A estreia pública da Zhipu sinaliza uma mudança importante: análise aprofundada do GLM-5 e a corrida para remodelar as bases da IA

A Zhipu entrou oficialmente em bolsa a 8 de janeiro, marcando um momento decisivo para o setor de modelos de linguagem de grande escala na China. Com este marco, o Professor Tang Jie—chair de ciência da computação na Tsinghua e Cientista-Chefe fundador da empresa—publicou um memorando estratégico interno que reformula fundamentalmente a direção da empresa para 2026. Em vez de perseguir ganhos comerciais a curto prazo, a Zhipu está a apostar na investigação de modelos fundamentais, sinalizando uma resposta decisiva aos efeitos de onda criados pela inovação da DeepSeek.

O Verdadeiro Campo de Batalha: Arquitetura de Modelos e Paradigmas de Aprendizagem

O memorando de Tang Jie deixa uma coisa bem clara: o futuro do panorama competitivo não será definido por aplicações vistosas ou lançamentos incrementais de produtos. Em vez disso, dependerá de dois pilares críticos—inovação na arquitetura de modelos e paradigmas de aprendizagem fundamentalmente novos. Este pivô estratégico reflete uma compreensão amadurecida do que realmente faz a diferença no desenvolvimento de AGI.

O compromisso da empresa com avanços arquiteturais é particularmente revelador. O modelo Transformer, que dominou por quase uma década, começa a mostrar fissuras sob pressão do mundo real. Problemas relacionados ao overhead computacional para contextos ultra-longos, mecanismos de memória e protocolos de atualização de modelos exigem uma nova abordagem arquitetural. A roadmap da Zhipu aponta explicitamente para ir além das sondas de von Neumann dos sistemas existentes, explorando paradigmas de design totalmente novos e abordagens de escalabilidade. Isto inclui estratégias de co-design de chip e algoritmo com o objetivo de melhorar fundamentalmente a eficiência computacional.

GLM-5 Está a Chegar: Quais Mudanças Quando Chegar

O anúncio principal é a chegada iminente do GLM-5. Embora os detalhes permaneçam escassos, a progressão de modelos anterior da Zhipu indica o que esperar. O GLM-4.7, lançado em dezembro, já alcançou algo significativo: classificou-se em primeiro entre modelos nacionais e empatou em sexto lugar globalmente com o Claude 4.5 Sonnet na referência de Análise Artificial. Ainda mais revelador, o feedback de desenvolvedores no mundo real sobre codificação e experiências com agentes tem sido consistentemente positivo.

Os números que sustentam este desempenho são impressionantes. Em apenas 10 meses, a plataforma MaaS da Zhipu explodiu de 20 milhões para 500 milhões de receita anualizada—uma expansão de 25 vezes. Desenvolvedores de 184 países, totalizando mais de 150.000, adotaram o suíte de codificação do GLM. A receita no exterior sozinha ultrapassou os 200 milhões, sugerindo que a empresa conseguiu penetrar no mercado internacional de formas que muitas empresas chinesas de IA ainda não conseguiram.

O Ponto de Inflexão do Aprendizado por Reforço

As abordagens mainstream atuais de RL, apesar de sua perícia matemática e de codificação, estão a atingir um limite. Elas dependem demasiado de ambientes de verificação artificialmente construídos, limitando sua capacidade de generalizar. A roadmap de 2026 da Zhipu aponta explicitamente para paradigmas de RL mais gerais—capazes de lidar com sequências de tarefas de várias horas ou dias que exijam compreensão genuína, em vez de apenas correspondência de padrões contra critérios definidos por humanos.

Esta mudança é importante porque é onde a IA passa de ser uma ferramenta sofisticada a algo mais próximo de raciocínio autónomo.

A Fronteira que Ninguém Está a Falar: Aprendizagem Contínua

Talvez o elemento mais audacioso do plano de 2026 da Zhipu seja a exploração da aprendizagem contínua e da evolução autónoma do modelo. Os sistemas de IA atuais estão congelados após a implementação. Acumulam conhecimento através de processos de treino caros e de uma só vez, e atrofiam-se gradualmente à medida que o mundo muda. O cérebro humano, por outro lado, aprende e adapta-se continuamente através da interação com o mundo real.

Construir essa capacidade representa uma fronteira genuína. Requer repensar tudo, desde protocolos de aprendizagem online até à integração contínua de conhecimento sem esquecer catastrófico. O sucesso aqui representaria uma mudança fundamental na forma como os sistemas de IA operam.

Como a Zhipu Perdeu o Caminho (e Como a DeepSeek Ajudou a Corrigi-lo)

O momento mais honesto do memorando ocorre quando Tang Jie reconhece erros passados. Entre 2023 e 2024, durante a explosão global de modelos grandes e a “guerra dos cem modelos” na China, a Zhipu cometeu erros táticos—tanto técnicos quanto comerciais. A empresa foi distraída pelo momentum de curto prazo, perdendo o foco nos fundamentos do AGI.

O surgimento da DeepSeek serviu como um alerta. Em vez de vê-lo apenas como uma pressão competitiva, Tang Jie enquadra-o como um sinal de reinicialização. A empresa reestruturou-se sistematicamente, cortando operações de To C, podando equipas de desenvolvimento de produto e estreitando o foco. Importa salientar que a Zhipu identificou a codificação como seu vetor de avanço—uma decisão que se provou correta quando o GLM-4.5 e posteriormente o GLM-4.7 demonstraram uma verdadeira paridade competitiva com benchmarks internacionais.

IA Soberana e a Estratégia de Expansão Global

Um desenvolvimento secundário, mas notável: a iniciativa “IA Soberana” da Zhipu está a ganhar tração internacionalmente. Malásia construiu a sua plataforma nacional MaaS usando o modelo open-source do GLM, tornando efetivamente a tecnologia da Zhipu um componente de infraestrutura estatal. Isto alinha-se com os esforços estratégicos para que a tecnologia de IA chinesa alcance adoção global—mas também demonstra um ajuste tangível de produto-mercado além das fronteiras domésticas.

2026: O Ano em que a IA Substitui Categorias de Trabalho

Por trás de toda a discussão técnica, há uma afirmação mais audaciosa: 2026 será o ano de viragem em que a IA substituirá genuinamente categorias profissionais específicas e domínios de tarefas. Isto não é hype—está fundamentado na expansão prática das capacidades dos modelos e nas taxas de adoção por desenvolvedores já visíveis nos dados de 2025.

A nova iniciativa X-Lab da empresa—um incubador de inovação interna criado para reunir jovens talentos e explorar as fronteiras, incluindo novas arquiteturas e paradigmas cognitivos—sugere que a gestão acredita estar num ponto de inflexão onde apostas audazes se tornam necessárias. Isto ecoa momentos anteriores em que a Zhipu tomou decisões de alto risco: treinar o GLM-130B quando modelos pequenos dominavam, ou apostar na codificação como vetor de avanço.

O que Isto Significa para a Indústria

A estreia pública da Zhipu e o seu reposicionamento estratégico são importantes porque sinalizam uma recalibração de como o setor de IA na China pensa sobre competição. Em vez de correr atrás das aplicações mais amplas ou perseguir escala pelo próprio valor, a empresa está a recuar para os fundamentos—e a enquadrar esse recuo como a jogada vencedora. Se esta estratégia dará frutos, provavelmente se tornará evidente através da receção do GLM-5 e do progresso prático em RL e aprendizagem contínua ao longo de 2026.