🎯 科技 · 人工智能

🔥 GLM-6.0将聚焦"自进化"能力，国产大模型正从"拼参数"转向"拼进化"

9月1日，智谱在2026年半年度业绩沟通会上回应了市场最为关注的技术路线质疑。当被问及"是否只会后训练"时，智谱创始人唐杰明确表示：下一代模型仍将扩大基座规模，同时GLM-6.0的核心方向是"自进化"——让模型学会自己判断何时停止、何时纠正自己。

这一表态背后，是智谱半年营收54亿元、同比增长399.7%的亮眼成绩单。其中开放平台及API业务收入8.25亿元，同比增长2735.7%，占总收入比重高达86.5%。然而，企业级通用大模型业务收入却同比下滑54.6%，仅6704万元。这一结构性分化，正是市场质疑的根源：智谱似乎越来越依赖API调用，而非真正面向企业的深度落地。

算力层面，智谱已实现10万级国产芯片规模化推理，单位Token推理成本较年初下降80%。GLM-5.3-Flash是智谱首款在超大规模真实流量下全面依托国产芯片集群服务的模型，对比同一硬件的初始基线，端到端服务性能提升3倍。这一数据意味着国产算力基础设施正在快速成熟，智谱的模型能力不再完全受制于海外芯片供应。

唐杰将未来模型演进划分为五个阶段：Chat（对话）、Coding（编程）、Agent（智能体）、Co-work（协同工作）、Autonomous AI（自进化人工智能）。他坦言，智谱目前仍处于Coding向Agent、Co-work扩展的阶段，"从Agent进阶至Co-work，要求模型输出达到可供专业人员复核的标准"。而GLM-6.0瞄准的"自进化"，正是Autonomous AI阶段的核心特征。

自进化的最大难点在于"元认知"——模型需要学会监控自身的推理过程，判断何时置信度足够高可以输出，何时需要停下来重新思考。这被唐杰称为"最大的问题，而不是简单地把模型训练大"。目前，全球范围内的自进化AI研究仍属前沿，OpenAI的GPT-5.6 Sol、谷歌的Gemini等竞品也在类似方向布局，但尚未有公开产品真正达到这一水平。

与此同时，智谱的研发投入持续加码，上半年研发费用21.31亿元，同比增长33.6%，但净亏损20.72亿元，同比收窄12.1%。在高投入与持续亏损之间，智谱的选择是：先把基座做大、把成本做低，再谈盈利。这一策略能否在GLM-6.0时代兑现，将是2027年资本市场最为关注的看点。

综合财联社、每日经济新闻、界面新闻报道 | 2026年9月2日