-- Nota de Bing Xu ---
Deparei-me com uma carta interna da GLM na aplicação chinesa RedNote, supostamente escrita por @jietang, e traduzi o texto chinês das imagens para inglês.
--- Início da Carta ----
A grande onda chegou. Permita-me usar este artigo para discutir três coisas: quem somos, como entendemos esta era e a direção estratégica à qual escolhemos dedicar-nos 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. Crescemos a partir de um laboratório, carregando connosco vinte anos da sua metodologia.
Essa metodologia pode ser resumida em três ideias: primeiros princípios, pensamento contrário e foco.
Só 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 durante tempo suficiente.
Olhando para trás, quase todas as decisões críticas que tomámos pareceram, na altura, contraintuitivas.
Em 2006, trabalhámos silenciosamente num sistema de busca académica a funcionar num único computador de secretária. Fizemo-lo porque percebemos que a questão mais profunda por detrás dele—descobrir os mecanismos que impulsionam a evolução das disciplinas académicas—valia uma década de dedicação.
De 2021 a 2022, quando "fazer as máquinas pensar como humanos" ainda era considerado pela maioria como um sonho utópico próximo da loucura, redirecionámos os nossos recursos, comprometemo-nos com um modelo de centenas de milhares de milhões de parâmetros e construímos o GLM-130B.
Isso foi um ano e meio antes de o ChatGPT abalar o mundo.
Depois, a 8 de janeiro de 2026, no dia em que a Zhipu completou a sua listagem de ações H em Hong Kong, tratámos a ocasião não como uma linha de meta, mas como um começo totalmente novo. Resolvemos regressar totalmente à investigação de modelos fundamentais e dedicar todos os nossos esforços à próxima geração de modelos.
Enquanto outros tocavam o sino da listagem, nós reiniciámo-nos a zero.
Isto 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 paisagem ao longo do caminho.
O que nos sustentou até hoje é um grau extraordinário de foco e um idealismo sincero e intransigente.
Levámos dez anos para transformar um sistema de busca académica de um único computador de secretária numa plataforma a servir mais de dez milhões de utilizadores. Passámos quase outra década a perseguir 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, suficientemente corajosas para fazer escolhas que vão contra a sabedoria convencional e suficientemente focadas para levar essas escolhas até ao fim.
Essa é a fonte da competitividade central da Zhipu.
2. Como Entendemos Esta Era: O Teto da Inteligência Está a Ser Reescrito
Se há uma coisa que aprendemos nos últimos vinte anos, é esta:
As maiores oportunidades comerciais nunca residem em pequenos ajustes a produtos ou modelos de negócio. 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.
No seu cerne, esta transformação não é meramente uma inovação de produto ou uma inovação de modelo de negócio. É uma revolução tecnológica que elevou o próprio teto da inteligência.
Quem conseguir empurrar esse teto nem que seja um centímetro mais acima será capaz de redefinir os limites do que milhares de indústrias são capazes de alcançar. Esse único centímetro é exatamente aquilo que a nova geração de empresas de IA baseadas em primeiros princípios está a competir para conquistar.
A evolução da inteligência segue um caminho claro.
A inteligência artificial está agora a completar a transição da inteligência percetiva para a inteligência cognitiva. As máquinas já não se limitam a "ver" e "ouvir". Estão a começar a "compreender" e a "raciocinar".
O próximo passo aponta diretamente para a AGI.
Temos uma definição simples, mas exigente, de AGI:
AGI não é a inteligência de um génio individual. É o agregado de toda a inteligência humana.
Deve ser capaz de criar conhecimento original ao nível da teoria da relatividade. Esse é o único padrão pelo qual medimos se o verdadeiro cume foi alcançado.
No caminho para esse destino, várias montanhas têm de ser escaladas. São também onde a vaga tecnológica de hoje está a surgir com mais força.
A Primeira Montanha: Capacidade de Tarefas de Longo Horizonte
O avanço mais empolgante hoje é ensinar os modelos a completar tarefas extremamente longas—não apenas responder a perguntas imediatamente, mas planear e executar ao longo de semanas, meses ou até anos.
Por exemplo, um modelo poderia procurar incansavelmente vulnerabilidades em software. Na sua essência, aprenderia a forma de pensar de um especialista mundial em cibersegurança e depois amplificaria essa especialização através da resistência de uma máquina.
A Segunda Montanha: Sistemas Agentes Totalmente Autónomos
Com base nas capacidades de longo horizonte, grupos de agentes que possam operar independentemente, colaborar entre si e trabalhar 24 horas por dia tornar-se-ão uma nova forma de produtividade.
Já falámos anteriormente da empresa de uma pessoa, ou OPC (one-person company) . Mas a tecnologia está a avançar mais rápido do que o esperado. Já estamos a caminhar para a empresa totalmente automatizada e sem pessoas, ou NPC (no-person company) .
