9月8日，OpenAI 在官网发布一份 165 页论文与配套的 Lean 4 形式化文件，声称其内部的多智能体系统攻克了纳维–斯托克斯存在与光滑性这一千禧年大奖难题。该问题研究三维不可压缩流体的运动方程，广泛用于飞机设计、天气预报与血流建模，90 年来悬而未决。OpenAI 的结论是：在平滑外力作用下，起初静止的流体可在有限时间内发展出速度无界的奇点，而总动能始终有限——对应 Clay 官方表述中的 C 与 D 两个条件。
一、约 1 万并发 Agent，88 小时，1300 亿输出 token
OpenAI 称，支撑这项结果的并非单个模型，而是一套由内部模型（公司表示「显著强于 GPT-6 Astra」、训练仍在进行中）驱动的协调智能体系统。9月1日团队听到「两道千禧年难题或被解决」的传闻后，将 Agent 组分派到多个开放难题并行攻关；纳维–斯托克斯那组规模约 1 万并发 Agent，组内可互相通信，88 小时得出结果，随后由 GPT-6 Astra 再花 17 小时完成 Lean 形式化与验证。单这一问题就交换约 270 万条消息、生成约 1300 亿输出 token，全过程沿用前沿模型评估的标准隔离与监控 safeguards。
二、能机器验证，却还不是「已获奖」
这份证明的亮点在于可检验性：OpenAI 公开了分析证明与 Lean 仓库，外部研究者可自行构建、检查。构造本身是一个向内卷吸、轴向拉伸、像意面一样加速却总能量保持有限的涡旋。但克雷数学研究所目前仍把纳维–斯托克斯列为未解；按规则，候选解须先在合格刊物公开、持续两年以上并获得数学界普遍接受，研究所才会考虑授奖，OpenAI 也表示无意领取那 100 万美元。换言之，这是一项了不起的内部基准，而非已落定的大奖。
三、能力信号之外，还有优先权的争议
发布的时机也引发争议。OpenAI 称其 Agent 在 NYU 教授 Tristan Buckmaster 与 Anthropic 研究员 Levent Alpöge 关于受迫欧拉方程的相关工作公开前并未接触，但 Buckmaster 质疑 OpenAI 是否借私有研究方向推进了同一问题。这折射出一个新张力：前沿实验室用大规模 Agent 群攻开放难题时，可能与正私下攻坚的人类数学家撞向同一条路线。对行业而言，这次披露更像一次「能力加速度」的宣示——它展示的不仅是数学结果，更是多智能体在数天尺度上协同、搜索、形式化验证的完整链路。
客观来看，机器可验证的形式化是审慎之举，但证明是否成立、定义是否忠实捕捉 Clay 原题，仍需全球数学界逐项审查；在独立验证完成前，宜把它视为智能体科研协作的标志性案例，而非已封王的答案。