OpenAI 用 1 万个 AI Agent，88 小时解出困扰数学界 90 年的难题
数学界最有名的"天书"之一，被 AI 啃下来了。
这是什么事？
9 月 8 日，OpenAI 在官网发布文章，宣布其内部 AI 系统解出了纳维-斯托克斯方程的"存在性与光滑性"问题——这是克雷数学研究所 2000 年悬赏 100 万美元征集解答的七个"千禧年大奖难题"之一，这个问题已经悬置了约 90 年。
简单说，纳维-斯托克斯方程描述的是流体（水、空气）怎么流动，是飞机设计、天气预报、甚至研究人体血流背后的数学基础。数学家们一直想证明：一个初始状态完全平滑的流体，会不会在某个瞬间"炸"出无穷大的奇点。OpenAI 这次给出的答案是：会——他们证明了在有限时间内奇点可以出现。
整个过程大致是这样的：
- 9 月 1 日，OpenAI 启动项目，动用约 1 万个 AI Agent 并行工作；
- 9 月 5 日，也就是大约 88 小时后，Agent 们得出了完整解；
- 之后又花了 17 小时，用 GPT-6 Astra 把证明"翻译"成 Lean 形式化语言完成了机器验证。
为了做这件事，这些 Agent 互相发送了约 270 万条消息、消耗约 1300 亿个输出 token——按照 OpenAI 自己 API 的定价粗算，大约相当于 1000 万美元的计算成本。
为什么重要？
第一，这个方程太难、也太有用。 它出现在从航空工程到气象预报的无数场景里，但数学家连"解是否永远存在且光滑"这个根本问题都没能回答。AI 系统现在给出了一个（待验证的）证明，还附带了 Lean 形式化版本——这意味着证明不是"嘴上说说"，而是可以被机器逐行核验的。
第二，OpenAI 顺带透露了一个更值得注意的信息： 这次干活的是一个内部模型，能力显著强于已发布的 GPT-6 Astra。换句话说，我们还没用上他们手里最强的东西。
第三，这是"1 万个 Agent 协作"的新工作模式。 不是单个模型憋大招，而是一大群 Agent 分工、互发消息、汇总成果。这种模式能不能复制到其他科学问题上，是接下来最值得盯的事。
争议：数学家不太高兴
这件事并非没有波澜。据 BBC、CNBC、纽约时报等多家媒体交叉报道（以下内容基于多家媒体转述整理）：纽约大学数学教授 Tristan Buckmaster 在 OpenAI 发布前几小时公开发表声明称，他和 Anthropic 员工 Levent Alpöge 一直在攻同一个（相关的）问题，而 9 月 3 日他发现"我们的进展信息被传给了 OpenAI"，他对 OpenAI 介入的时机和方式提出质疑。
OpenAI 则否认在对方公开发表前接触过其工作，同时坦承"无法完全排除脱敏后的使用数据间接帮助了我们的模型"，但也强调双方证明的思路和结果明显不同——对方解出的是另一个问题（受迫欧拉方程的奇点）。OpenAI 向两人表示祝贺，并曾提议联合发布。
先别急着领奖
需要冷静看到的是：这个证明还没有经过数学界独立验证，克雷数学研究所也远没有到认可发奖的地步。OpenAI 自己也说，发布这个结果是为了报告 AI 模型的实质进展，不打算申领那 100 万美元奖金。
对普通人来说，这条新闻的意义不在流体力学，而在于一个信号：AI 做科研，正在从"帮科学家查资料、写代码"的辅助角色，走向"独立产出顶级学术成果"的主力角色。上一次数学界这么震动，还是 AlphaProof 在国际数学奥林匹克拿银牌的时候——而这一次，动的是 90 年没人啃动的硬骨头。
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*来源：OpenAI 官方文章、BBC、CNBC、纽约时报、CNN；争议部分基于多家媒体转述整理。*