韦神研究的千禧年难题被Claude破解？

丘成桐先生悬赏10万元，邀请学界对佩雷尔曼关于庞加莱猜想的证明进行形式化验证。

庞加莱猜想是拓扑学中一项关于三维空间形态的著名数学命题，其核心表述为：在一个封闭的三维空间中，若每条封闭曲线都能连续收缩至一点，则该空间必然同胚于三维球面。2006年，数学界普遍认定佩雷尔曼完成了对该猜想的证明。

目前，截图真实性尚未得到彻底核实（据称按规定截图一律不得外传），但既然AI已能完成费马大定理的形式化证明，那么它同样有可能将庞加莱猜想的证明过程形式化。

几乎在同一时期，职业规划指南另一道悬赏100万美元的千禧年难题——纳维-斯托克斯（Navier-Stokes）方程，据传已被Anthropic的Claude攻克，相关证明正在送交专家评审。

这一难题也正是韦神（韦东奕）深耕的方向，仅其阶段性成果便已助他摘得国家自然科学奖二等奖。

若传闻属实，Claude尚未发布的内部旗舰模型，其数学推理能力将远超包括GPT-6 Astra在内的所有公开模型。

陶哲轩对此回应称，尽管目前无法证实传闻真伪，但他严谨地指出，AI攻克此类难题“并非完全不可能”。

然而，他随即用数千字篇幅推演了一个问题：如果AI真的以黑箱方式解决了这类难题，数学领域将面临何种局面。

结论出乎许多人意料：可能弊大于利。

Navier-Stokes方程支撑着整个工程界。

却让数学界困扰了近两百年。

目前，这一传闻最主要的传播节点是科技博主Andrew Curran在X平台上抛出的“预测”：Claude解开了N-S方程，Anthropic计划在IPO前公布这一成果。。

https://x.com/AndrewCurran_/status/2096062392442724805。

随后，多条信源相互交叉印证：有OpenAI员工向外转述了消息，数学家Elliot Glazer追踪传闻链条后发现，最初版本声称Anthropic解决了“两个”千禧年难题，后被纠正为一个；

爆料人“草莓哥”iruletheworldmo则称已攻克“多个”；

https://x.com/iruletheworldmo/status/2096262005149548951。

有人估算，若消息属实，该模型的能力将超过170 ECI。

Epoch AI最新发布的数据显示：GPT-6 Astra的ECI为169。

另有数学教授告诉Glazer，他从可靠信源听到的版本是“被解决的是霍奇（Hodge）猜想”。

但所有信源均可追溯至OpenAI员工的转述，缺乏独立的一手来源。

https://x.com/ElliotGlazer/status/2096298696438906934。

截至9月6日，克莱数学研究所仍将N-S方程列为未解问题，100万美元奖金尚未被认领。

别杀死下金蛋的鸡。

陶哲轩的核心观点可概括为以下推理链条：

著名猜想的价值在于求解过程中催生的工具，答案本身反而次要 →。

AI若以黑箱方式给出答案，过程中的洞见将全部锁死 →。

问题在技术上“被解决”，但数学却停止了生长。

以N-S方程为例：数十年来，数学家在求解过程中催生了Leray-Hopf弱解理论、Gagliardo-Nirenberg-Ladyzhenskaya不等式、Beale-Kato-Majda爆破准则等一系列奠基性工具，这些构成了现代偏微分方程的基础设施。

费马大定理更能说明同样的问题：三百多年的求证历程催生了模形式理论和椭圆曲线理论，这些理论在密码学与编码技术中持续发挥着作用。

这些猜想就像下金蛋的鸡，AI的暴力证明拿走了蛋，却可能杀死了鸡。

甚至包括GPT-6 Astra在内的新旗舰模型，开始采用Current Depth来取代Transformer作为推理方式，代价是思考过程进入黑箱，我们无法再在清晰的思维链中获取攀登科学高峰的脚手架。

陶哲轩用素数间距问题构建了一个反事实思想实验来佐证：在真实时间线上，张益唐2013年的突破（上界7000万）引发了Polymath8协作、梅纳德筛法等教科书级工具的诞生，上界一路降至246。

