Zhipu en bolsa: Tang Jie traza la ruta hacia la AGI, enfoque en modelos básicos y nuevas arquitecturas

La cotización de Zhipu representa un momento crucial en el panorama de la inteligencia artificial global. En su intervención con motivo de la cotización del 8 de enero, Tang Jie, fundador de la compañía y profesor en la Universidad de Tsinghua, trazó una visión ambiciosa para el próximo capítulo de la empresa: el regreso enfocado a la investigación pura sobre los modelos básicos, abandonando distracciones comerciales a corto plazo para perseguir la Inteligencia Artificial General.

Los logros alcanzados en 2025: de la estrategia a la realidad

Zhipu ha cumplido con los compromisos anunciados a principios de año. La hoja de ruta preveía tres fases bien definidas: en primavera el lanzamiento de un modelo capaz de “defender la posición”, a mitad de año la publicación de un modelo “de gama alta” capaz de competir a los niveles más altos, y hacia finales del año el debut de un modelo con rendimiento Top 1. Esta estrategia ha resultado ser exitosa.

El cambio decisivo llegó con el GLM-4.5 en julio, cuando todos los equipos trabajaron sincronizados para lograr un salto cualitativo. Posteriormente, los lanzamientos de GLM-4.6 y GLM-4.7 consolidaron la posición competitiva de Zhipu entre los modelos de código abierto chinos. Según las evaluaciones de Artificial Analysis, el GLM-4.7 se posiciona en primer lugar entre los modelos chinos y en sexto a nivel global, equiparado solo con Claude 4.5 Sonnet.

En el ámbito comercial, la plataforma MaaS ha registrado un crecimiento exponencial: los ingresos anualizados superaron los 500 millones de dólares tras el lanzamiento de GLM-4.7, con más de 200 millones provenientes de mercados internacionales. En solo 10 meses, la plataforma pasó de 20 a 500 millones (un crecimiento de 25 veces). El Plan de Codificación GLM cuenta con más de 150.000 desarrolladores de 184 países.

El desafío de DeepSeek y el regreso a los fundamentos

La aparición de DeepSeek ha representado un llamado importante para la industria. Aunque la startup atrajo la atención del mercado, el evento llevó a Zhipu a reconsiderar sus prioridades: en períodos de rápido desarrollo de la IA, muchas empresas se dispersaron entre aplicaciones verticales, asistentes de IA de nicho y estrategias comerciales a corto plazo. Tang Jie reconoce que Zhipu misma cometió errores durante la “batalla de los cien modelos” entre 2023 y 2024.

La lección aprendida es clara: la AGI es una revolución tecnológica que requiere determinación y visión a largo plazo. La tecnología debe ser accesible para todos y aportar beneficios difundidos, no centrarse en beneficios efímeros. Por ello, el enfoque de Zhipu en 2026 será una devolución total a la innovación pura en los modelos básicos.

La visión para 2026: tres pilares tecnológicos

Durante 2026, Zhipu concentrará sus esfuerzos en tres direcciones estratégicas fundamentales que determinarán la configuración de la próxima fase de la IA:

GLM-5 y la escalabilidad innovadora: El nuevo modelo de próxima generación estará pronto disponible para todos. Gracias a tecnologías adicionales de escalado e innovaciones arquitectónicas, se espera que ofrezca experiencias significativamente nuevas y ayude a los usuarios a completar tareas reales más complejas.

Arquitecturas revolucionarias: La arquitectura Transformer, dominante durante casi una década, presenta limitaciones evidentes en costos computacionales para contextos extendidos, en mecanismos de memoria y en actualizaciones. Zhipu buscará descubrir nuevos paradigmas de escalado, explorar arquitecturas alternativas e implementar el co-diseño chip-algoritmo para mejorar la eficiencia computacional.

Paradigmas RL generalizados: El enfoque RLVR, actualmente dominante, ha demostrado éxito en matemáticas y programación, pero su dependencia de entornos verificables construidos manualmente limita su aplicabilidad universal. El próximo año, la compañía pretende desarrollar paradigmas RL más generalizados, permitiendo a la IA no solo realizar tareas por instrucción, sino comprender y completar tareas a largo plazo, que duren desde horas hasta días.

La frontera del aprendizaje continuo

El desafío más ambicioso es el aprendizaje continuo y la evolución autónoma de los modelos. Los sistemas de IA actuales permanecen estáticos tras su despliegue, aprendiendo a través de un proceso costoso de entrenamiento único para luego volverse obsoletos. El cerebro humano, en cambio, aprende y evoluciona constantemente mediante la interacción con el entorno. Zhipu planificará con anticipación el paradigma de aprendizaje de próxima generación—Online Learning o Continual Learning—que representa el próximo gran salto hacia la AGI.

Gobernanza, internacionalización y el nuevo X-Lab

Zhipu no pretende convertirse en una empresa tradicional. Ha constituido internamente un nuevo departamento, el X-Lab, dedicado a reunir jóvenes talentos con espíritu de exploración para investigaciones de vanguardia sobre nuevas arquitecturas, paradigmas cognitivos y incubación de proyectos innovadores.

En el ámbito internacional, la iniciativa de “IA soberana” ha registrado avances significativos: la plataforma nacional MaaS de Malasia está construida sobre el modelo open source Z.ai, posicionando a GLM como modelo nacional malayo. Esto representa el primer intento exitoso de llevar los grandes modelos chinos al mercado global.

Para 2026, el objetivo de la empresa es convertirse en líder internacional en el sector de los grandes modelos, manteniendo sin embargo el compromiso con la AGI auténtica. Como afirma Tang Jie, la verdadera medida del éxito no reside en los objetivos de comercialización, sino en disponer de “usuarios reales” y en el desarrollo de teorías, tecnologías o productos que puedan realmente ayudar a más personas en el progreso global de la investigación científica.