Tang Jie Điều Chỉnh Vị Trí Zhipu Sau IPO: Chuyển Hướng Chiến Lược Quay Trở Lại Việc Làm Chủ Mô Hình Nền

Vào ngày 8 tháng 1 năm 2026, Zhipu đã đạt được cột mốc lịch sử khi trở thành công ty mô hình ngôn ngữ lớn công khai đầu tiên trên thế giới—một thành tựu đáng chú ý mà cả các nhà phân tích lẫn đối thủ cạnh tranh đều không dự đoán được khả năng. Trong cùng ngày, Tang Jie, giáo sư khoa học máy tính của Đại học Tsinghua và là người sáng lập tầm nhìn của Zhipu, đã công bố một bức thư nội bộ toàn diện báo hiệu một sự điều chỉnh chiến lược đột phá. Thay vì ăn mừng chiến thắng thương mại, thông điệp của Jie nhấn mạnh về một sự trở về triết lý: theo đuổi sự xuất sắc của các mô hình nền tảng như là con đường duy nhất dẫn đến trí tuệ nhân tạo tổng quát. Thư còn bác bỏ các câu chuyện thương mại ngắn hạn và thay vào đó trình bày một chương trình nghị sự đầy tham vọng cho năm 2026, tập trung vào việc ra mắt GLM-5 cùng với ba trọng tâm công nghệ đột phá—các kiến trúc mô hình mới, học tăng cường tổng quát, và khả năng học liên tục.

Cuộc trò chuyện cà phê đã thay đổi sứ mệnh của Zhipu

Trong một chuyến thăm phòng thí nghiệm của Đại học Khoa học và Công nghệ Hồng Kông, Tang Jie gặp giáo sư danh dự Yang Qiang và chia sẻ một quan sát bình thường: ông đã tiêu thụ quá nhiều cà phê gần đây. Phản ứng của Yang đã hoàn toàn thay đổi cuộc trò chuyện: “Nghiện không nhất thiết là tiêu cực. Tưởng tượng nếu chúng ta có thể hướng năng lượng nghiện cà phê vào nghiên cứu với cường độ tương đương—chúng ta sẽ đạt được những điều phi thường chứ?” Câu đối thoại đơn giản này phản ánh nền tảng triết lý của Zhipu và thế giới quan của Jie.

Kể từ khi Zhipu chính thức ra đời vào năm 2019, công ty hoạt động dựa trên một nguyên tắc thống nhất duy nhất—“để máy móc nghĩ như con người.” Nguồn cảm hứng bắt nguồn từ năm 2018 khi Tang Jie cùng nhóm nghiên cứu thiết kế một hệ thống nhận thức máy móc tích hợp lý thuyết hệ thống kép từ tâm lý học nhận thức của con người, kết hợp các mô hình tư duy nhanh và chậm. Tuy nhiên, dù đã hơn ba năm phát triển nhanh của ngành kể từ khi ChatGPT xuất hiện, Tang Jie nhận thấy trong các cuộc thảo luận nội bộ gần đây rằng “vẫn chưa có sự đồng thuận thực sự trong ngành; mọi người đều tiến về phía trước qua thử nghiệm và sai sót.”

Từ GLM-130B đến công nhận SOTA: Điểm ngoặt kỹ thuật

Hành trình kỹ thuật của Zhipu thể hiện một mô hình chấp nhận rủi ro có tính toán, thường đi ngược lại các nguyên tắc chính của ngành. Năm 2020, khi các mô hình quy mô BERT chiếm lĩnh diễn đàn, công ty đã ra mắt kiến trúc thuật toán độc quyền GLM và huấn luyện một mô hình cơ sở 10 tỷ tham số—một bước đi táo bạo thu hút các nhà tiên phong như Meituan. Điều quan trọng là, thành công này vẫn còn xa mới đạt tới mục tiêu trí tuệ nhân tạo tổng quát do hạn chế về kiến trúc: thiếu cơ sở tri thức đủ lớn và không có khả năng lý luận cấp con người.

Giai đoạn 2021-2022 trở thành bước ngoặt quyết định. Trong khi phần lớn các đối thủ trong ngành xem viễn cảnh “máy móc nghĩ như con người” như một ước mơ viển vông, Zhipu đã tăng tốc. Công ty huấn luyện một mô hình 130 tỷ tham số trên các tập dữ liệu mở rộng theo cấp số nhân, thành lập hai bộ phận đổi mới song song hoạt động độc lập: nhóm nghiên cứu GLM tập trung vào huấn luyện mô hình, và một nhóm riêng xây dựng nền tảng MaaS để vận hành bigmodel.cn. Đến giữa năm 2022, GLM-130B đạt được các đột phá kỹ thuật thu hút sự chú ý toàn cầu, đồng thời tích lũy được những người dùng API sản xuất đầu tiên—một bước xác nhận quan trọng giúp Zhipu khác biệt so với các tổ chức nghiên cứu thuần túy.