但假如2005年就有追求刷榜的AI公司暴力求解，梅纳德筛法可能被埋在AI生成的数百页证明中永远不被发现，张益唐或许继续在三明治店工作，整个领域被“搬空”。

一位研究生在帖子下的评论浓缩了这种情绪：“和同学聊天，非常普遍的感受是——觉得自己做的所有事情都不再重要了。”

不过，陶哲轩明确给出了正面案例。

他举了Erdos problem #1026：AI用于协作，既解决了问题，也推进了人类理解。

他批评的是一些刻意的选择：不与领域专家合作、不撰写论文提交同行评审、只为跑出一个基准分数。

Anthropic和OpenAI将最前沿数学作为Benchmark，进行大规模PR，为自己的十万亿人民币级IPO估值背书。

凡人终将被甩在身后。

但陶哲轩自己也承认了一件事：即便N-S方程以理想方式被解决，最终的构造也将“极其复杂，人类不可能仅凭自身完成验证”，用Lean形式化后的证明文件可能成为同类制品中最大的一个。

这个判断已经在其他地方得到了充分印证。

9月4日，Anthropic宣布Claude在11天内完成了费马大定理的Lean形式化：1300万行代码，29500条中间定理，60亿Token的输出。

审阅者、伦敦帝国理工的Kevin Buzzard评价这是“非凡的自动形式化成就”，证明过程“除数学公理外不依赖任何额外假设”。

但1300万行Lean代码没有任何人类能逐行阅读，人类验证已经退化为：运行编译器，看它是否报错。

这正是ASI降临的前兆。

AI的数学产出正在超出人类理解的极限。

目前人类还能设计试探解、选择策略、判断哪条路径值得探索。

但当模型的推理能力继续攀升，连顶尖数学家都无法理解它的中间步骤时，陶哲轩所珍视的那种“人类在探索过程中积累直觉”的模式，将在物理意义上不再可能。

智力有限的凡人，终将被ASI远远甩在身后。

说得好，但没有人打算停手。

Anthropic和OpenAI显然不会因为陶哲轩的警告而放慢脚步。

2026年的AI数学军备竞赛已经全面展开：8月，Anthropic一个未发布的研究模型尝试证明黎曼猜想，虽未成功，但在过程中将黎曼zeta函数零点满足猜想的比例下界从41.6%推到了67.2%，打破了人类保持的最佳纪录。

最离谱的细节是：驱动这次突破的Anthropic员工Jarred Sumner没有数学背景，他只是不断提示模型“继续试”。

同在8月，OpenAI宣布Astra解决了10个悬而未决至少十年的数学和理论计算机科学问题，包括首次构造非sofic群（该问题自Gromov 1999年提出以来一直未解），全部附带Lean 4形式化证明，总算力成本约2000美元。

https://openai.com/zh-Hans-CN/index/ten-advances-in-mathematics/。

Google DeepMind也在推进。

5月，AlphaProof Nexus解决了353个Erdos开放问题中的9个，证明了492个OEIS猜想中的44个，全部带有Lean机器验证。

同月，OpenAI推翻了Erdos 1946年提出的单位距离猜想，菲尔兹奖得主Tim Gowers表示他会“毫不犹豫地推荐这篇论文在《Annals of Mathematics》（数学最权威刊物）发表”。

预测市场Manifold上，“2026年AI解决千禧年大奖难题”的合约目前报价38%。

传闻、证据和赌注都在同一个方向上堆积。

悬赏100万美元的难题可以被解决，但如果解决的方式让数学停止生长，那100万美元买到的东西，可能远不值这个价。

Goodhart定律。已经再一次应验。：指标一旦成为唯一目标，就失去了度量价值的意义。

但要撑起万亿美元级以上的IPO估值，Anthropic和OpenAI不能只证明自己“安全”，必须证明“实现了全面超越人类水平的AI”，也就是ASI。

还有什么比解决困扰人类数百年的纯数学难题（费马大定理、N-S方程、庞加莱猜想等）更能赋予一家公司“神迹感”的？