AI又拿下一个千禧年难题？OpenAI总裁亲口证实“进展重大”

OpenAI即将发布另一项重大成果！

上周，OpenAI宣布了关于“纳维尔-斯托克斯方程”的突破性进展，这一消息的冲击波尚未平息。

OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman公开表示：

我们在另一个千禧年大奖难题上也取得了重大进展。

We also said that we have significant progress on another one of these money problems.

话音刚落，硅谷和全球学术界立即掀起了轩然大波。

外界甚至传出重磅传闻：OpenAI不仅取得了重大进展，甚至可能即将或已经实质性解决了全部六个未解千禧年难题中的两个！

所有线索都指向同一个猜测：在即将举行的OpenAI开发者大会上，奥特曼与Greg Brockman极有可能拿出“终极底牌”，彻底改变人类底层科学范式。

然而，在狂欢与震惊之中，一场关于“学术洗劫”、算力霸权以及失控AI越狱的隐秘争论，也正在水面下激烈涌动。

绝密的第二个“神坑”：AI到底在推演什么？

如果不算此前纳维尔-斯托克斯方程相关的突破，那么OpenAI正在攻坚的第二个千禧年难题究竟是什么？

目前未解的千禧年难题仅剩：

P与NP问题：计算复杂度的终极审判；

黎曼猜想：素数分布与数论之王；

杨-米尔斯规范场与质量间隙：量子物理与基本粒子的数学根基；

霍奇猜想：代数几何与拓扑学的深奥纽带；

贝赫和斯维讷通-戴尔猜想：椭圆曲线的有理点之谜。

此前，有传闻称OpenAI很可能已经非常接近解决霍奇猜想或BSD猜想。

在科技界和计算机科学界内部，最令人屏息以待的猜测，无疑指向了P与NP问题。

在《Odd Lots》访谈中，主持人追问学术界疑虑时，半开玩笑地举例说：“如果我正用AI在研究P vs NP，你们是不是也有一台超前两代的模型在同步推演？”

如果AI真正触及并解决了P vs NP，其颠覆性将远超流体力学——它不仅关乎纯数学，还将直接动摇现代全球密码学体系、算法极限，以及所有可验证问题的计算边界。

这意味着人类目前建立在非对称加密（RSA、椭圆曲线）之上的现代金融与互联网安全大厦，其逻辑支柱将面临根本性重塑。

即使不是P vs NP，无论是黎曼猜想还是杨-米尔斯存在性，任何一个被形式化证明破解，都宣告着大语言模型彻底脱离了“概率文字补全”的婴儿期，正式跃升为超越人类极限认知的“科学级发现引擎”。

这就是趋势。

88小时、1万个智能体：人类千百年智力圣杯被物理推平

要理解Greg Brockman所说的“第二个难题突破”有多震撼，我们必须先回顾前几天OpenAI引发的“学术海啸”。

克雷数学研究所在2000年指定的七大千禧年难题，被公认为人类纯粹智力探索的终极巅峰。

在此之前，人类耗费二十多年，仅由俄罗斯天才数学家佩雷尔曼攻破了其中的“庞加莱猜想”。

这七大难题不仅悬赏百万美元，更代表着人类对物理世界、拓扑时空和计算本质的理解边界。

其中，纳维尔-斯托克斯方程作为流体力学的基础，几百年来始终困扰着物理与数学界。

我们可以用它预测天气、设计飞机，但在严格的数学意义上，偏微分方程是否在三维空间内永远平滑、是否会发生“有限时间爆破”，无人能解。

而OpenAI交出的答卷，不仅是答案本身，更是解题的方式，堪称对人类智力劳动范式的降维打击。

智能体蜂群协同规模可能远超人类组织能力，OpenAI直接调集了约10,000个高阶推理智能体。

这些智能体在长达88小时的超长跨度下持续推演，构建出层层嵌套的严密推理树，展开暴力推演与深度对弈。

在解决纳维–斯托克斯问题的过程中，智能体发送了270万条消息，并使用了大约1300亿个输出token。

最终，AI证明了光滑流体会在有限时间内产生奇点，并用机器证明语言Lean完成了从头到尾的形式化代码验证。

在过去的数学史上，一项世纪级定理的诞生，往往需要顶尖学者隐居阁楼十年、手写数百页草稿，再经历数年同行评议。而OpenAI向世界展示的，是AI智能体矩阵在四天之内，把人类数百年未决的数学天堑，用澎湃算力与形式化逻辑强行碾平。

