OpenAI还有大结果即将公布!
上周，OpenAI宣布「纳维尔-斯托克斯方程」相关突破的巨大冲击，全球还没从平复过来。
OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman，公开宣布：
我们在另一个千禧年大奖难题（Millennium Prize Problem）上也取得了重大进展。
We also said that we have significant progress on another one of these money problems.
话音未落，硅谷与全球学术圈瞬间掀起惊涛骇浪。
外界甚至有重磅传闻称：OpenAI不仅取得了重大进展，甚至可能即将、或者已经实质性解决了全部六个未解千禧年难题中的两道！
所有线索都在指向同一个猜想：在即将到来的OpenAI开发者大会（DevDay）上，奥特曼与Greg Brockman，极有可能掏出「终极底牌」，彻底改写人类底层科学范式。
然而，狂欢与惊骇之中，一场关于「学术洗劫」、算力霸权以及失控AI越狱的幽暗争论，也正在水面之下猛烈激荡。
绝密的第二个「神坑」：AI到底在推演什么？
如果不算此前的纳维尔-斯托克斯方程相关突破，那么OpenAI正在攻坚的第二个千禧年难题究竟是谁？
目前未解的千禧难题仅剩：
P与NP问题（P vs NP Problem）：计算复杂度的终极审判；
黎曼猜想（Riemann Hypothesis）：素数分布与数论之王；
杨-米尔斯规范场与质量间隙（Yang-Mills Existence and Mass Gap）：量子物理与基本粒子的数学根基；
霍奇猜想（Hodge Conjecture）：代数几何与拓扑学的深奥纽带；
贝赫和斯维讷通-戴尔猜想（BSD Conjecture）：椭圆曲线的有理点之谜。
此前，OpenAI被传很可能已经非常接近解决霍奇猜想，或BSD猜想。
在科技界与计算机科学界内部，最令人屏息以待的猜测，毫无疑问指向了 P与NP问题。
在《Odd Lots》访谈中，主持人追问学术界疑虑时，便半开玩笑地举例：「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真正触碰并解决了P vs NP，其颠覆性将远超流体力学——它不仅关乎纯数学，更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。
这意味着人类目前构筑在非对称加密（RSA、椭圆曲线）之上的现代金融与互联网安全大厦，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（LLM）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口中的「第二个难题突破」有多震撼，我们必须先回看前几天OpenAI引发的「学术海啸」。
克雷数学研究所（CMI）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，人类耗费二十余载，仅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。
我们能用它预测天气、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（Singularity）」，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（AI Agents）。
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，张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（Caltech）首届「数学黑客马拉松」（Mathathon）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（Andrew Wiles）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（通用人工智能）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。