突发！OpenAI又拿下一个千禧年难题

新智元报道

距离OpenAI宣布用88小时攻破千禧年难题「NS方程」，才仅仅过去两天。

大家还没从震惊中缓过神来，更炸裂的瓜又来了。

今天，X上的一条爆料直接引爆了全网：

OpenAI据传已经接近完成对第二道千禧年难题——霍奇猜想（Hodge conjecture）的验证。

这绝不仅是空穴来风。

今天凌晨，《纽约时报》一篇特稿，直接放出了OpenAI的官方实锤：

过去五年，内部团队在另一个千禧年大奖难题取得了实质性进展，并准备对外公布。

如今，坊间的风声已经彻底刹不住了。

OpenAI和它的宿敌Anthropic似乎正处于极度疯狂的暗中竞速状态，双双向第三道难题「BSD猜想」发起最后冲锋，部分工作甚至已经进入了验证阶段。

如果这一切属实，那就意味着，人类在一个月内，将亲眼目睹三道困扰数学界数十年的千禧年大奖难题，被AI接连挑落马下。

近期密集的数学突破，反复向世界传递着同一个信号——

在这个9月，AGI似乎已经不再是一个远期概念。它正带着超越人类整体智力上限的狂暴势头，直接向ASI演进。

奇点已至。

拓展阅读：OpenAI官宣：88小时攻破千禧年难题！

霍奇猜想与BSD猜想，到底在问什么？

2000年，克雷数学研究所悬赏设立了七道千禧年难题，每道奖金100万美元。

题目横跨流体力学、拓扑学、数论、代数几何、计算理论与量子场论，任何一道获解都足以重塑现代数学版图。

26年间，人类仅攻克了其中一道。

2003年，俄罗斯数学家佩雷尔曼证明庞加莱猜想，随后拒领奖金并淡出学术界。其余六道自此沉寂。

打破僵局的节点出现在前天。

OpenAI宣布其内部模型调用约10000个智能体，耗时88小时攻破纳维-斯托克斯方程，并释出了166页论文及通过检验的Lean形式化验证代码。

紧接着，风向便迅速吹向了BSD猜想，以及此前人类已有诸多阶段性成果、正待临门一脚的霍奇猜想。

学界过往的探索迹象，多偏向于霍奇猜想可能并不成立。

若要证伪，只需构造出一个有效反例即可——

而这恰恰是AI依仗暴力算力能够精准切入的盲区，也就是人类数学家在黑板上常轻描淡写写下的「易知」与「注意到」。

这两道被AI盯上的神级猜想，究竟在问什么？

霍奇猜想：高维空间的「拓扑配方」

霍奇猜想由英国数学家威廉·霍奇于1950年在国际数学家大会上提出，属于代数几何范畴。

其核心问题在于几何与代数的对应。

数学家常研究一类被称为「代数簇」的高维几何形体，它们由多元多项式方程的解集构成，维度远超肉眼与空间直觉所能企及的极限。

为了剖析这些形体，拓扑学工具将复杂的形状拆解为不同维度的「构件」。

拆解过程中会抽象出一系列拓扑特征（即Hodge类），用于刻画形体内部的深层隐结构。

霍奇猜想探讨的核心正是：这些抽象的拓扑结构，能否全部由真实的、具象的代数多项式方程片段（代数闭链）拼接表达？

或者换个通俗的说法，高维空间里每一种自然的拓扑「纹理」，背后是否都必然对应着一份确切的代数「配方」？

学界对该猜想的分歧极大。一部分学者坚信其真，另一部分则倾向于寻找反例，至今未有定论。

四维以下的特殊情形早已获证，但四维及以上的广袤领域至今仍是一片深水区。

BSD猜想：椭圆曲线的终极解密

BSD猜想全称为贝赫和斯维讷顿-戴尔猜想（Birch and Swinnerton-Dyer conjecture）。

它由英国数学家布莱恩·贝赫与彼得·斯维讷顿-戴尔于20世纪60年代，借助剑桥大学早期计算机EDSAC-2的试算提出，稳居数论核心。

椭圆曲线是由特定三次方程定义的几何对象，它在数论中占据着统治地位。

当年怀尔斯最终证明费马大定理的关键抓手便是椭圆曲线，而现代互联网广泛部署的椭圆曲线密码学（ECC）也正是奠基于此。

围绕椭圆曲线的核心痛点之一，在于计算给定曲线究竟拥有多少个有理数解。这一表征解集规模的指标被称为「秩」，求解过程极其艰深。

BSD猜想建立了一座精巧的桥梁。

它认为，椭圆曲线的有理解数量被完整编码在一个与之相伴的L函数之中。L函数在特定点上的解析性质（例如取值是否为零、零点的阶数），能严丝合缝地对应其有理解的结构与数量。

该猜想若获证，困扰数学界千余年的「同余数问题」将一并迎刃而解。

进度条骤然拉满的千禧年难题

梳理眼下千禧年难题的进展，画面令人窒息：

• 已解决：庞加莱猜想（2003年，佩雷尔曼）

• 声称解决：纳维-斯托克斯方程（2026年9月，OpenAI宣布攻破，克雷数学研究所待审定）

• 传闻逼近：霍奇猜想、BSD猜想

• 暂无突破迹象：黎曼假设、P vs NP、杨-米尔斯规范场与质量间隙

就在一周之前，这榜单上还有六道未解之谜；而眼下，可能只剩最后三道悬而未决。所有的巨变，全部挤压在这短短数天之内。

被不断强行拉升的AGI标尺

2018年，OpenAI在章程中写下AGI的经典定义：在大多数具有经济价值的工作上超越人类的高度自主系统。

2024年7月，这一目标被拆解为五级阶梯（对话、推理、代理、创新、组织）；随着同年底o1模型的发布，官方自评推进至第二级。

2025年，前沿模型在国际数学奥林匹克（IMO）中斩获金牌水平成绩；年底，OpenAI借助GPT-5.2证明了粒子物理领域的一个新公式，AI顺理成章由辅助工具转变为科研协作者。

上个月，GPT-6 Astra亮相，格雷格·布罗克曼公开宣告：

「Welcome to the AGI era.」（欢迎来到AGI时代。）

伴随这两天纳维-斯托克斯方程的破防，以及后续几道猜想的风声鹤唳，大家发现一个可怕的事实：每当技术跨过一道门槛，外界对AGI的衡量标尺就会被动抬高一截。

自然语言交互不再稀奇，复杂长程推理习以为常，竞赛夺金亦成标配。

当AI开始成规模、正面冲击困扰顶尖学者数十上百年的千禧年难题时，数学这颗人类心智的最高结晶，似乎也正在彻底沦为前沿大模型的试炼基准。

那些曾认为自己稳坐人类智力金字塔尖的顶尖数学家们，是时候开始认真思考，在这场席卷而来的超级智能风暴中该何去何从了。

参考资料：

https://www.nytimes.com/2026/09/10/science/tristan-buckmaster-openai-math-navier-stokes.html

https://x.com/synthwavedd/status/2097971881596916185

编辑：马可 摩西 桃子