OpenAI 巨额算力求解 Navier-Stokes 引发抢发与暴力计算争议

社区热传某 AI 系统（多方指向 OpenAI）用约一周时间和巨额算力，求解了七大千禧年数学难题之一的 Navier-Stokes 相关问题。据 Hesamation 爆料，系统使用官方称「显著强于 GPT-6 Astra」的内部模型，同时生成 10,000 个并发 agent，运行 88 小时。各家成本估算从数十万到数千万美元不等，均远超克雷研究所 100 万美元的奖金；随着《纽约时报》披露 NYU 数学家 Tristan Buckmaster 被抢发的细节，围绕成本、暴力搜索与「抢发」学术规范的争议全面爆发。

已确认

• 多位博主转述了口径不一的运行数据：mitsuhiko 称该 agent 系统发送了 270 万条消息、消耗约 1300 亿输出 token，按不同模型定价最高折算 1800 万美元；Abhishek Nair（zainhas、Paimaamu、soumitrashukla9 等转述）给出约 3000 亿输出 token 的口径，按普通用户 API 价格折算 2000 万至 3000 万美元；EigenGender、docmilanfar 等则以「1500 万美元 token 换 100 万美元奖金」调侃反差。
• Hesamation 爆料的关键参数：内部模型「显著强于 GPT-6 Astra」，10,000 个并发 agent 运行 88 小时。
• 成本估算出入较大：zephyrz9 估算 OpenAI 实际投入约 50 万至 100 万美元推理算力，相当于 1500–3000 张 GB300 GPU 运行约一小时（按每小时 4 美元计）；vykthur 给出一周 2250 万美元的估计；desperado339 转述的讨论认为若内部算力有补贴，实际成本可能数倍于公开定价。
• alexverem 转述的 BetterCallMedhi 直接怒斥 Sam Altman：所谓「解决纳维-斯托克斯方程」，据其描述只是 1 万个 agent 在数百万美元 GPU 集群上跑 88 小时，在受控外部强迫条件下于 Lean 中形式化了一个爆破（blow-up）结果——并非解决完整的原始难题。
• 《纽约时报》Kenneth Chang 长文报道了 AI 实验室争夺千禧年大奖难题引发的学界冲突（calabiandyau 转述）：NYU 数学家 Tristan Buckmaster 与另一位数学家 8 月间在 Navier-Stokes 方程相关难题上取得进展，劳动节周末前被 OpenAI 抢先公布；Buckmaster 事后称遭碾压。
• kaljakin 转述的 Reddit 热帖对结果的「AGI 含金量」提出质疑：270 万条消息、约 1300 亿输出 token 的消耗说明这更像暴力搜索而非真正的智能突破。AI 研究者 Pedro Domingos 也感叹，为验证一个等式的性质花掉 1500 万美元算力，恰恰说明搜索之暴力。Ethan Mollick（eldonredwards 等转述）则指出，随着 AI 系统性产出科学成果，「无论现在有多少算力，未来都大概率不够用」。
• wordgrammer 换算称 100 万美元按 OpenAI 的算力支出速度只够烧约 10.5 分钟，被用来回应 Ed Zitron 对 OpenAI 财务模式的质疑。
• 围绕「抢发」的争论：tylerjohnston 质疑花数百万美元抢发他人即将做出的数学发现是否正当；gfodor、ctjlewis 等反驳称发现没有先来后到的「占位」权利，这本来就是最高赌注的竞争。ctjlewis 进一步主张 AI 对学术规范的冲击越大越好，认为 r/math 禁 AI 帖暴露了学界的意识形态化。Linahuaa 与 XFreeze 则从商业角度分析：即便抢解难题名声受损，对投资人也是巨大光环加成，属于理性的高价值操作。

尚未确认

• 上述所有数字均来自社区博主转述与估算，OpenAI 官方未公布确切 token 消耗与成本，各家口径（1300 亿 vs 3000 亿 token、50 万 vs 3000 万美元）差异较大。
• 该求解是否真正通过克雷研究所认证、能否获得百万美元奖金，以及 BetterCallMedhi 所述「受控条件下形式化爆破而非完整解决」的说法，均未见一手信源证实。

