade.
Uma vez falávamos da empresa de uma pessoa, ou OPC (do inglês one-person company). Mas a tecnologia está avançando mais rápido do que o esperado. Já estamos nos movendo em direção à empresa totalmente automatizada, de zero pessoas, ou NPC (do inglês no-person company).
Três desafios—memória, aprendizado contínuo e autoavaliação—eram uma vez considerados como exigindo uma mudança de paradigma fundamental antes que pudessem ser resolvidos. Agora, impulsionados conjuntamente pelos avanços tecnológicos e aplicações do mundo real, eles estão gradualmente sendo superados.
Capacidades de contexto longo e geração aumentada por recuperação, ou RAG (do inglês retrieval-augmented generation), estão se aproximando de uma forma utilizável de memória. A iteração mais frequente de modelos está nos aproximando do aprendizado contínuo. Modelos de fronteira já estão mostrando os primeiros sinais de autoavaliação.
A Terceira Montanha: Auto-Evolução
Esta é a mais difícil—e também a mais atraente—de todas as montanhas.
IA treinando IA já está tomando forma. Modelos estão começando a escrever seu próprio código, limpar e sintetizar seus próprios dados e treinar a si mesmos.
Isso pode consumir mais poder computacional, mas economiza os recursos mais valiosos de todos: esforço e tempo humano.
Na era dos grandes modelos, a velocidade é o que mais importa. A iteração rápida pode criar uma lacuna geracional na capacidade cognitiva.
À medida que empresas líderes no exterior começam a construir clusters de computação contendo um milhão, ou até dois milhões, de chips de IA, seu verdadeiro propósito pode muito bem ser permitir que os modelos treinem a si mesmos.
O que acontecerá depois que essas três montanhas forem escaladas?
A IA começará a aprender o que é o "eu" e o que significa autoconsciência. Além disso, pode começar a tocar a emoção humana. Mais adiante, está a própria consciência.
Da percepção à cognição, da cognição à inteligência geral, e da inteligência geral em direção à superinteligência artificial, ou ASI (do inglês artificial superintelligence)—a estrada já foi pavimentada.
A grande maré chegou, e não pode ser revertida. Esta não é meramente nossa própria visão.
Em seu relatório De AGI a ASI, o Google DeepMind oferece uma conclusão severa: mesmo que as habilidades de um modelo individual permanecessem permanentemente no nível humano, a superinteligência ainda poderia emergir através do crescimento bruto do poder computacional.
A projeção deles é que, se o número de instâncias operacionais de AGI em todo o mundo aumentar dez vezes a cada ano, chegará a 100 milhões em cinco anos.
Esses agentes compartilhariam a mesma inteligência subjacente, pensariam com eficiência melhorada em cem vezes e replicariam a experiência a um custo virtualmente zero. No nível coletivo, eles equivaleriam efetivamente a ASI.
Em outras palavras, passar de AGI para ASI requer tanto avanços algorítmicos quanto a concentração de recursos computacionais em uma escala sem precedentes.
Esta tendência irreversível permeará toda a pilha de tecnologia de cima para baixo.
Quando a AGI chegar, as aplicações de hoje podem todas precisar ser reconstruídas como sistemas nativos de IA—ou podem não ser mais necessárias.
Os próprios sistemas operacionais podem ser reescritos. No futuro, quando você ligar um computador, o que você verá pode ser um "LLM OS" , com cada função gerada sob demanda.
Indo mais fundo, isso representa um desafio à arquitetura de von Neumann que sustenta a computação nos últimos oitenta anos.
Finanças, direito, comércio eletrônico, internet—nenhuma indústria permanecerá intocada.
Muitos amigos vieram até mim dizendo que querem transformar suas empresas e acompanhar a IA. No entanto, apenas um pequeno número reconheceu verdadeiramente que esta transformação irreversível já começou.
3. A Direção à Qual Dedicaremos Nossos Esforços Totais: "Tocar Alto"
Uma vez que a tendência está clara, o que resta é uma escolha.