Tuy nhiên, hiện tượng DeepSeek đã định hình lại động thái cạnh tranh. Sự xuất hiện của nó vào năm 2025 tạo ra một “làn sóng sốc trong các công ty mô hình lớn Trung Quốc,” đặc biệt ảnh hưởng đến Zhipu do cùng chia sẻ DNA nhóm nghiên cứu học thuật và các đóng góp trong hệ sinh thái mã nguồn mở. Thay vì phòng thủ, Tang Jie xem áp lực cạnh tranh như một sự rõ ràng hơn: “DeepSeek đã thức tỉnh chúng ta,” thúc đẩy một quá trình “tăng cường” có hệ thống trong các lĩnh vực kỹ thuật và thương mại.

Sự hội tụ GLM: Cách Zhipu bắt kịp đỉnh cao toàn cầu

Việc thực hiện của Zhipu trong năm 2025 theo các mốc chiến lược nội bộ đã thể hiện độ chính xác đáng kể. Công ty đã phát hành một mô hình “ổn định” vào tháng 4 (GLM-4.1), đạt được vị trí “ngồi vào bàn” giữa năm với GLM-4.5, và kết thúc năm với GLM-4.7—được xếp hạng là một trong những mô hình nền tảng hàng đầu thế giới. Theo các chỉ số đánh giá của Artificial Analysis, GLM-4.7 đứng đầu trong nước và đạt trình độ ngang hàng toàn cầu với Claude 4.5 Sonnet.

Chìa khóa đột phá, bất ngờ, chính là mã hóa. Khi thị trường chung rơi vào chiến tranh giá và các câu chuyện hàng hóa, Zhipu xác định việc tạo mã là điểm nhập cảnh chính xác giúp phân biệt họ với các đối thủ. Việc ra mắt GLM-4.5 vào tháng 7 trở thành bước quyết định—với các nhóm kỹ thuật, nền tảng và thương mại hoạt động trong chế độ chạy đua căng thẳng. Sau chiến thắng, các phiên bản GLM-4.6 và GLM-4.7 đã hệ thống hóa lợi thế này: các nhà phát triển từ 184 quốc gia (hơn 150.000 cá nhân) tham gia vào Kế hoạch Mã hóa GLM, tạo ra cả sự nhiệt huyết chuyên nghiệp lẫn tốc độ ứng dụng đo lường được.

Bùng nổ doanh thu: Kinh tế MaaS được chứng minh

Chứng nhận thương mại rõ ràng đã đến rất sớm. Trong vòng chưa đầy mười tháng, doanh thu hàng năm của nền tảng MaaS của Zhipu đã mở rộng từ 20 triệu lên 500 triệu—tăng gấp 25 lần, thay đổi căn bản cách tính ROI cạnh tranh. Đáng chú ý, doanh thu quốc tế vượt quá 200 triệu, cho thấy thị trường ngoài Trung Quốc chiếm khoảng 40% kinh tế nền tảng. Thành tích này trái ngược hoàn toàn với các câu chuyện công khai cho rằng kinh tế các mô hình lớn Trung Quốc còn non trẻ.

Phần quốc tế đặc biệt đáng chú ý. Sáng kiến “AI Chủ quyền” của Zhipu đã tận dụng hạ tầng MaaS quốc gia Malaysia để thiết lập GLM như là mô hình lớn chính thức của quốc gia này—lần đầu tiên ghi nhận công nghệ mô hình nền tảng Trung Quốc đạt được sự tích hợp chính phủ toàn cầu. Tang Jie ghi nhận bước đột phá này là nhờ “dũng khí và quyết tâm” của đội ngũ quốc tế, định vị mở rộng ra nước ngoài như một phản ứng chiến lược trước lời kêu gọi của Bắc Kinh về “Triển khai AI Trung Quốc toàn cầu.”

Tuyên ngôn kỹ thuật 2026 của Jie: Lật đổ các mô hình đã thiết lập

Thay vì theo đuổi tối ưu hóa từng bước, chương trình nghị sự 2026 của Tang Jie hướng tới đột phá kiến trúc nền tảng. Thư gửi nhấn mạnh bốn hướng ưu tiên:

Ra mắt GLM-5: Thông qua mở rộng quy mô và cải tiến kỹ thuật đa chiều, mô hình thế hệ mới hứa hẹn mang lại khả năng hoàn thành nhiệm vụ thực tế chưa từng có, thiết lập một tiêu chuẩn hiệu suất mới.

