LatePost独占｜Zhipu上場、Tang Jieが社内メッセージで基礎モデル研究への全面回帰を要求

次の段階の構図を本当に左右するのは、より根本的な二つの事柄——モデルアーキテクチャと学習パラダイムです。同時に、応用面ではAIがさまざまな職種やタスクを代替する「爆発の年」が明確な方向性として現れる可能性があります。

文丨申遠

編集丨宋玮

LatePost独占の情報によると、1月8日、智譜が上場した当日、清華大学コンピュータ学科教授であり、智譜の創設発起人兼チーフサイエンティストの唐杰氏が社内向けの手紙を発表し、間もなく新世代モデルGLM-5をリリースすることを発表しました。

唐杰氏は、「今日は智譜の人生で感動的な一日だ」と語りました。彼は大規模モデル企業のビジネスモデルの議論や智譜の2026年の商業化目標について直接言及しませんでしたが、「本当に“使われる”こと、多くの人の役に立つ理論、技術、あるいは製品こそが、智譜がAGIを追い求める道の重要な成果である」と強調しました。

DeepSeekは中国の大規模モデル企業に衝撃をもたらし、多くの人がDeepSeekの現象的な成功はまず智譜のエコシステムに影響を与えたと考えています。両者はほぼ同じ学術研究チームの性質を持ち、智譜も大規模モデルのオープンソースエコシステムに多大な貢献をしています。

社内向けの手紙によると、智譜は2025年に年初に定めた戦略を予定通り達成し、4月に「足場を固める」モデルを発表し、年央に「テーブルにつく」モデル（one of the best）を発表、年末にはTop1モデルを発表しました。

このような基礎モデル研究への全面的な回帰戦略は、智譜がDeepSeekの衝撃に応えるものです。12月23日、智譜の基礎モデルGLM-4.7がリリースされオープンソース化され、Artificial Analysis（AAインテリジェンス指数）によると、GLM-4.7は中国産モデルで第1位、Claude 4.5 Sonnetと並び世界第6位となりました。

GLM-5の発表に加え、社内向けの手紙では、2026年に智譜が注力する三つの技術方向も紹介されました。それは新しいモデルアーキテクチャ設計、より汎用的なRL（強化学習）パラダイム、そしてモデルの継続的学習と自律進化の探求です。これらはすべて基礎モデル能力の向上に焦点を当てています。

基礎モデルの能力向上に伴い、エージェントや領域特化大規模モデルも最終的には基礎モデルと結びつくでしょう。さらに、AIは新しいアプリケーションを作る必要があるとは限りません。「大規模モデルの応用も第一原理に立ち返るべきだ」と唐杰氏は昨年のWeiboで語り、2026年はAIがさまざまな職種を代替する爆発の年になると述べました。

2025年には智譜は大規模な組織再編も経験し、To C、製品・研究、動画生成チームの規模を縮小し、AutoGLMを含む成果を続々とオープンソース化しました。

ChatGPTがリリースされてから三年以上、AIは急速に発展していますが、「業界には特にコンセンサスがなく、みんなただ前に進んでいるだけだ」と唐杰氏はある社内交流で語りました。

以下は唐杰氏の公開書簡全文で、智譜がLatePostに独占公開を許可したものです。

「コーヒー」の精神でAGIを作る

香港科技大学で短期訪問をした際、楊強教授と実験室の一階のカフェで偶然会いました。私は「ここ数日コーヒーを飲みすぎて中毒になりそうなので控えたい」と言いました。

楊先生は「なぜ控えるんですか？中毒も悪いことではありませんよ。もし研究にコーヒーのように中毒になれたら、研究がうまくいかないわけがないでしょう？」と言いました。

そうですね、「中毒」こそが人生の醍醐味です。研究でも他のことでも、集中し努力すれば必ずうまくいきます。

「機械を人間のように考えさせること」は、智譜の最初からのビジョンであり理想であり、智譜の人々が絶え間なく努力する唯一の目標です。

2018年末、人間の脳認知の二重過程理論に触発され、私たちは速い思考と遅い思考を持つ機械の「認知」システムを設計しました。2019年に正式に智譜を設立し、AGIの探求を開始、「機械を人間のように考えさせる」という壮大なビジョンの実現に挑戦しました。