E a escolha da Zhipu é, como sempre, contrária.
Num momento em que a indústria como um todo está acelerando a monetização comercial da IA, decidimos empurrar para cima e buscar o próximo avanço tecnológico.
Chamamos esta estratégia de Iniciativa "Tocar Alto" .
Neste momento histórico, à medida que a inteligência artificial avança da percepção e cognição em direção à inteligência totalmente geral, a Zhipu alcançará mais alto e desafiará os limites físicos e algorítmicos da tecnologia de hoje.
Nos próximos dois anos, planejamos fazer um grande investimento estratégico—não em busca de receita de aplicação de curto prazo, mas visando diretamente a próxima fronteira da AGI.
Este investimento se concentrará em quatro motores centrais.
Primeiro: Tarefas de Horizonte Longo
Levaremos a IA além das interações instantâneas de perguntas e respostas e em direção à execução de projetos de grande escala.
Isso significa desenvolver uma nova geração de arquiteturas de memória que permitam que os modelos aprendam, ajam e retenham conhecimento ao longo de todo o ciclo de vida de um projeto.
Os modelos devem ser capazes de aprender enquanto trabalham, agir enquanto aprendem e lembrar o que fizeram. Eles também devem ganhar a capacidade de alto nível de decompor um objetivo ambicioso—como projetar uma nova molécula de medicamento anticancerígeno—em milhares de subtarefas executáveis de forma independente.
Segundo: Sistemas de Agentes Autônomos
Passaremos de assistentes inteligentes para funcionários digitais.
Nosso objetivo é construir sociedades de milhares, ou até dezenas de milhares, de agentes, cada um possuindo uma "personalidade" profissional e conjunto de habilidades distintos.
Esses agentes debaterão, colaborarão, revisarão código e alocarão recursos de forma independente, criando produtividade digital com um nível de autonomia comparável a sistemas de direção autônoma.
Terceiro: Autotreinamento Completo
À medida que o fornecimento de dados de alta qualidade gerados por humanos se aproxima do esgotamento, transformaremos poder computacional em combustível para a evolução.
Isso significa construir fábricas para dados sintéticos de alta qualidade, usando competição IA-versus-IA através de auto-jogo para gerar conhecimento do zero, e dando aos sistemas a capacidade de reconstruir seu próprio código dentro de sandboxes seguros.
O objetivo é libertar o ritmo da evolução das limitações físicas dos engenheiros humanos.
Quarto: Governança de Segurança no Mais Alto Padrão
Dos quatro motores, este é o que mais quero enfatizar.
Quanto mais poderosa a IA se torna, mais robustas devem ser suas restrições de segurança.
Desde o início, a Zhipu estabeleceu um princípio orientador:
A IA deve servir ao bem-estar humano e às prioridades estratégicas nacionais.
A empresa rejeita correções de segurança superficiais. Em vez disso, busca codificar a ética humana, as normas sociais e as leis e regulamentos nacionais na função de valor do modelo como axiomas fundamentais.
Planejamos comprometer recursos na escala de dezenas de bilhões para avançar a interpretabilidade mecanicista—esclarecendo a lógica neural por trás das decisões do modelo e transformando sistemas de caixa preta em sistemas transparentes e explicáveis.
Ao mesmo tempo, participaremos ativamente da governança internacional de IA para prevenir o uso indevido da tecnologia de IA.
Esse senso de urgência não é infundado.
Quando os modelos de fronteira mais avançados no exterior atrasam sua liberação pública completa devido a preocupações de segurança, e seus líderes corporativos alertam publicamente que os efeitos de longo alcance da IA remodelarão profundamente o equilíbrio global de poder, devemos permanecer com os olhos claros:
O desenvolvimento da superinteligência e a pesquisa em superalinhamento devem avançar em paralelo.
Esta é também uma questão que examinamos repetidamente sempre que confrontamos tecnologias disruptivas.
