一场关于数学界重大难题的突破性进展引发全球关注。OpenAI宣布，其研发的未公开下一代大模型联合约10000个AI智能体，仅用88小时便攻克了克雷数学研究所设立的七大千禧年难题之一——纳维-斯托克斯方程（Navier-Stokes Equation）的存在性与光滑性问题。这一成果不仅震惊数学界，更标志着人工智能在推动科学探索方面迈出了关键一步。
纳维-斯托克斯方程被誉为流体世界的“牛顿第二定律”，通过速度、压力、黏性等因素描述水、空气等流体的运动规律，广泛应用于飞机设计、天气预报和医学研究等领域。然而，其核心问题——三维流体在初始光滑条件下能否永远保持平滑，或是否会在有限时间内出现奇点（局部流速无限增大）——困扰数学界长达90年。克雷研究所为此设立100万美元悬赏，要求证明无外力情况下解始终存在且光滑（A、B方向），或构造光滑外力使方程无法维持光滑解（C、D方向）。OpenAI选择挑战难度更高的C、D方向，并最终通过构造有限、光滑的外力，证明流体在有限时间内会因涡旋核心收缩导致局部速度趋于无穷，从而形成奇点。
这一突破性证明背后，是OpenAI创新的AI协作模式。约10000个智能体被拆分为不同规模的小组，分别探索A、B与C、D方向，并通过共享缓存的互联网数据、运行代码和组内交流推进研究。项目初期，近100个智能体先攻克了相对简单的无黏性欧拉方程，为后续研究提供关键线索。随着资源集中，系统在88小时内完成纳维-斯托克斯方程的证明，并由GPT-6 Astra耗时17小时完成Lean形式化验证。整个过程中，智能体共交换490万条消息，生成约3000亿输出Token，算力成本达数百万美元。
OpenAI研究负责人马克·陈（Mark Chen）在媒体沟通会上透露，此次成果不仅展示了下一代大模型的强大能力，更验证了将上万个智能体组织为高效研究团队的可行性。他强调，研究全程遵循安全措施，包括持续监控和隔离环境，确保模型未访问特定用户数据。然而，这一声明仍引发争议。纽约大学数学教授特里斯坦·巴克马斯特（Tristan Buckmaster）与Anthropic研究员莱文特·阿尔珀吉（Levent Alpöge）此前也在研究类似问题，并声称其成果可能被OpenAI间接使用。巴克马斯特公开质疑OpenAI是否通过用户数据训练模型，但OpenAI回应称，研究人员和智能体均未接触两人的未公开草稿，仅承认无法完全排除去标识化数据可能影响模型训练的可能性。
尽管争议未平，OpenAI的突破仍被视为AI与数学融合的里程碑。公司宣布放弃申领克雷研究所的100万美元奖金，强调成果的核心价值在于证明通用人工智能（AGI）可成为推动科学探索的引擎。OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）表示，亲眼见证这一过程是他职业生涯中最震撼的时刻之一，而总裁格雷格·布罗克曼（Greg Brockman）则称，这标志着科学探索即将迎来全新复兴。目前，OpenAI已开源纳维-斯托克斯与欧拉方程的Lean形式化代码，并正集中精力分析下一代模型的潜力，以决定未来能力提升的节奏。这场88小时的“数学攻坚”，或许只是AI颠覆传统研究模式的开端。