ここで最大の課題は、今日に至るまで私たち自身も含めて誰も正確なAGIの定義や実現方法の技術的な道筋を示すことができないことかもしれません。それこそがAGI探求の魅力だとも言えます。

私たちは歴史上かつてない特別な時期にいます。技術が再び世界を根底から変える瞬間です。大規模モデルは汎用人工知能の鍵となるだけでなく、生産力革命を駆動する中核エンジンになることも期待されています。

これまでの歩みを振り返ると、今日まで来られた大きな理由の一つは、私たちが常にユーザーが本当に使えるAI技術を作ることにこだわってきたからです。本当に使われる理論、技術、製品だけが最終的にAGIへの道のりで重要な成果となります。もちろん、すべてのイノベーションが成功するわけではなく、リスクのあるプロジェクトは多く敗北に終わりましたが、そうした失敗からこそ力を得ることができました。それが智譜をより強くし、AGIへの理解も深まりました。さらに重要なのは、実用性を重視する中で短期的な利益だけに目を向けなくなったことです。ユーザーや国家、世界の科学技術の進歩を助けることが智譜の長期目標になりました。

2020年、私たちは独自の大規模モデルアルゴリズムアーキテクチャGLMを発表し、100億パラメータのベースモデルのトレーニングに挑戦しました。モデルは成功し、Meituanをはじめ多くの企業に試用されました。当時はBERTモデルが主流だった小規模モデル時代であり、これは大胆な試みでした。しかし、その成功は私たちが夢見るAGIにはまだ遠いものでした。理由の一部はモデルの知識量がまだ十分でなかったこと、もう一つはモデルが人間のように推論・思考できなかったことです。

2021年から2022年にかけて、大規模モデルの発展は順調ではなく、「機械を人間のように考えさせる」という月面着陸のようなクレイジーな計画を受け入れる人はほとんどおらず、それが大きな技術革新のチャンスになるとも思われていませんでしたし、失敗を恐れる人も多かったです。それでも私たちは賭けに出ることを決意し、より多くのデータで1300億パラメータの大規模モデルをトレーニングしました。

この決断は難しく、会社全体の成長ペースに影響を与えるわけにはいきませんでした。そのため、私たちは二つの小さなイノベーションチームを設立しました。一つはモデルのトレーニングを担当し、これが後の会社のGLM三銃士です。もう一つはMaaSプラットフォームの構築を独立して担当しました。当時、この二つの小チームはお互いの存在を知らなかったかもしれません。2022年中にGLM-130Bがトレーニングされ、多くの精緻な設計が世界的な注目を集めました。同時にMaaSプラットフォームもローンチされ、今のbigmodel.cnとなり、最初のAPIユーザーが生まれました。その後、私たちは正式にAI院を設立し、次世代大規模モデルの研究開発に専念し、MaaSプラットフォーム部門を設立して外部に大規模モデルAPIサービスを提供しました。時には、十分に大胆な夢を持つ人（そういう人を見つけるためにさらに多くの精力を注ぐことも）を見つける必要があり、壮大な目標が成功の半分を決めることもあります。

2023年、私は国内のトップ起業家（実は私よりだいぶ若い）とAIが未来にもたらす変化について話し合いました。私たちはAIが検索やブラウザを覆し、誰もが新しいAIアシスタントを持つことになると意見が一致しました。さらにこのAIアシスタントがあればアプリストアも不要になり、逆にAIのための「APIストア」が必要になるかもしれません。そのAPIストアの根本的なロジックは既存のオペレーティングシステムを覆すかもしれません。その後、さらに大きな変革はコンピュータそのものかもしれません。その時私たちが必要なのは人間用のコンピュータではなく、AIに適したコンピュータかもしれません。

この変革がもたらす意味は計り知れません。なぜならそれはコンピュータの根底ロジックを完全に再構築し、80年間続いたコンピュータ界の礎であるフォン・ノイマン体系に挑戦するものだからです。ここまで話したとき、私たちは「まだAIへの投資が足りない、もっとAll-inしなければ」と感じました。

