Zhipu AI hé lộ sớm về GLM-6.0: Công khai phương pháp tự huấn luyện hoàn toàn

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

14/09/2026 08:30:56 Nguồn: QbitAI

Mô hình và bài nghiên cứu còn chưa ra mắt, không ngờ lại bị tiết lộ trước từ báo cáo tài chính.

Mộng Thần đưa tin từ Aofei Temple QbitAI | Tài khoản chính thức QbitAI

Chưa đầy chín tháng sau khi niêm yết, Zhipu đã huy động thêm một khoản vốn khổng lồ 33,5 tỷ Nhân dân tệ.

Zhipu đã công bố thông tin trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hồng Kông: chào bán cổ phiếu H mới cộng với việc phát hành trái phiếu chuyển đổi không lãi suất trị giá 20,14 tỷ Nhân dân tệ, dự kiến tổng số tiền thu được ròng đạt khoảng 39,3 tỷ Đô la Hồng Kông.

60% nguồn vốn hướng tới cùng một mục tiêu: Tự cải thiện đệ quy (Recursive Self-Improvement - RSI),

Nhưng tại Zhipu, nó có một cái tên mới là "Tự huấn luyện hoàn toàn" (Fully Self Training).

Tại buổi họp báo cáo kết quả kinh doanh bán niên cuối tháng 8, Tang Jie từng phản hồi lại những nghi vấn về việc "chỉ biết hậu huấn luyện" (post-training), đồng thời tiết lộ rằng GLM-6.0 thế hệ tiếp theo sẽ nhắm đến mục tiêu tự tiến hóa.

Hiện tại mô hình và bài nghiên cứu còn chưa ra mắt, không ngờ lại bị tiết lộ trước từ báo cáo tài chính.

Tự huấn luyện hoàn toàn của Zhipu

Hơn 30 tỷ Nhân dân tệ sẽ được chi tiêu như thế nào, thông báo đã đưa ra phương án phân bổ cụ thể.

Khoảng 60% số tiền thu được ròng (khoảng 23,5 tỷ Đô la Hồng Kông) sẽ được đầu tư vào việc nghiên cứu và phát triển mô hình nền tảng GLM thế hệ tiếp theo cùng hệ thống "Tự huấn luyện hoàn toàn", cũng như triển khai và nâng cấp cơ sở hạ tầng tính toán, suy luận và huấn luyện quy mô lớn.

"Tự huấn luyện hoàn toàn" (Fully Self Training) là cách diễn đạt kỹ thuật cụ thể của Zhipu về RSI, phần giải thích trong thông báo đã đưa ra định nghĩa:

Mô hình GLM thế hệ tiếp theo sẽ được huấn luyện trong môi trường do thế hệ GLM trước đó thiết lập, tạo thành một vòng lặp Tự cải thiện đệ quy (Recursive Self-Improvement), bao gồm ba khía cạnh: tự sản xuất dữ liệu, tự tạo môi trường và tự tối ưu hóa cơ sở hạ tầng.

Tự sản xuất dữ liệu, không còn phụ thuộc hoàn toàn vào việc gắn nhãn của con người.

Thông qua các phương thức như tự đối kháng giữa các mô hình, kiểm tra quy tắc, xác thực thực thi, đánh giá mô hình và kiểm tra ngẫu nhiên bởi con người, hệ thống sẽ tự động tạo, sàng lọc và tích lũy dữ liệu huấn luyện chất lượng cao, liên tục phản hồi ngược lại các giai đoạn tiền huấn luyện, huấn luyện trung gian và hậu huấn luyện.

Tự tạo môi trường, để các tác nhân (agent) tự thu thập và chuyển đổi các nhiệm vụ trong thế giới thực.

Các tác nhân tự thử nghiệm, tự tạo bộ xác thực, tự kiểm tra xem nhiệm vụ có thể giải quyết được hay không, liên tục mở rộng số lượng, loại hình và độ phức tạp của môi trường huấn luyện. Mục tiêu là biến môi trường nhiệm vụ thành "tài nguyên huấn luyện có thể sản xuất và tái sử dụng ở quy mô lớn".

Tự tối ưu hóa cơ sở hạ tầng, khi mô hình đã biết viết mã, hãy để nó hỗ trợ tối ưu hóa hệ thống huấn luyện và suy luận mà chính nó đang vận hành.

Tận dụng khả năng của mô hình trong lĩnh vực lập trình và kỹ thuật hệ thống để hỗ trợ phát triển và tối ưu hóa các toán tử, nhân (kernel), lập lịch, bộ nhớ đệm và ngăn xếp dịch vụ của hệ thống huấn luyện và suy luận, giúp mô hình có thể dần dần tham gia vào việc nâng cấp cơ sở hạ tầng hỗ trợ cho chính quá trình lặp lại của nó.

Ngoài vòng lặp này, định hướng năng lực của bản thân mô hình cũng được tiết lộ trong thông báo.

Những việc Zhipu sẽ làm tiếp theo bao gồm nâng cao quy mô hiệu quả của mô hình nền tảng và khả năng mô hình hóa đa phương thức nguyên bản, làm sâu sắc thêm chiều sâu tính toán hiệu quả mà không làm tăng quá mức chi phí suy luận, cho phép mô hình thực hiện các chuỗi suy luận, lập kế hoạch và tự kiểm tra dài hơn.

Học tăng cường cho các nhiệm vụ dài hạn là một trọng tâm khác, với mục tiêu xây dựng môi trường nhiệm vụ gần với công việc chuyên môn thực tế, huấn luyện mô hình phân tách nhiệm vụ, gọi công cụ, tương tác với môi trường, phục hồi từ lỗi và xác thực kết quả cuối cùng.

