7月11日，大模型企业智谱在其内部信中披露了一项名为“Touch High（摸高）计划”的全新战略部署。该计划预示着公司将在未来两年内，围绕长程任务、自治智能体系统、完全自我训练以及极致安全治理这四大核心技术方向进行战略性投入，目标直指下一代通用人工智能（AGI）的研发与突破。此前，智谱刚刚发布了开源模型GLM-5.2，该模型在支持百万（1M）上下文处理能力方面表现卓越，并在长程任务处理上占据领先地位，且已面向公众以MIT协议开源。
在长程任务领域，智谱的战略规划旨在推动模型能力从简单的即时问答，跃升至能够独立规划和执行更为宏大的工程项目。同时，通过构建由数以万计具备专业技能的智能体组成的协作网络，智谱期望加速数字生产力向全自动化公司（NPC）这一形态的演进。在数据训练方面，公司计划建立高质量的合成数据工厂，并利用AI博弈对抗（Self-Play）技术实现模型的完全自我训练和代码的持续重构。此外，为应对未来超级智能可能带来的挑战，智谱将投入百亿级资源重点攻克“机械可解释性”难题，力求将当前“黑盒”式的AI系统转化为透明可控的透明系统，并将超级对齐与安全研究置于同步推进的关键位置。
智谱此次战略调整的时机，恰逢其市场估值经历剧烈波动。自2026年1月8日登陆港股以来，智谱的股价在半年内经历了显著的起伏。在6月22日，其股价一度飙升至2410港元，创造了国内大模型公司市值突破万亿港元的新纪录。然而，随后市场对大模型商业化叙事进行了重新评估，截至7月10日收盘，其股价已回落至1640港元，总市值缩水至7312亿港元。在当前行业普遍加速寻求商业变现的大环境下，智谱选择“向上突破”的技术路线，这种“反直觉”的策略凸显了前沿AI企业在追求技术突破极限的同时，也面临着安全治理这一关键红线的严峻挑战与坚守。
智谱的“Touch High（摸高）计划”所聚焦的几大核心引擎，预示着其AI模型将具备更强的长时序理解与执行能力，能够胜任更复杂的任务序列，而非局限于单轮交互。自治智能体系统的构建，意味着未来AI将可能以更主动、更具规划性的方式运作，能够独立协调并完成多步骤、跨领域的工作。完全自我训练和极致安全治理的结合，则显示出智谱在追求模型智能上限的同时，也高度重视AI的内在可控性与安全性，为AGI的实现奠定坚实基础。
智谱在此时大力投入长程任务和自治智能体，显示出其对AI发展方向的判断。这类技术的发展预示着AI将在更广阔的应用场景中发挥作用，例如在复杂的科学研究、大规模的项目管理、甚至是类人化的虚拟助理等领域。其对“机械可解释性”的投入，也表明智谱试图解决当前AI领域普遍存在的“黑箱”问题，提升AI决策过程的透明度，这对于推动AI在关键领域（如医疗、金融）的应用至关重要。然而，构建强大的自治智能体系统也可能带来伦理和监管方面的挑战，其“完全自我训练”的实现路径，也需要密切关注其在数据安全和模型行为上的潜在风险。