OpenAI宣布攻克千禧年难题，引发学术界震动

OpenAI于2026年9月9日宣称，其内部开发的多智能体系统成功破解了悬而未决约90年的"千禧年大奖难题"——纳维-斯托克斯存在性与光滑性问题。该系统在本地时间9月5日完成核心证明，后续由GPT-6 Astra用17小时完成Lean形式化验证。根据OpenAI博客披露，该项目总耗时约88小时，涉及约10000个智能体协同工作，累计发送490万条消息，消耗约3000亿输出token。研究科学家Noam Brown表示，项目实施花费了数百万美元。

值得注意的是，原始证明仅耗时270万条消息与1300亿输出token，表明核心突破集中在特定求解阶段。在纳维-斯托克斯问题之前，团队还成功解决了难度较低的欧拉方程正则性问题（无外力版本），该子任务由近100个智能体协同50小时完成。系统先从简单问题练手，再将欧拉方程的解作为提示输入攻关纳维-斯托克斯方程，体现了逐步递进的策略。

纽约大学教授质疑研究路径高度重合

争议焦点在于研究思路的相似性。OpenAI在博客中承认，8月31日听到传言称特里斯坦·巴克马斯特（Tristan Buckmaster，纽约大学数学教授）与莱vent·阿尔珀格（Levent Alpöge，Anthropic研究员）取得突破，这才启动对千禧年难题的集中攻关。9月6日，OpenAI主动联系巴克马斯特团队，提议同步发布并承认其优先权，但发现对方解决的是带外力的欧拉方程问题，与OpenAI聚焦的无外力纳维-斯托克斯问题存在差异。

巴克马斯特对此表示疑虑：他及其合作者从2025年8月15日取得第一个爆破解结果，8月22日完成Lean验证，随后持续投入研究；而OpenAI从8月28日开始训练新模型，9月5日即产出证明。他强调，采用该特定研究策略的全球研究者极少，且依赖Diego Córdoba与Luis Martínez-Zoroa等先驱的冷门思路，“不太可能仅靠问题描述就能几天内自行摸索出这条路径。”

OpenAI向巴克马斯特展示了提示词并称"人类介入极少"，但后者在通话中指出：OpenAI实际由整支团队推进；提示词本身经Codex反复调试生成；模型最初从无外力版本切入；整个过程耗费巨量算力。当被问及模型是否会调取Codex用户数据时，OpenAI回应不会调取会话记录，但承认**不能排除用户生成的去标识化数据对模型优化存在间接影响****。

千禧年难题与证明的核心逻辑

纳维-斯托克斯方程描述流体运动，是2000年克雷数学研究所设立的七大千禧年难题之一，每题悬赏100万美元。问题核心在于：初始光滑的流体在有限时间内是否会产生奇点——即速度趋于无穷大的数学点，导致方程失效。

OpenAI的证明构建了一种流体旋转涡流结构：向内螺旋收缩、不断被拉长形似意大利面条，中心区域缩小的同时流速升高，但全程能量保持有限。该结构通过流体自身运动产生解的破裂，而非人为施加无穷大外力，满足了命题C与D的要求，从而解决千禧难题。这一结果印证了：即便存在粘性，光滑初始条件仍可能演化出奇点。

两个版本的模型策略对比

落地建议

如果你关注AI for Science应用，OpenAI的多智能体协同范式值得密切跟踪，其数百万美元级算力投入可能成为大型科研项目的新门槛；但当前阶段更适合作为技术探索参考，因核心证明尚未经过同行评议。基础数学研究者建议持续关注形式化验证工具（如Lean）与AI的融合进展，而创业团队应谨慎评估自身算力与研究路径的可行性，避免陷入"后发追赶"的被动局面。

写在最后

本次事件凸显了大模型时代科研优先权认定的制度滞后——当算力可以将半年研究压缩至三天，传统学术的"慢验证"流程与AI驱动的"快突破"之间，亟需建立新的优先权协调机制。