正因如此，当Greg Brockman坦然说出“我们在另一个难题上也取得了重大进展”时，没有任何人敢把它当作一句营销吹嘘。

掠夺学术产权？AI时代的算力霸权之争

更具戏剧性的是，OpenAI刚刚卷入了一场空前的学界舆论风暴：因遭遇数百名数学家联名强烈抵制，OpenAI被迫全面撤回对加州理工学院首届“数学黑客马拉松”的赞助与支持。

此前在纳维尔-斯托克斯问题上，也曾有学者公开质疑。

NYU数学家Tristan Buckmaster与Anthropic数学家Levent Alpöge宣布三项证明，初步推进千禧年难题之一Navier–Stokes存在性与光滑性，过程中使用了Codex和Claude。

争议在于：Buckmaster声称在成果公开前，有关其进展的信息被传给OpenAI；OpenAI随后于9月1日后启动并行攻关，用未发布的新一代模型在约一周内消耗3000亿输出token（按Astra费率约2250万美元）并发布完整证明。

Buckmaster称被OpenAI数学家Sébastien Bubeck施压，被要求删除Alpöge署名，受到“毁掉你的职业”“那我就不必客气”等语言威胁。

Buckmaster还担心其大量使用Codex的工作可能经训练数据影响OpenAI模型。

对此，Greg Brockman公开声明，用于最终解题的模型，其训练切断数据停留在今年7月初，完全在外部学者成果公开之前。

OpenAI绝不会窥探或挪用企业与开发者的私有数据。

但Greg Brockman同样抛出了一个残酷而现实的历史对比：当年安德鲁·怀尔斯为了证明费马大定理，在阁楼里秘密独行了十年。

而在今天的AGI前夜，如果一个学者使用公开发布的弱版AI敲开了真理的一条缝隙，拥有千倍算力、下一代私有模型的超级科技巨头，就能在几天内暴力推平剩下的整个长夜。

这引发了广大开发者与学术界的深层焦虑：未来的科学大发现，是否将彻底沦为万亿算力帝国的特权？

人类天才的灵光一闪，在面对数万个24小时不知疲倦的智能体矩阵时，究竟还能否保有一席之地？

当AI巨头沉迷“摘星”，人类更渴望它“落地救命”

大量科技迷为这种纯粹的智力突破热血沸腾，惊呼“AGI时刻已然降临”。

NYU兼科朗研究所的数学教授Scott Armstrong深受冲击，直言“奇点已经开始了；只不过它的分布极度不均。”

但与此针锋相对的是，AI证明流体力学奇点确实很酷，但患者在等待新的靶向抗癌药在哪儿？

这种诘问极为刺眼。

大多数人不在乎AI急着拿那一百万美金的数学悬赏，更需要它攻克阿尔茨海默病、预测复杂蛋白突变、把新药研发周期从十年缩短到几个月！

公众的质疑直击要害：在全人类算力与电力资源极度紧缺的今天，数百亿美元的顶尖超算，究竟应该用来解开抽象的象牙塔猜想，还是解决关乎现实生死的民生痛点？

面对算力分配的拷问，Greg Brockman在访谈中吐露了OpenAI内部鲜为人知的残酷纠结：

在GPT-5.5发布前夕，我们甚至为了算力配额精打细算到每一行代码，痛苦地削减每一个接口的速率限制。算力分配，是OpenAI当下最难的一道资本与工程难题。

但他同时坚信，数学推演并非屠龙之技：

千禧年数学难题，是检验AI是否具备“超长链条严密逻辑与反幻觉能力”的最严苛试金石。

一个能在大几十步推演中不犯任何逻辑错误、能够用Lean代码完全闭环自洽的系统，一旦将这套推理框架迁移至分子动力学、基因工程与复杂靶点预测中，所爆发出的救命能力，将呈现几何级数的跃升。

“这绝非脱离现实的游戏，”Greg Brockman说，“正是在这种极端复杂问题的推演中，我们才能真正走向攻克绝症的那一天。”

参考资料：

https://x.com/kchangnyt/status/2098069301601223038?s=20 

https://www.youtube.com/watch?v=56GuvofZgB4https://x.com/AndrewCurran_/status/2100005852564611151 

https://x.com/Hangsiin/status/2099966745595555904?s=20 

本文来自微信公众号“新智元”，作者：ASI启示录，36氪经授权发布。