現実は厳しく、All-inには強い信念だけでなく、非常に強力な資金やチームのサポート、そして正確な予測が必要です。2023年から2024年は世界中で大規模モデルの爆発の年となり、大手企業がこぞって大規模モデルに「All-in」し、中国でも起業ブームが巻き起こり、百モデル戦争、さまざまなAIアシスタントが次々と登場しました。

私たちもその時には失敗もあり、技術的にもビジネス的にも課題がありました。今振り返ると、その原因はAGIを追い求める過程で時に迷い、目先の短期的な利益や一時的な賑わいに惑わされたことかもしれません。AGIは技術革新であり、技術は平等で公開・透明であり、すべての人が使えて利益を得られるものでなければなりません。

その後、DeepSeekの登場が私たちに警鐘を鳴らしました。文鋒さんが2023年に起業した時、彼と話をしましたが、彼がこれほどAGIにこだわっているとは思いませんでした。彼には多くの新しい考えをもらいました。AGI技術へのこだわりの追求、AGIの上限の探求、そして正確な未来予測がこれからの智譜のさらなる進化のために必要です。この数年、私たちは多くの経験をし、より重要なのは「強化学習」によってAGIや会社運営、商業競争についての認識が深まったことです。

この一年、私たちはかなり体系的な「強化」を行いました。「定力」と「成就」のスローガンを掲げ、皆に冷静さを保ち、驕らず焦らず、智譜の各自の仕事を成し遂げ、自己実現を目指すよう求めました。

年初はすべてが困難で、モデルの効果も期待に達せず、全国的に価格競争が激化し、突破口を見つける必要がありました。

私たちは踏ん張り続け、ついにCodingを突破口として発見しました。

4月のGLM-4.1のリリースが象徴的な試みだったとすれば、7月末のGLM-4.5のリリースはまさに決戦であり、技術・プラットフォーム・ビジネスチームが一丸となって昼夜働き、ついに待望の勝利を手にしました。その後、GLM-4.6とGLM-4.7によって私たちのモデルは国際的なトップモデルと肩を並べることができました。GLM-4.7はAAやアリーナなど多くの評価でオープンソースモデル・中国産モデルのSOTAを獲得し、ユーザーのCodingやエージェント体験も非常に良好です。世界184か国15万人の開発者がGLM Coding Planを利用し、GLM-4.7リリース後、MaaSプラットフォームのARR年間収入は5億元を超えました（うち海外収入は2億元を超え）、2000万元から5億元（25倍）にわずか10ヶ月で到達しました。

全体的に、モデル面では年初に定めた4月に「足場を固める」モデル、年央に「テーブルにつく」モデル（one of the best）、年末にTop1モデルという全体戦略を予定通り達成しました。これは今後AGI技術の高みに向けて突き進むための重要な基盤となりました。

私たちの「主権AI」も新たな進展を迎えました。マレーシアの国家レベルMaaSプラットフォームはZ.aiのオープンソースモデルを基に構築され、GLMはマレーシアの国民モデルとなりました。主権AIの海外展開は、私が総書記の座談会に参加し「中国AIは世界に進出すべき」との感化を受けたものですが、正直どうすればいいかわかりませんでした。国際チームが奮闘し、中国大規模モデルが海外進出する上で無から有へのマイルストーンを達成しました。ビジネス面では競争を恐れず、年間売上成長目標を再び倍増で達成しました。

さまざまな困難とチャンスが共存する中、今日、私たちはほとんど不可能とも言える姿でグローバル大規模モデル企業の第一号株となりました。これは市場が私たちの技術と商業的価値を認めたことを示しています。「Make impossible possible」——覚えていますか、私たちがかつてこう言ったことを？

この一年で最も変化したのは智譜ではなく、現場の若い人たちかもしれません。彼らは多くの不可能に見えたことを本当に成し遂げました。

2026年、会社の目標は国際的リーダーとなる大規模モデル企業になることです。過去一年、多くの人が大規模モデルについて応用やエコシステムを議論してきました。

次の段階の構図を本当に左右するのは、より根本的な二つの事柄——モデルアーキテクチャと学習パラダイムです。同時に、応用面ではAIがさまざまな職種・タスクを代替する「爆発の年」が明確な方向性として現れる可能性があります。