Três desafios—memória, aprendizagem contínua e autoavaliação—foram outrora considerados como necessitando de uma mudança de paradigma fundamental antes de poderem ser resolvidos. Agora, impulsionados conjuntamente pelos avanços tecnológicos e pelas aplicações do mundo real, estão gradualmente a ser superados.
As capacidades de contexto longo e a geração aumentada por recuperação, ou RAG (retrieval-augmented generation), estão a aproximar-se de uma forma utilizável de memória. A iteração mais frequente de modelos está a aproximar-nos da aprendizagem contínua. Os modelos de fronteira já estão a mostrar os primeiros sinais de autoavaliação.
A Terceira Montanha: Auto-Evolução
Esta é a mais difícil—e também a mais fascinante—de todas as montanhas.
A IA a treinar IA já está a tomar forma. Os modelos estão a começar a escrever o seu próprio código, a limpar e sintetizar os seus próprios dados e a treinar-se a si próprios.
Isto pode consumir mais poder computacional, mas poupa os recursos mais valiosos de todos: o esforço e o tempo humanos.
Na era dos grandes modelos, a velocidade é o que mais importa. A iteração rápida pode criar um fosso geracional na capacidade cognitiva.
À medida que as empresas líderes no estrangeiro começam a construir clusters de computação contendo um milhão, ou até dois milhões, de chips de IA, o seu verdadeiro propósito pode bem ser permitir que os modelos se treinem a si próprios.
O que acontecerá depois de estas três montanhas serem escaladas?
A IA começará a aprender o que é o "eu" e o que significa a autoconsciência. Para além disso, poderá começar a tocar a emoção humana. Mais longe ainda, reside a própria consciência.
Da perceção à cognição, da cognição à inteligência geral, e da inteligência geral em direção à superinteligência artificial, ou ASI—o caminho já está traçado.
A grande onda chegou e não pode ser revertida. Esta não é meramente a nossa opinião.
No seu relatório De AGI a ASI, a Google DeepMind oferece uma conclusão clara: mesmo que as capacidades de um modelo individual permanecessem permanentemente ao nível humano, a superinteligência poderia ainda emergir através do crescimento bruto do poder computacional.
A sua projeção é que, se o número de instâncias operacionais de AGI a nível mundial aumentar dez vezes a cada ano, atingirá 100 milhões dentro de cinco anos.
Esses agentes partilhariam a mesma inteligência subjacente, pensariam com uma eficiência melhorada cem vezes e replicariam a experiência a um custo virtualmente zero. A nível coletivo, equivaleriam efetivamente a ASI.
Por outras palavras, passar de AGI para ASI requer tanto avanços algorítmicos como a concentração de recursos computacionais a uma escala sem precedentes.
Esta tendência irreversível penetrará toda a pilha tecnológica de cima para baixo.
Quando a AGI chegar, as aplicações de hoje poderão todas ter de ser reconstruídas como sistemas nativos de IA—ou poderão já não ser necessárias.
Os próprios sistemas operativos poderão ser reescritos. No futuro, quando ligar um computador, o que vê poderá ser um "LLM OS", com cada função gerada a pedido.
Aprofundando ainda mais, isto representa um desafio à arquitetura de von Neumann que tem sustentado a computação nos últimos oitenta anos.
Finanças, direito, comércio eletrónico, internet—nenhuma indústria permanecerá intocada.
Muitos amigos vieram ter comigo a dizer que querem transformar as suas empresas e acompanhar o ritmo da IA. No entanto, apenas um pequeno número reconheceu verdadeiramente que esta transformação irreversível já começou.
3. A Direção à Qual Dedicaremos Todos os Nossos Esforços: "Tocar o Alto"
Uma vez clara a tendência, o que resta é uma escolha.
E a escolha da Zhipu é, como sempre, contrária.
Numa altura em que a indústria como um todo está a acelerar a monetização comercial da IA, decidimos pressionar para cima e prosseguir o próximo avanço tecnológico.
Chamamos a esta estratégia a Iniciativa "Tocar o Alto" (Touch High) .
Neste momento histórico, à medida que a inteligência artificial avança da perceção e cognição em direção à inteligência totalmente geral, a Zhipu alcançará mais alto e desafiará os limites físicos e algorítmicos da tecnologia atual.
Nos próximos dois anos, planeamos fazer um grande investimento estratégico—não em busca de receitas de aplicações de curto prazo, mas visando diretamente a próxima fronteira da AGI.
Este investimento focar-se-á em quatro motores centrais.
Primeiro: Tarefas de Longo Horizonte
Levaremos a IA para além das interações instantâneas de pergunta e resposta e em direção à execução de projetos de grande escala.
Isto significa desenvolver uma nova geração de arquiteturas de memória que permitam aos modelos aprender, agir e reter 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-se do que fizeram. Devem também ganhar a capacidade de alto nível de decompor um objetivo ambicioso—como projetar uma nova molécula de fármaco anticancerígeno—em milhares de subtarefas executáveis de forma independente.
Segundo: Sistemas Agentes Autónomos
Passaremos de assistentes inteligentes para colaboradores digitais.
