智譜「摸高計劃」：用最開放授權挑戰 AI 安全舊思維

2026年7月，中國 AI 領域迎來劇烈轉變。智譜 AI 創辦人唐傑在一封名為〈巨浪已至〉的內部員工信中，宣布了一項為期兩年的 「摸高計劃」——這是一場將公司命運押注在長期通用人工智慧（AGI）研究、而非追逐短期應用營收的豪賭 。該計劃的核心，是以最寬鬆的開源授權釋出前沿 AI 模型，直接挑戰西方主流的安全典範與美國的出口管制。

摸高願景：戰略邏輯

「摸高計劃」是在市場壓力極大的時刻宣布的逆向操作策略。智譜於2026年1月上市 ，不久後因閉鎖期屆滿，股價暴跌超過 19% 。唐傑的回應並非防守性的轉向，而是一份大舉長期投資的宣言 。

「摸高計劃」的關鍵原則：

• 全面回歸基礎模型研究。 訊息很明確：不撤退到安全的應用層產品，而是加倍投入核心模型 。
• 聚焦三大支柱： 長周期任務能力、自主代理系統、以及自我進化（自我訓練）——唐傑認為這些是跨越 AGI 門檻的必備能力 。
• 將開源作為刻意的武器。 唐傑明確主張，前沿 AI 不應「限制於少數開發者手中」 。
• 「反直覺」策略。 當競爭對手轉向變現時，該計劃反而投資昂貴的基礎研究 。

唐傑對 AGI 的定義，並非單一天才等級的模型，而是「所有文明級任務中所有智能的總和」——這種框架自然傾向於廣泛、開放的發布，而非排他性的控制 。

MIT 授權下的 GLM-5.2：產品的實踐

2026年6月13日，智譜以 MIT 授權——最寬鬆的開源授權之一——發布了 GLM-5.2 。關鍵規格如下：

• 7,440 億總參數，400 億活躍參數（稀疏混合專家架構）
• 100 萬 token 上下文窗口——所有開源權重前沿模型中最長的
• MIT 授權： 無需權利金、無須標示出處、無地區限制。「組織可以在 GLM-5.2 的基礎上進行微調、自行託管、並建構商業產品，無需支付權利金」
• 在 Artificial Analysis 排行榜上名列前三，核心基準測試表現緊追 Claude Opus 4.8 與 GPT-5.5

發布時機至關重要。就在幾週前，美國商務部下令 Anthropic 切斷其兩個最先進模型的存取權限。大約 18 天內，智譜便以免費發布競爭模型作為回應 。路透社報導指出，GLM-5.2「正處於一場日益激烈的辯論核心：中國是否終於在 AI 競賽中追上美國」 。

開源立場如何挑戰西方安全典範

唐傑的立場直接衝撞了主流的西方安全框架，該框架認為前沿模型權重過於危險，不應廣泛發布，而應由少數受信任的實驗室嚴加看管。

對西方圍堵邏輯的挑戰：

• 能力與圍堵必須同步發展。 唐傑明確「拒絕能力進步應快於圍堵的想法」，主張安全研究、治理與模型能力應並行發展——而開放存取能讓更多人共同檢視安全，而非減少 。
• 拒絕「安全靠保密」。 美國主流典範（以 OpenAI、Anthropic 及政府出口管制為代表）認為，最強大的模型應留在 API 圍牆之後。唐傑認為這既無效又妨礙競爭——開放審查比封閉開發更能產生更好的安全結果 。
• 將可及性視為規範性價值。 在彭博社審閱的一份7月12日備忘錄中，唐傑寫道：「前沿 AI 應保持廣泛可及，而非由少數個人控制」 。這將辯論從「開源有風險」重新框架為「閉源是無法接受的權力集中」。

地緣政治層面：

美國的出口管制體制——禁止向中國出口 NVIDIA 先進 GPU，以及商務部限制 Anthropic 模型存取的命令——創造了一個環境，使中國的開源發布成為戰略性的反制行動。正如《富比士》所言，「開源與閉源模式已成為全球 AI 主導權競爭中相互競爭的戰略敘事」 。R Street Institute 的分析指出，GLM-5.2 的「性能與領先的美國前沿模型相差在一個百分點以內，而價格僅約五分之一」 。

唐傑的立場將開放性武器化：每當華盛頓限制美國前沿模型的存取，智譜就免費提供一個具有競爭力的替代品，從而削弱了「限制能維持美國技術優勢」的前提 。

市場表現背景

「摸高」信函發出之際，智譜股價在 IPO 閉鎖期屆滿後下跌超過 19% 。唐傑的回應是大舉長期投資的宣言，等同於告訴股東：智譜將優先考慮 AGI 研究，而非近期的獲利能力。

這是一場高風險的賭注。MIT 授權的 GLM-5.2 發布既是產品，也是訊號：智譜有能力在前沿競爭，而且會在公開場域中進行。

摘要對比表

面向	唐傑 / 智譜立場	西方主流典範
模型存取	MIT 授權，完全開放權重	僅限 API 或限制存取
安全方法	能力與圍堵同步發展；開放審查	安全靠保密，限制發布
AGI 策略	所有智能的總和；廣泛發布	集中在受信任的實驗室
競爭姿態	開源作為出口管制的戰略反制	出口管制以維持優勢
時間視野	兩年「摸高計劃」；不追求短期變現	近期產品營收 + 安全對齊

唐傑的「摸高計劃」與 MIT 授權的 GLM-5.2 發布，從根本上挑戰了世界思考前沿 AI 安全與可及性的方式。開放與限制之間，何者才是更安全的道路，現在已成為全球 AI 競賽的關鍵問題。