文章核心观点 - OpenAI首席执行官Sam Altman在ADIPEC 2026能源大会上透露，完成纳维–斯托克斯数学突破的是1万个由即将发布的下一代GPT驱动的Agent [1] - 下一代GPT的核心变化可能在于大规模Agent协作能力，而非单个模型完成一次复杂推理 [18] - 这代表了一种全新的工作和科研方式，即完全去中心化、无层级、无统一负责人的Agent协同研究模式 [4][5] 纳维–斯托克斯数学突破实验详情 - 实验主角是纳维–斯托克斯方程，该方程描述水、空气等流体运动规律，是流体力学最基础的数学工具之一，应用于飞机设计、天气预报、血液流动研究等领域 [8][9] - 围绕该方程的一个基础数学问题已困扰研究人员近90年：在三维空间中，原本平滑的流体运动是否可能在有限时间内突然出现奇点 [10] - 2000年克雷数学研究所将该问题列入七大千禧年数学难题，每道题设置100万美元奖金 [11] - 2026年9月8日OpenAI正式公布研究成果，内部模型构建出一套数学证明：在施加平滑外力条件下，最初静止、运动状态平滑的流体可在有限时间内形成奇点，同时保持总能量有限 [12][13] - 证明的关键构造是一个不断向内收缩、同时被拉长的涡旋，随着涡旋核心越来越小，旋转速度不断增加，最终形成有限时间内的速度发散 [13] - OpenAI称该证明解决了纳维–斯托克斯问题正式表述中的C、D两个情形，并同步公布了论文和Lean形式化证明文件 [13] 实验过程与规模数据 - 整个实验从9月1日启动，研究人员让不同Agent小组分别探索不同数学问题和证明路径，Agent能够读取缓存的互联网信息，也可以运行代码 [15] - 随着研究推进，团队发现欧拉方程相关问题上的突破为纳维–斯托克斯研究提供了新线索，于是将更多计算资源转向后者 [15] - OpenAI使用Codex整理不同Agent小组的阶段性成果，把有价值的发现重新反馈给其他小组，推动后续研究 [15] - 实验过程中内部模型经历了一次进一步训练升级，Agent也随之更新，最终参与纳维–斯托克斯研究的Agent规模达到约1万个 [15] - 约1万个Agent在约88小时内完成核心数学探索，期间交换了270万条消息，生成约1300亿Token [15] - 之后GPT-6 Astra又花费17小时，通过Lean完成形式化和验证工作 [15] - Agent连续工作约4天，始终协同运行，没有传统层级结构，也没有统一负责人，每个Agent可自行探索研究方向、分享进展并根据已有成果决定下一步 [3][4] - 从问题拆解、并行探索到成果汇总、数学验证，已形成一套相当完整的AI辅助科研流程 [16] 下一代GPT的能力线索 - 此前一直在OpenAI内部使用、能力远超GPT-6 Astra的研究模型，很可能就是即将面向公众发布的下一代GPT [6] - 1万个Agent并非1万个独立训练的超级模型，它们由同一套内部模型驱动，通过工具、分组通信和成果整合共同完成任务 [19] - 这套系统并非没有成本，Altman透露OpenAI仅在纳维–斯托克斯这项研究上就投入了约1000万美元，甚至可能略高于这个数字 [19] - Altman打赌：到2027年9月，OpenAI有望以目前约百分之一的成本重新完成同样的工作，成本下降将来自更聪明的模型和更好的研究方法 [19] - 下一代GPT的发布可能带来两方面变化：底层模型本身能力继续提升，大规模Agent协作效率也在改善 [19] - Altman目前并未公布下一代GPT的具体型号、正式发布时间，也未说明普通用户能否直接调用这次实验中的万级Agent协作系统 [20]