为什么重要

• 这被视为「AI 用暴力算力做科学」的标志性案例：Head-Needleworker849 提出两种解读——要么系统已具备尚未察觉的深度超级智能，要么数学本质上可被暴力穷举攻克。Domingos、BetterCallMedhi 与 Reddit 质疑者则倾向后者，认为这更多是算力堆出的搜索而非智能飞跃，且成果范围可能远小于标题宣称。
• 成本远超奖金的反差引发对前沿 AI 烧钱模式的讨论，Abhishek Nair 更提出尖锐问题：一旦 AI 公司不再投入这种规模的算力，此类科学突破是否会停滞。
• 《纽约时报》的报道使「抢发」争议从口水战升级为具名冲突：Buckmaster 的遭遇将 AI 实验室与传统学术规范的矛盾摆上台面，涉及功劳归属与社区治理（如 r/math 禁 AI 帖），是 AI 参与科学发现后必须面对的新问题。
• vykthur 提醒，这可能是未来科学突破的「时间与成本」行情，研究过程与功劳归属问题亟需解决。

2026-09-09 ~ 2026-09-10 · 26 条相关

• 【源头】OpenAI 烧数百万美元算力解百万奖金难题：1 万 agent 跑 88 小时 — Hesamation · 2026-09-09
• 算账:复现 Navier-Stokes 证明需 3000 亿 token,个人成本上千万美元 — soumitrashukla9 · 2026-09-09
• 105 小时、490 万条消息、3000 亿 token：AI 硬磕出未解数学难题 — zainhas · 2026-09-09
• 100 万美元听着多，只够 OpenAI 算力开销 10.5 分钟 — wordgrammer · 2026-09-09
• OpenAI 花1500万美元token求解，换回100万美元奖金 — EigenGender · 2026-09-09
• 一周烧掉 2250 万美元算力,数学突破有了新价格标签 — vykthur · 2026-09-09
• 3000 亿 output tokens:复现千禧年难题研究仅算力成本就值 2000-3000 万美元 — Paimaamu · 2026-09-09
• 【源头】求解 Navier-Stokes 花掉 1300 亿输出 token，按不同模型算高达 1800 万美元 — mitsuhiko · 2026-09-09
• 3000亿输出token耗资数千万美元,Ethan Mollick:算力再多也不够用 — eldonredwards · 2026-09-09
• 博主评 OpenAI「抢解」千禧年难题：即便名声扫地也是理性豪赌 — Linahuaa · 2026-09-09
• AI 花约 2000 万美元算力一周解出千禧年数学难题，Reddit 炸锅 — Head-Needleworker849 · 2026-09-09
• 算账:OpenAI 疑为一次求解花费 50 万至 100 万美元推理算力 — zephyr_z9 · 2026-09-09
• OpenAI 抢解千禧年难题引争议:理性抬估值还是口碑透支 — XFreeze · 2026-09-09
• 花 1500 万美元算力去赢 100 万美元奖金:入不敷出的求解 — docmilanfar · 2026-09-09
• 网友吐槽:花1500万美元算力,去赢100万美元大奖 — karmicoder · 2026-09-09
• OpenAI 被指花数百万抢发数学发现,网友激辩行业规范 — ctjlewis · 2026-09-09
• 「独家」一词引 AI 圈争论:高风险竞争下没有优先权可言 — ctjlewis · 2026-09-09
• 开发者力挺 AI 破坏学术规范：r/math 禁 AI 帖正暴露学界的意识形态化 — ctjlewis · 2026-09-09
• 1300 亿 token 蛮力解 Navier-Stokes,Reddit 热帖质疑其 AGI 含金量 — kaljakin · 2026-09-10
• 验证一个等式性质耗 1500 万美元算力，Pedro Domingos 感叹搜索之暴力 — pmddomingos · 2026-09-10
• OpenAI 攻克 Navier-Stokes 证明耗资约 1500 万美元、1300 亿输出 token — scaling01 · 2026-09-10
• 科学家炮轰 OpenAI 烧数百万美元算力求解数学题是暴力计算 — Syntetisaattori · 2026-09-10
• OpenAI 宣称用 1 万个 agent「解决」纳维-斯托克斯遭数学圈怒怼 — alex_verem · 2026-09-10
• 【源头】OpenAI 宣布逼近又一千禧年难题,NYU 数学家被抢发后称遭碾压 — calabi_and_yau · 2026-09-10

另有 2 条近重复转述:wordgrammer · ctjlewis