一万个AI智能体花88小时解开90年数学难题，OpenAI却说不领那100万美元

9月8日，OpenAI扔出了一颗足以让数学圈失眠的炸弹：它那个从未公开的内部模型，驱动约一万个AI智能体协同工作88小时，给出了「纳维-斯托克斯存在性与光滑性问题」的解答——这是克莱数学研究所在2000年列出的七个「千禧年大奖难题」之一，悬置了大约90年。

先搞清楚它证明了什么

纳维-斯托克斯方程是描述流体运动的基本方程，飞机设计、天气预报、血流模拟全都靠它。千禧年难题问的是：从光滑状态出发的三维不可压缩流体，会不会在某个时刻突然「失控」——速度增长到无穷大，出现所谓的奇点？

OpenAI的答案是：会。在光滑外力的作用下，一个初始静止的光滑流体可以在有限时间内形成奇点：一个边旋转边向内收缩的涡旋，越缩越快、越拉越长，像一根被反复拉伸的意大利面，但总能量始终有限，没有违反物理定律。

这个结果对应官方问题陈述中的C、D分支。OpenAI同时公开了人能读的分析证明，和一份用Lean语言写成的形式化证明——后者意味着每一步逻辑都被机器逐步检查过。

真正震撼的是「怎么做出来的」

这才是整件事最值得琢磨的部分。

过程不是「一个更聪明的模型灵光一闪」。8月28日起，OpenAI开始训练一个新的内部模型，能力被描述为「显著强于刚发布的GPT-6 Astra」，而且至今还在训练中。9月1日，他们让这个模型驱动大量智能体去并行尝试多个千禧年难题。

突破口先出现在一个更简单的问题上：约100个智能体花了50小时，先证伪了无外力版本的欧拉方程正则性（去掉了粘性项的纳维-斯托克斯近亲）。看到这条路走得通，OpenAI把资源全部转向纳维-斯托克斯，最终攻坚的小组规模达到约一万个并发智能体。它们被分成不同方向——有的试图证明解永远光滑，有的寻找奇点的反例——中途还用Codex把各组的中间成果反复汇总、交叉再投喂。

9月5日，启动后约88小时，系统拿到了解。随后GPT-6 Astra又花了17小时完成Lean形式化验证。仅纳维-斯托克斯这一个问题，智能体就交换了约270万条消息、烧掉了约1300亿个输出token。

陈立杰——清华姚班传奇、现在负责OpenAI的数学推理研究——年初曾预测AI要到2027年才能发表顶级数学论文、2028年前后解决千禧年难题。他在社交平台上感慨：「这是一个非常不可思议的时代。」

热闹背后的争议，可能更有价值

如果故事到此为止，它就是一个完美的「AI征服数学」叙事。但现实从不这么干净。

就在OpenAI发布成果的前一天，纽约大学数学教授Tristan Buckmaster和Anthropic研究员Levent Alpöge刚发布了他们用AI在流体方程上取得的突破。Buckmaster公开质疑：OpenAI是不是听到他们的进展后，才把资源转向了相关方向？他们存在Codex里的研究数据，会不会被拿去训练或参考？

OpenAI否认访问了任何特定用户数据，但也承认：「无法完全排除」经过去标识化处理的用户数据对模型产生过影响。这句留有余地的话，恰恰是争议的命门。

另外两盆冷水也值得记下：克莱数学研究所目前仍把纳维-斯托克斯列为未解难题——按规则，解答要发表在合格期刊上、公开满两年并获得学界公认，才谈得上授奖；OpenAI也明确表示不打算申领那100万美元。数学家陶哲轩前几天也说过类似意思：这类爆破反例在学术上有趣味，但不会从根本上改变天气预报或气候建模的方式。

我的判断

我认为这件事真正的里程碑，不是「AI解出了数学难题」，而是它把「证明」变成了一条可审计的工业流水线：万级智能体并行探索、自动交叉汇总、最后由Lean机器验证兜底。过去我们说「AI证明了X」只能听它自说自话，现在多了一道机器可查的闸门——这比单点突破重要得多。

但争议同样指向一个无人区：当科研由一万个agent完成，「谁先想到」「用了谁的数据」「功劳归谁」这些科学界最古老的规矩，会以更尖锐的方式卷土重来。这些问题的答案，没有Lean可以形式化验证。

OpenAI说这只是「AI发展进程里的一张快照」。我觉得这话既谦虚又准确——真正值得盯着的，是下一个由agent署名、且能通过同行评议的成果。到那时，我们才算真正进入新纪元。