智譜提前揭露 GLM-6.0 技術藍圖：宣佈投入百億資金推動「完全自訓練」技術
為何重要
此舉標誌著大模型競爭進入「資源+系統架構」雙峰結構階段，智譜不僅透過鉅額資金確立 RSI 技術路徑，更試圖模糊「模型開發」與「硬體最佳化」的邊界。對產業而言，模型自動最佳化自身的運算系統代表軟體與硬體的耦合度將降低，有望緩解當下的算力成本壓力；對投資人來說，這顯示大廠正從單純的算力堆疊轉向研發高階策略，若 RSI 能成功落地，將大幅影響模型邊際成本曲線。
智譜 AI 於港交所公告配股及發行可轉債新預案，預計合計淨募約 393 億港元，並揭露下一代 GLM 模型將採用遞迴式自我改進（RSI）架構，目標構建完全自訓練生態。
- 資金用途明確：約 60%（235 億港元）指定用於下一代 GLM 基礎模型與「完全自訓練」體系的研發，涵蓋資料自產、環境自造及基礎設施自我最佳化。
- 技術路徑：下一代 GLM 將在上一代環境中訓練，透過智體自我對弈、編寫程式碼最佳化訓練/推理系統的運算元與核心，實現基礎設施的自我迭代。
- 規模與時程：公司 previsou 三輪融資累計淨募約 755 億港元，預計所有所得款項將於 2028 年 6 月 30 日前使用完畢。
- 日本投資標的：約 15% 資金（59 億港元）將用於收購業務與 AI 技術密切相關且營運穩定超過兩年的潛在標的，包含大模型及算力營運等。