El debut público de Zhipu señala un cambio importante: análisis profundo de GLM-5 y la carrera por redefinir los fundamentos de la IA

Zhipu ha salido oficialmente a bolsa el 8 de enero, marcando un momento decisivo para el sector de modelos de lenguaje grandes en China. Con este hito, el profesor Tang Jie—catedrático de ciencias de la computación en Tsinghua y Científico Jefe fundador de la empresa—publicó un memorando estratégico interno que replantea fundamentalmente la dirección de la compañía para 2026. En lugar de perseguir ganancias comerciales a corto plazo, Zhipu está duplicando su inversión en investigación de modelos fundamentales, señalando una respuesta decidida a los efectos en cadena creados por el avance de DeepSeek.

El Verdadero Campo de Batalla: Arquitectura de Modelos y Paradigmas de Aprendizaje

El memorando de Tang Jie deja una cosa muy clara: el futuro del panorama competitivo no será determinado por aplicaciones llamativas o lanzamientos incrementales de productos. En cambio, dependerá de dos pilares críticos—innovación en arquitectura de modelos y paradigmas de aprendizaje completamente nuevos. Este cambio estratégico refleja una comprensión madura de qué realmente mueve la aguja en el desarrollo de AGI.

El compromiso de la empresa con avances en arquitectura es particularmente revelador. El modelo Transformer, que ha dominado durante casi una década, empieza a mostrar fisuras bajo presión del mundo real. Problemas relacionados con la sobrecarga computacional para contextos ultra largos, mecanismos de memoria y protocolos de actualización de modelos exigen un nuevo pensamiento arquitectónico. La hoja de ruta de Zhipu apunta explícitamente a ir más allá de las sondas de von Neumann de los sistemas existentes, explorando en su lugar paradigmas de diseño completamente nuevos y enfoques de escalado. Esto incluye estrategias de co-diseño chip-algoritmo destinadas a mejorar fundamentalmente la eficiencia computacional.

GLM-5 Está en Camino: Qué Cambia Cuando Llega

El anuncio principal es la inminente llegada de GLM-5. Aunque los detalles aún son escasos, la progresión de modelos anterior de Zhipu nos indica qué esperar. GLM-4.7, lanzado en diciembre, ya logró algo importante: ocupó el primer lugar entre los modelos nacionales y empató en sexto lugar a nivel mundial con Claude 4.5 Sonnet en la referencia de Análisis Artificial. Más revelador aún, la retroalimentación de desarrolladores en el mundo real sobre codificación y experiencias con agentes ha sido consistentemente positiva.

Las cifras que respaldan este rendimiento son asombrosas. En solo 10 meses, la plataforma MaaS de Zhipu explotó de 20 millones a 500 millones en ingresos anuales—una expansión de 25 veces. Desarrolladores de 184 países, con más de 150,000 en total, adoptaron el suite de codificación de GLM. Los ingresos en el extranjero superaron los 200 millones, lo que sugiere que la compañía ha logrado penetrar en el mercado internacional de maneras que muchas empresas chinas de IA no han conseguido.

El Punto de Inflexión del Aprendizaje por Refuerzo

Los enfoques actuales de RL mainstream, a pesar de su destreza matemática y de codificación, están llegando a un límite. Dependen demasiado de entornos de verificación artificialmente construidos, lo que limita su capacidad de generalización. La hoja de ruta de Zhipu para 2026 apunta explícitamente a paradigmas de RL más generales—capaces de manejar secuencias de tareas de varias horas o días que requieran comprensión genuina en lugar de simple coincidencia de patrones contra criterios definidos por humanos.

Este cambio importa porque es donde la IA pasa de ser una caja de herramientas sofisticada a algo más cercano a un razonamiento autónomo.

La Frontera de la Que Nadie Habla: Aprendizaje Continuo

Quizá el elemento más audaz del plan de Zhipu para 2026 sea la exploración del aprendizaje continuo y la evolución autónoma de modelos. Los sistemas de IA actuales están congelados una vez desplegados. Acumulan conocimiento mediante procesos de entrenamiento costosos y de una sola vez, y se deterioran gradualmente a medida que el mundo cambia. El cerebro humano, en cambio, aprende y se adapta continuamente a través de la interacción con el entorno.

Construir esta capacidad representa una verdadera frontera. Requiere repensar todo, desde protocolos de aprendizaje en línea hasta la integración continua de conocimientos sin olvidar catastróficamente. El éxito en esto supondría un cambio fundamental en cómo operan los sistemas de IA.

Cómo Zhipu Perdió su Camino (y Cómo DeepSeek Ayudó a Corregirlo)

El momento más honesto del memorando llega cuando Tang Jie reconoce errores pasados. Entre 2023 y 2024, durante la explosión global de modelos grandes y la “guerra de cien modelos” en China, Zhipu cometió errores tácticos—tanto técnicos como comerciales. La compañía se distrajo con el impulso a corto plazo, perdiendo el foco en los fundamentos de la AGI.

La aparición de DeepSeek sirvió como una llamada de atención. En lugar de verlo solo como una presión competitiva, Tang Jie lo enmarca como una señal de reinicio. La empresa se reestructuró sistemáticamente, cortando operaciones de To C, reduciendo equipos de desarrollo de productos y estrechando el enfoque. Lo importante es que Zhipu identificó la codificación como su vector de avance—una decisión que resultó correcta cuando GLM-4.5 y posteriormente GLM-4.7 demostraron una verdadera paridad competitiva con referencias internacionales.

IA Soberana y la Estrategia de Expansión Global

Un desarrollo secundario pero importante: la iniciativa de “IA Soberana” de Zhipu está ganando tracción internacionalmente. Malasia construyó su plataforma nacional MaaS usando el modelo open-source de GLM, convirtiendo efectivamente la tecnología de Zhipu en un componente de infraestructura estatal. Esto se alinea con los esfuerzos estratégicos para que la tecnología china de IA logre adopción global—pero también demuestra un ajuste tangible del producto al mercado más allá de las fronteras nacionales.

2026: El Año en que la IA Reemplazará Categorías Laborales

Por debajo de toda la discusión técnica yace una afirmación más audaz: 2026 será el año en que la IA realmente reemplazará categorías profesionales específicas y dominios de tareas. Esto no es solo hype—está basado en la expansión práctica de las capacidades de los modelos y las tasas de adopción de desarrolladores ya visibles en los datos de 2025.

La nueva iniciativa X-Lab de la compañía—un incubador de innovación interna diseñado para reunir talento joven y explorar vanguardias incluyendo nuevas arquitecturas y paradigmas cognitivos—sugiere que la dirección cree que están en un punto de inflexión donde las apuestas audaces se vuelven necesarias. Esto recuerda momentos anteriores en los que Zhipu tomó decisiones de alto riesgo: entrenar GLM-130B cuando los modelos pequeños dominaban, o apostar por la codificación como vector de avance.

Qué Significa Esto para la Industria

El debut público de Zhipu y su reinicio estratégico son importantes porque señalan una recalibración en cómo el sector de IA en China piensa en la competencia. En lugar de correr hacia las aplicaciones más amplias o perseguir la escala por sí misma, la compañía está retrocediendo a los fundamentos—y enmarcando esa retirada como la jugada ganadora. Si esta estrategia dará frutos, probablemente se evidencie a través de la recepción de GLM-5 y el progreso práctico en RL y aprendizaje continuo durante 2026.