Khám phá kiến trúc mô hình mới: Mô hình Transformer—chiếm ưu thế gần mười năm—đang ngày càng bộc lộ hạn chế trong xử lý ngữ cảnh siêu dài, cơ chế bộ nhớ, và các giao thức cập nhật. Zhipu cam kết tìm kiếm các mô hình kiến trúc mới trong khi tối ưu hóa đồng thời thiết kế chip-thuật toán.

Học tăng cường tổng quát: Các phương pháp RLVR hiện tại xuất sắc trong các lĩnh vực hạn chế (toán học, mã) nhưng ngày càng bộc lộ hạn chế cấu trúc khi đối mặt với môi trường không giới hạn. Mục tiêu 2026 là phát triển các mô hình RL cho phép AI phân tích và thực thi các nhiệm vụ dài hạn kéo dài hàng giờ hoặc hàng ngày—vượt ra ngoài việc theo dõi hướng dẫn để đạt đến khả năng tự chủ thực sự.

Học liên tục và tiến hóa tự chủ: Các mô hình AI sản xuất hiện tại có trí tuệ cơ bản tĩnh sau khi triển khai. Chúng tích lũy kiến thức qua các chu kỳ huấn luyện tốn kém rồi dần mất giá trị khi bối cảnh thực tế thay đổi. Zhipu hướng tới kiến trúc các mô hình học mới phản ánh khả năng thần kinh của con người—học trực tuyến và học liên tục, cho phép tương tác liên tục với thế giới và tích lũy năng lực.

Đổi mới tổ chức: X-Lab đặt cược vào sự đột phá

Nhận thức rằng tổ chức dễ bị trì trệ theo hướng tối ưu hóa từng bước, Zhipu thành lập bộ phận nghiên cứu thử nghiệm gọi là X-Lab. Được thiết kế để tuyển dụng nhân tài qua cơ chế mở, X-Lab theo đuổi các khám phá tiên tiến trong các kiến trúc mới, các mô hình nhận thức mới nổi, và ươm tạo các dự án đa dạng—không bị giới hạn bởi phần mềm. Song song với đổi mới nội bộ, Zhipu cũng công bố mở rộng các khoản đầu tư mạo hiểm ra ngoài các công ty trong danh mục hiện tại, nhắm vào sự thịnh vượng của hệ sinh thái hơn là khai thác cạnh tranh theo kiểu zero-sum.

Kiến trúc tổ chức này phản ánh niềm tin triết lý của Tang Jie rằng “chúng tôi không phải là một công ty truyền thống, cũng không mong muốn trở thành một công ty truyền thống.” Thay vào đó, Zhipu hướng tới sự nổi lên vận hành như một doanh nghiệp bản địa AI, nơi khả năng cách mạng thay thế thói quen tối ưu từng bước—sử dụng AI để tối ưu hóa quản trị, nâng cao hiệu quả, và công bằng hệ thống.

Kết luận triết lý: Endorphins hơn Dopamine

Tang Jie kết thúc thư chiến lược của mình bằng cách phân biệt các dạng thưởng khác nhau. Thành tựu IPO mang lại cảm giác dopamine tạm thời—sự phấn khích nhất thời. Thực sự viên mãn đến từ việc tích lũy endorphins trên con đường hướng tới trí tuệ nhân tạo tổng quát: sự tập trung liên tục, nền tảng vận hành vững chắc, tiến bộ bền bỉ hướng tới đỉnh cao của trí tuệ. Cách diễn đạt chính thức—đạt đến “trạng thái tối thượng của trí tuệ” nơi Z tượng trưng cho sự kết thúc của bảng chữ cái—báo hiệu cam kết của Zhipu với vị trí tiên phong chứ không chỉ tối ưu hóa thị trường.

Đối với các nhà quan sát ngành, ý nghĩa vượt ra ngoài chiến lược của từng doanh nghiệp. Việc Zhipu niêm yết công khai và sự định vị triết lý của Jie phản ánh sự trưởng thành rộng lớn hơn của ngành: nhận thức rằng lợi thế cạnh tranh bền vững không đến từ tối ưu hóa lớp ứng dụng mà từ các khả năng nền tảng—thành thạo kiến trúc mô hình, đổi mới trong các mô hình học, và tiến bộ lý thuyết không ngừng. Liệu cam kết này có thể chuyển hóa thành ưu thế kỹ thuật duy trì hay không vẫn còn là câu hỏi mở, nhưng quyết tâm của Tang Jie dường như rõ ràng: năm 2026 của Zhipu sẽ quyết định xem niềm tin triết lý có phù hợp với khả năng công nghệ hay không.