O nosso objetivo é construir sociedades de milhares, ou até dezenas de milhares, de agentes, cada um possuindo uma "personalidade" profissional e um conjunto de competências distintas.
Estes agentes debaterão, colaborarão, reverão código e alocarão recursos de forma independente, criando produtividade digital com um nível de autonomia comparável aos sistemas de condução autónoma.
Terceiro: Autotreinamento Total
À medida que o fornecimento de dados de alta qualidade gerados por humanos se aproxima do esgotamento, transformaremos o poder computacional em combustível para a evolução.
Isto significa construir fábricas de dados sintéticos de alta qualidade, usando competição IA-contra-IA através de auto-jogo (self-play) para gerar conhecimento a partir do zero, e dando aos sistemas a capacidade de reconstruir o seu próprio código dentro de sandboxes seguras.
O objetivo é libertar o ritmo da evolução das limitações físicas dos engenheiros humanos.
Quarto: Governança de Segurança ao Mais Alto Padrão
Dos quatro motores, este é o que mais quero enfatizar.
Quanto mais poderosa a IA se torna, mais robustas devem ser as suas restrições de segurança.
Desde o início, a Zhipu estabeleceu um princípio orientador:
A IA deve servir o bem-estar humano e as prioridades estratégicas nacionais.
A empresa rejeita correções de segurança avulsas. Em vez disso, procura codificar a ética humana, as normas sociais e as leis e regulamentos nacionais na função de valor do modelo como axiomas fundamentais.
Planeamos comprometer recursos na ordem das dezenas de milhares de milhões para avançar a interpretabilidade mecanicista—clarificando a lógica neural por detrás das decisões do modelo e transformando sistemas de caixa negra em sistemas transparentes e explicáveis.
Ao mesmo tempo, participaremos ativamente na governança internacional da IA para prevenir o uso indevido da tecnologia de IA.
Este sentido de urgência não é infundado.
Quando os modelos de fronteira mais avançados no estrangeiro atrasam a sua divulgação pública completa devido a preocupações de segurança, e os seus líderes empresariais alertam publicamente que os efeitos de longo alcance da IA remodelarão profundamente o equilíbrio global de poder, devemos manter os olhos abertos:
O desenvolvimento da superinteligência e a investigação sobre o superalinhamento devem avançar em paralelo.
Esta é também uma questão que examinamos repetidamente sempre que confrontados com tecnologias disruptivas.
A história tem mostrado, vezes sem conta, que quando uma tecnologia se torna suficientemente poderosa para alterar o curso da civilização, a segurança já não é um acessório opcional. Torna-se o pré-requisito fundamental para a existência continuada e uso permitido da tecnologia.
4. Um Ecossistema Aberto: A Fundação do Amplo Acesso à Inteligência e da Governança de Segurança
Sempre acreditámos que a inteligência artificial, como 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 na sua capacidade de capacitar amplamente milhares de indústrias e beneficiar todos os programadores.
Acreditamos firmemente que a segurança genuína não é construída em isolamento tecnológico ou barreiras.
Surge da participação ampla, partilha, cocriação e supervisão conduzidas de forma aberta e transparente.
É este compromisso profundo em tornar a tecnologia amplamente acessível que moldou a resposta estratégica da Zhipu.
Recentemente, lançámos o GLM-5.2, o nosso modelo de código aberto mais capaz até à data.
Suporta uma janela de contexto genuinamente prática de um milhão de tokens, continua a liderar em tarefas de longo horizonte e está disponível para todos os utilizadores.
Será também oficialmente disponibilizado como código aberto sob a altamente permissiva Licença MIT. Qualquer pessoa poderá descarregá-lo, implementá-lo e utilizá-lo comercialmente, sem restrições baseadas no tipo de utilizador ou organização.
Esta é a posição firme da empresa, expressa através da forma do seu produto.
Escolhemos acreditar num 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 definidores de regras.
Deve ser aberta, utilizável e construível—e deve servir todos os programadores.
Isto não entra em conflito com "Tocar o Alto". Pelo contrário, são dois 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: Porquê Agora, e Porquê Nós?
Alguns podem perguntar:
Porque é que, depois de abrir o capital, a Zhipu continua a dedicar os seus recursos centrais a alcançar mais alto na direção mais incerta?
Porque acreditamos numa verdade simples:
Aqueles que verdadeiramente alcançam o cume transformam a montanha numa estrada.
A perceção fundamental a que chegámos foi outrora cristalizada numa convicção partilhada entre centenas de cientistas através do projeto Modelo de Grande Escala Wudao (Wudao Large Model) .
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 descolar.
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 todos os programadores e todas as equipas encontrem um caminho ascendente.
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 onda chegou, e a tendência é irreversível.
A Zhipu pretende ser aquela que enfrenta a onda que se aproxima e continua a alcançar mais alto.
Qualquer coisa abaixo do cume é fracasso.
Desta vez, a altura que procuramos alcançar é uma que pertence a toda a humanidade.
Tang Jie
Fundador da Zhipu AI
11 de julho de 2026
