节目 从零开始学AI 下一集
第 60 集

智谱335亿豪赌完全自训练

2026-09-14 approximately 10 minutes 入门
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Mike

欢迎来到从零开始学AI!先问你一个问题,如果一个学生自己出卷子、自己批改,还顺手把课桌修了,你信吗?

Sarah

不信,除非这个学生不是人,是 AI。你今天又要讲什么大新闻?

Mike

先别急着听新闻,咱们先把概念搭好。以前 AI 是怎么长大的?靠人类一题一题喂。数据就是习题册,人工标注就是老师熬夜改作业。

Sarah

所以以前是老师全改,学生只管刷题?那老师不得累死?

Mike

对,这就是瓶颈。习题册永远不够,老师永远不够用。智谱这次抛出的想法是,让上一代 AI 给下一代 AI 当包工头,盖学校、编教材,循环往复。

Sarah

等一下,先补个基础。智谱是谁?GLM 又是什么?我怕有听众第一次听说。

Mike

智谱是做大模型的中国公司,GLM 就是它家的基础模型。这次的新闻是,9月12日它在港交所发公告,又融了335亿元。

Sarah

335亿!它上市不是才八九个月吗?怎么又融这么多?

Mike

具体是两招一起用,配售新 H 股,再加发行201.4亿元零息可转债,合计净募约393亿港元。钱的去向公告写得很细。

Sarah

300多亿怎么花?不会又是买楼吧?

Mike

约60%砸向同一个目标,大约235亿港元,给下一代 GLM 和完全自训练体系,再加上大规模训练、推理和算力基础设施。

Sarah

完全自训练,这个词听着就很猛。它到底是什么意思?

Mike

它是递归式自我改进的中文名字,简称 RSI。意思就是,下一代模型在上一代模型搭建的环境里训练,一轮套一轮,自己带自己。

Sarah

好比高年级学生毕业留校,给新生盖教学楼、编习题册?

Mike

就是这个画面。具体分三个维度,第一是数据自产。模型之间自我对弈,互相出题,用规则校验、用执行结果验证,再让模型互评。

Sarah

那人类老师干嘛?下岗了吗?

Mike

没下岗,改成抽检了。人工只抽查一小部分,剩下全自动。筛出来的高质量数据,再回流到预训练、中训练和后训练各个阶段。

Sarah

懂了,老师从全改作业变成抽查,学生们互相出题、互相批改,越刷题越多?

Mike

对,题库自己越滚越大。第二是环境自造,让智能体去外面找真实世界的任务,自己试做一遍,自己生成验证器,再判断这题到底可不可解。

Sarah

这不就是自己建造考场吗?考场还能越建越多?

Mike

公告的原话是,要让任务环境成为可规模化生产及复用的训练资源。数量、类型、复杂度一起涨,考场越建越大、越建越难。

Sarah

前面是编习题,这里是盖考场,第三个呢?

Mike

第三是基础设施自我优化。模型现在已经很会写代码了,那就让它修自己住的房子,优化算子、内核、调度、缓存和服务栈。

Sarah

学生修完课桌,坐上去学得更快,然后再修更好的课桌?闭环了啊。

Mike

就是闭环。模型逐步参与支撑它自己迭代的基础设施升级,自己给自己修跑道,越跑越快。

Sarah

闭环之外,下一代模型本身有什么新本事?

Mike

公告点了几个方向,提升基础模型的有效规模,做原生多模态统一建模,在不过度增加推理成本的前提下,加深有效计算深度。

Sarah

翻译一下,是原来偏科,现在要当全能选手,还不能更费电?

Mike

差不多,还要能跑更长链条的推理、规划和自我校验。另外一个重点是长程任务强化学习,建贴近真实专业工作的任务环境。

Sarah

长程任务是不是说,从做一道题,变成独立做完一整个项目?

Mike

对,拆解任务、调用工具、和环境交互、从错误中恢复,最后验证结果。就像从只会背课文,到能独立交出一份实习报告。

Sarah

考场这么多、项目这么大,电脑得够用吧?算力从哪来?

Mike

公告说当前优质算力资源的供给及交付条件较为有利,所以采购加租赁一起上,还投芯片适配、算子开发、集群互联和性能调优。

Sarah

等于趁着行情好多囤点,再把路修好,让来源多元、能灵活调配?

Mike

对,还有自研推理引擎和服务栈,从多模态编码、提示词预填充,到逐 Token 解码、量化、缓存、通信和弹性扩缩容全包。

Sarah

目标是在同等硬件下,跑得更快、更便宜?

Mike

没错,提升推理吞吐和成本效率。说完60%,剩下约15%,大约59亿港元,用来业务拓展、战略投资和潜在并购。

Sarah

并购买什么公司?总不能见啥买啥吧?

Mike

标准列得很细,业务跟 AI 密切相关,有可靠的用户或客户群,稳定经营不少于两年,有成熟产品且一直在研发迭代。

Sarah

大模型、智能体、算力运营这些方向都在里面?自己的 MaaS、API、Coding Plan 也要推?

Mike

对,还有 Agent 和 Co-work 相关产品。最后约25%,大约98亿港元,优化资本结构和补充运营资金,全部要在2028年6月30日前花完。

Sarah

回头看融资史,上市八个月融三轮,这节奏也太快了。第一轮是多少?

Mike

2026年1月8日 IPO,每股116.20港元,净募约48.96亿港元。到8月31日,这笔钱已经全部花完。

Sarah

八个月烧完48亿?第二轮呢?

Mike

7月9日首次配售,每股1,588港元,发行1978万股,净募约313.75亿港元。6个月,股价翻了约13.7倍。到8月底,这笔用了约34.92%,还剩约204.2亿港元。

Sarah

从116到1588,这曲线太刺激了。但这次配售价只有714港元,收盘价也才793港元,跌了不少啊。

Mike

公告的解释是业务进展加快,花钱提速,而算力从签约到部署上线需要周期,现在融好让节奏衔接上。三轮合计净募约755亿港元,约646亿元人民币。

Sarah

公告里还藏着一个 A+H 的信号?我看到有人提科创板。

Mike

可转债条款里写了,不会因为公司预期在上海证券交易所科创板上市而调整换股价,等于把 A+H 计划摆上了台面。

Sarah

最有意思的是,模型和论文都还没出,技术路线先从财务公告里剧透了?

Mike

8月底唐杰还回应过只会后训练的质疑,说下一代瞄准自进化。现在公告直接把方法定义写明白了,确实是财务文件先剧透了实验室。

Sarah

所以这期的画面我记住了,上一代 AI 当包工头,给下一代盖学校、编习题、修跑道?

Mike

而且学费是335亿。包工头要是靠谱,这可能是全场最值的一笔学费。欢迎把这期分享给想搞懂 AI 的朋友。

Sarah

下期见,说不定到那时,新一代 GLM 已经在自己批改的作业里长大了。

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