A história mostrou repetidamente que, quando uma tecnologia se torna poderosa o suficiente para alterar o curso da civilização, a segurança não é mais um acessório opcional. Ela se torna o pré-requisito fundamental para a existência continuada e o uso permitido da tecnologia.
4. Um Ecossistema Aberto: A Fundação do Amplo Acesso à Inteligência e da Governança de Segurança
Sempre acreditamos que a inteligência artificial, como uma tecnologia estratégica que moldará o futuro, não pode alcançar um desenvolvimento sustentável de longo prazo sem um ecossistema industrial aberto e colaborativo.
O valor da inteligência de fronteira reside não apenas nos avanços tecnológicos em si, mas também em saber se ela pode capacitar amplamente milhares de indústrias e beneficiar cada desenvolvedor.
Acreditamos firmemente que a segurança genuína não é construída sobre isolamento tecnológico ou barreiras.
Ela surge da ampla participação, compartilhamento, cocriação e supervisão conduzidos de forma aberta e transparente.
É este compromisso profundo em tornar a tecnologia amplamente acessível que moldou a resposta estratégica da Zhipu.
Recentemente, lançamos o GLM-5.2 , nosso modelo de código aberto mais capaz até hoje.
Ele suporta uma janela de contexto genuinamente prática de um milhão de tokens, continua a liderar em tarefas de horizonte longo e está disponível para todos os usuários.
Ele também será oficialmente aberto sob a altamente permissiva Licença MIT. Qualquer um poderá baixá-lo, implantá-lo e usá-lo comercialmente, sem restrições baseadas no tipo de usuário ou organização.
Esta é a posição firme da empresa, expressa através da forma de seu produto.
Escolhemos acreditar em um caminho diferente:
A inteligência de fronteira não deve pertencer apenas a alguns poucos selecionados, nem o acesso a ela deve ser retirado a qualquer momento por um pequeno grupo de criadores de regras.
Ela deve ser aberta, utilizável e construível—e deve servir a cada desenvolvedor.
Isso não entra em conflito com "Tocar Alto". Pelo contrário, os dois são lados complementares da mesma estratégia.
Com uma mão, alcançamos para cima para desafiar os limites da inteligência. Com a outra, construímos estradas para baixo, tornando as capacidades mais avançadas tão abertas e amplamente acessíveis quanto possível.
As alturas que alcançamos pertencem a toda a humanidade, e as estradas que construímos pertencem a todos.
5. Conclusão: Por Que Agora, e Por Que Nós?
Alguns podem perguntar:
Por que, após abrir o capital, a Zhipu continua a dedicar seus recursos centrais para alcançar mais alto na direção mais incerta?
Porque acreditamos em uma verdade simples:
Aqueles que verdadeiramente alcançam o cume transformam a montanha em uma estrada.
O insight fundamental a que chegamos foi uma vez cristalizado em uma convicção compartilhada entre centenas de cientistas através do projeto Modelo de Grande Escala Wudao.
Mais tarde, através do investimento industrial da Zhipu e do ecossistema mais amplo, tornou-se uma base a partir da qual uma nova geração de empreendedores poderia decolar.
Hoje, queremos construir esta estrada mais alta e mais larga—
Alta o suficiente para nos proteger e salvaguardar a segurança nacional;
Alta o suficiente para dar à humanidade a oportunidade de explorar mais do desconhecido e desvendar os mistérios do universo;
E larga o suficiente para que cada desenvolvedor e cada equipe encontre um caminho para cima.
Na era da AGI, coisas que antes pareciam para sempre fora do nosso alcance podem, pela primeira vez, tornar-se possíveis.
Esta é a maior fortuna da nossa geração—e também a sua mais pesada responsabilidade.
A grande maré chegou, e a tendência é irreversível.
A Zhipu pretende ser aquela que enfrenta a onda que se aproxima e continua alcançando mais alto.
Qualquer coisa abaixo do cume é fracasso.
Desta vez, a altura que buscamos alcançar é uma que pertence a toda a humanidade.
Tang Jie
Fundador da Zhipu AI
11 de julho de 2026
