奥特曼预告下一代GPT：1万个Agent攻克数学世纪难题

当地时间11月2日，在阿布扎比举行的ADIPEC 2026能源大会上，OpenAI CEO Sam Altman谈到此前公布的纳维–斯托克斯数学突破时透露，完成这项工作的是1万个由即将发布的下一代GPT驱动的Agent。它们连续工作约4天，始终协同运行。Altman强调，这套系统没有传统层级结构，也没有统一负责人，每个Agent都可自行探索研究方向、分享进展并决定下一步行动，“没有层级，没有老板，完全去中心化”。他认为这代表一种全新的工作和科研方式。此次发言也让外界首次获得更明确线索：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。

这场实验的主角是纳维–斯托克斯方程，它描述水、空气等流体运动规律，是流体力学最基础的数学工具之一，广泛应用于飞机设计、天气预报和血液流动研究。但围绕它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，即流体速度在有限时间内变得无限大，平滑运动状态发生数学意义上的失控。2000年，克雷数学研究所将该问题列入七大千禧年数学难题，并为每道题设置100万美元奖金。

今年9月8日，OpenAI正式公布这项研究成果。按其说法，内部模型构建出一套数学证明：在施加平滑外力条件下，一个最初静止、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。证明的关键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。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，并同步公布论文和Lean形式化证明文件。

OpenAI披露，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，也可运行代码。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。随后，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。实验过程中，内部模型还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，它们在约88小时内完成核心数学探索，期间交换270万条消息，生成约1300亿Token。之后，GPT-6 Astra又花费17小时，通过Lean完成形式化和验证工作。从问题拆解、并行探索到成果汇总、数学验证，这已是一套相当完整的AI辅助科研流程。

Altman此次透露的信息最值得关注之处在于：下一代GPT的能力可能已不再局限于单个模型完成一次复杂推理。这次实验展示了另一种工作方式：让大量由同一基础模型驱动的Agent并行探索，彼此交换研究进展，逐步形成可继续推进的研究成果。当然，1万个Agent并不意味着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，这套系统也并非没有成本。在10月29日与Stripe联合创始人John Collison的播客对话中，Altman透露，OpenAI仅在纳维–斯托克斯这项研究上就投入约1000万美元，甚至可能略高于这个数字。但他同时打赌：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。这也意味着，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协作的效率也在改善。不过，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。