Về năng lực tính toán, Zhipu đề cập trong thông báo rằng hiện tại "nguồn cung và điều kiện bàn giao tài nguyên tính toán chất lượng cao trên thị trường khá thuận lợi", công ty sẽ kết hợp thúc đẩy việc mua sắm và thuê tài nguyên tính toán, đầu tư vào thích ứng chip, phát triển toán tử, kết nối cụm và tinh chỉnh hiệu suất, nhằm thiết lập một hệ thống cung cấp năng lực tính toán đa dạng nguồn và có thể điều phối linh hoạt.

Công cụ suy luận và ngăn xếp dịch vụ tự phát triển cũng nằm trong danh sách đầu tư, bao gồm các khâu như mã hóa đa phương thức, điền trước gợi ý (prompt pre-filling), giải mã từng Token, lượng tử hóa, bộ nhớ đệm, truyền thông và mở rộng/thu hẹp linh hoạt, với mục tiêu nâng cao thông lượng suy luận và hiệu quả chi phí trong cùng điều kiện phần cứng.

Trong số vốn còn lại, khoảng 15% (khoảng 5,9 tỷ Đô la Hồng Kông) được sử dụng cho mở rộng kinh doanh, đầu tư chiến lược và các thương vụ mua bán sáp nhập tiềm năng.

Thông báo đã liệt kê các tiêu chuẩn sàng lọc đối tượng đầu tư: hoạt động kinh doanh liên quan mật thiết đến công nghệ và ứng dụng AI, sở hữu cơ sở người dùng hoặc khách hàng đáng tin cậy và kinh doanh ổn định không dưới hai năm, có sản phẩm hoặc nền tảng công nghệ trưởng thành và có khả năng nghiên cứu phát triển cũng như lặp lại công nghệ liên tục, bao gồm các lĩnh vực như mô hình lớn, thuật toán thông minh, vận hành năng lực tính toán, cơ sở hạ tầng tính toán, nền tảng AI, tác nhân thông minh và các ứng dụng hỗ trợ bởi AI.

Ở cấp độ kinh doanh, công ty sẽ hỗ trợ mở rộng thị trường cho nền tảng MaaS, API, Coding Plan cũng như các sản phẩm và dịch vụ liên quan đến Agent và Co-work. Khoảng 25% (khoảng 9,8 tỷ Đô la Hồng Kông) được sử dụng để tối ưu hóa cấu trúc vốn và bổ sung vốn lưu động.

Toàn bộ số tiền thu được dự kiến sẽ được sử dụng hết trước ngày 30 tháng 6 năm 2028.

Tám tháng sau khi niêm yết, ba vòng huy động vốn

Nhìn lại dòng thời gian huy động vốn của Zhipu trên thị trường chứng khoán Hồng Kông.

Ngày 8 tháng 1 năm 2026, Zhipu đã hoàn tất đợt chào bán cổ phiếu H toàn cầu với giá 116,20 Đô la Hồng Kông mỗi cổ phiếu, phát hành tổng cộng khoảng 43,04 triệu cổ phiếu H bao gồm cả quyền chọn phân bổ vượt mức, thu về ròng khoảng 4,896 tỷ Đô la Hồng Kông. Tính đến ngày 31 tháng 8 năm 2026, số tiền thu được từ đợt IPO này đã được sử dụng hết.

Chỉ nửa năm sau, ngày 9 tháng 7 năm 2026, Zhipu đã hoàn tất đợt chào bán lần đầu với giá 1.588 Đô la Hồng Kông mỗi cổ phiếu, phát hành 19,78 triệu cổ phiếu H mới, thu về ròng khoảng 31,375 tỷ Đô la Hồng Kông. Từ mức giá IPO 116,20 Đô la Hồng Kông đến mức giá chào bán lần đầu 1.588 Đô la Hồng Kông, chỉ sau 6 tháng, giá mỗi cổ phiếu đã tăng khoảng 13,7 lần. Tính đến cuối tháng 8, khoảng 34,92% (khoảng 10,955 tỷ Đô la Hồng Kông) số tiền thu được từ đợt chào bán lần đầu đã được sử dụng, vẫn còn khoảng 20,42 tỷ Đô la Hồng Kông chưa sử dụng.

Và sau đó là đợt này vào ngày 12 tháng 9. Giá đóng cửa của cổ phiếu H đã giảm từ mức cao xuống còn 793 Đô la Hồng Kông, giá chào bán giảm từ 1.588 Đô la Hồng Kông vào tháng 7 xuống còn 714 Đô la Hồng Kông.

Thông báo giải thích rằng, cùng với việc tiến độ kinh doanh của công ty được đẩy nhanh, "nhịp độ sử dụng vốn theo kế hoạch huy động vốn ban đầu đã được tăng tốc tương ứng", trong khi "tài nguyên tính toán cần một khoảng thời gian nhất định từ khi ký hợp đồng đến khi triển khai trực tuyến", việc hoàn tất các thỏa thuận huy động vốn ở giai đoạn hiện tại sẽ giúp kết nối nhịp độ triển khai năng lực tính toán mới với kế hoạch mở rộng.

Tổng cộng ba vòng huy động vốn, sau khi niêm yết, Zhipu đã huy động ròng tổng cộng khoảng 75,5 tỷ Đô la Hồng Kông (khoảng 64,6 tỷ Nhân dân tệ).

Một chi tiết khác trong thông báo đã tiết lộ kế hoạch A+H của Zhipu, các điều khoản trái phiếu chuyển đổi nêu rõ rằng "sẽ không điều chỉnh giá chuyển đổi do đợt phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng của công ty dự kiến sẽ niêm yết trên Ban Đổi mới Khoa học và Công nghệ của Sở Giao dịch Chứng khoán Thượng Hải".

Địa chỉ bài nghiên cứu: