OpenAI 宣布用上万智能体解开千禧年流体难题，学界随即争论优先权

OpenAI 宣布，其内部的一套 AI 系统给出了纳维-斯托克斯方程「存在性与光滑性」问题的一个解答，并同步公开论文与 Lean 形式化证明。这道题既是克雷数学研究所 2000 年悬赏百万美元的七个千禧年大奖难题之一，也是现代流体力学最核心的理论基础。OpenAI 称，完成这项工作的多智能体系统，能力上明显超出 GPT-6 Astra。

一万个智能体，分头攻关

这次不是单个模型单打独斗。研究团队从 9 月 1 日起，把不同 Agent 小组派去分头试探所有尚未解决的千禧年大奖问题，并且刻意让各组分别沿着「存在奇点」和「不存在奇点」两个相反方向推进，以免整条搜索路径挤在同一个方向上。

在纳维-斯托克斯这一题上，最终投入的 Agent 数量大约是一万个。此前系统还拿下过一个相关的欧拉方程正则性问题：约 100 个 Agent 连续工作 50 小时给出反例证明，这条线索也被看作继续攻克纳维-斯托克斯问题的铺垫。

让各项同步增长，造出奇点

这道方程要回答的是：三维不可压缩流体，如果初始状态足够光滑，会不会在有限时间内冒出一个速度无限增长的奇点。若真如此，意味着连续介质模型在那一点上失效。1934 年，数学家 Jean Leray 证明了广义解的存在，但光滑解是否永远存在，至今没有定论。

OpenAI 描述的思路是构造一种特殊涡旋：流体绕中心旋转并不断向内收缩，同时沿轴向被拉伸，空间尺度越缩越小，速度却持续攀升，而整体能量依然有限。证明的关键在于让刻画流动的若干数学项同步增长，并维持精确平衡，这样无需引入无限大的外力，也能造出奇点。

88 小时，490 万条消息

从启动任务到拿到答案，系统耗时约 88 小时，最终解答在 9 月 5 日出现，其后的 Lean 形式化验证又花掉 17 小时。整个过程中，Agent 之间往来的消息约 490 万条，输出 token 消耗约 3000 亿；单是纳维-斯托克斯相关任务，就产生了约 270 万条消息和约 1300 亿输出 token。

成果公布，优先权之争随即登场

OpenAI 研究员陈立杰也公开回应。他 1995 年出生，曾是国际信息学奥林匹克竞赛全球第一名，清华姚班毕业生，后在 MIT 取得计算机博士学位，现为加州大学伯克利分校 EECS 助理教授，并在 OpenAI 负责大模型数学推理。他年初预计 AI 可能要到 2027 年才会发表数学顶级论文、2028 年前后解决某个千禧年难题，现实跑得比预想更快。

争议几乎同时到来。纽约大学柯朗研究所的流体力学专家 Tristan Buckmaster 此前正与 Anthropic 研究员 Levent Alpöge 合作，用大模型研究流体力学中的开放问题，称已于 8 月 15 日在 Boussinesq 方程和三维不可压缩 Euler 方程上取得结果并完成 Lean 验证，其方向建立在数学家 Diego Córdoba 与 Luis Martínez-Zoroa 多年的工作之上。双方在 9 月初通过邮件沟通，OpenAI 否认使用了用户数据，研究员 Noam Brown 对抄袭指控表示遗憾，Anthropic 的 Sholto Douglas 也认为从技术流程看这种可能性很低。

无论归属如何收场，有一点已经摆上台面：当工具开始自己提出假设、寻找路径并写出证明，论文署名归谁、贡献怎么计算、AI 生成的证明算不算发现，这些旧规则都得重新想一遍。