この判断に基づき、2026年は以下に注力します：

• GLM-5。まもなくGLM-5が皆さんの前に登場します。さらなるスケーリングと多くの新技術によって、GLM-5は皆さんに多くの新しい体験をもたらし、AIがより多くの現実的なタスクをこなすのを助けると信じています。

• 新しいモデルアーキテクチャ設計。約10年間広く使われてきたTransformerアーキテクチャには、長大なコンテキストの計算コストやメモリ機構、更新機構などの課題が現れています。これらは新しいモデルアーキテクチャの探求、新たなスケーリングパラダイムの発見、チップとアルゴリズムの協調設計などによる計算効率の向上が必要です。

• より強力な汎化能力を持つRL。現行主流のRLVRパラダイムは数学やコード分野で成功していますが、人為的に構築された検証可能な環境への依存という限界も顕著になっています。今年はより汎用的なRLパラダイムを探求し、AIが人間の指示下で特定タスクをこなすだけでなく、数時間から数日にわたる長期タスクも理解し実行できるようにする必要があります。

• 最も挑戦的な探求は、継続学習と自律進化への道を開くことです。現行主流のAIモデルの知能は、デプロイ後は基本的に静的です。膨大な一度きりのトレーニングによって知識を獲得し、その後は徐々に時代遅れになります。これは人間の脳が世界との継続的な相互作用から常に学び進化するのとは全く異なります。次世代の学習パラダイム——オンライン学習（Online Learning）や継続学習（Continual Learning）への先見的な布石が必要です。

私たちは伝統的な会社ではありませんし、そうなるつもりもありません。私たちはすべてが可能なAIネイティブ企業でありたいと考えています。絶えず知能の上限を引き上げる次世代モデルを作り、AIを中核とする製品でユーザーにサービスを提供します。AIを皆の最高のアシスタントにし、タスクの達成を支援したいと考えています。また、AIを活用して会社ガバナンスの効率化・コスト削減、公平性の向上を目指します。

時が経つにつれ、企業は同じことを繰り返し、漸進的な改善に慣れてしまいがちで、それがイノベーションを制限します。しかしAI時代はすべてが変革的であり、少し「不快」な状況こそがイノベーションを保ち、次の大きな成長分野を牽引する革命的なアイデアを生み出すのです。

そのため、智譜内部に新たな部門X-Labを設立しました。この部門はオープンな形でより多くの若者を集め、最先端の探索を行います。それは新しいモデルアーキテクチャや新しい認知パラダイム、新プロジェクトのインキュベーション（ソフトウェア・ハードウェア問わず）も含みます。同時に、対外投資も拡大し、既存の投資先企業との戦略的連携にとどまらず、新たな領域を開拓し、業界全体をつなげ、エコシステム全体の繁栄を目指します。X-Labでは、すべてのメンバーの使命は完全に破壊的なイノベーションを行い、最終的にAGIのメインストリームに回帰することです。

今日は智譜の人生で感動的な一日であり、智譜の歴史の一つの重要なマイルストーンであり、智譜の新たな時代の幕開けです。私はZ.aiというブランドがとても好きです。Zはアルファベットの最後の文字であり、究極の境地を意味します。私たちはAGI探求の旅で知能の究極の境地まで到達したいと願っています。それが私たちの努力の目標です。私たちはとてもワクワクしています：

- 世界を変える野心的な事業がある

- 長期的利益と未来を見据えている

- より集中し、AGIの本質を探求する

- AIによって偉大な起業家や企業の発展を支援する

- より正確な予測で企業の成長機会を捉える

- 最終的には、人類社会に新しいAIをもたらし、実際に人類の幸福の進歩を推進したい

これは比類なき喜びの瞬間です。この喜びは一時的なドーパミンではなく、AGI探求の道で積み重ねてきたエンドルフィンです。私たちはより集中し、地に足をつけ、持続的に前進します！

唐杰

2026.1.8

メイン画像出典：『デューン 2』

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