奥特曼预告下一代GPT，1万个Agent攻下千禧难题

在阿布扎比举办的ADIPEC 2026能源大会上，Sam Altman于当地时间11月2日透露了下一代GPT的关键信息。他谈到OpenAI此前在纳维–斯托克斯方程上的数学突破时指出，完成这项工作的主体是1万个由即将发布的下一代GPT驱动的Agent。

这些Agent连续运行了大约4天，始终保持协同工作。Altman强调，这套系统没有传统的层级架构，也没有指定的总负责人。每个Agent都能自主探索研究方向、共享进展，并根据已取得的成果决定后续行动。他表示：“没有层级，没有上级，完全去中心化。”Altman认为，这代表了一种全新的工作与科研模式。

此次发言也让外界首次获得了更清晰的线索：此前一直在OpenAI内部使用、性能远超GPT-6 Astra的研究模型，很可能就是即将面向公众推出的下一代GPT。

这场实验的核心是纳维–斯托克斯方程。该方程描述了水、空气等流体的运动规律，是流体力学中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。然而，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？简单来说，就是流体速度在有限时间内变得无限大，导致平滑运动状态发生数学意义上的失控。2000年，克雷数学研究所将此问题列入七大千禧年数学难题，并为每道题设100万美元奖金。

今年9月8日，OpenAI正式公布了研究成果。据OpenAI称，内部模型构建了一套数学证明：在施加平滑外力的条件下，一个最初静止、运动状态平滑的流体，可以在有限时间内形成奇点，同时保持总能量有限。这项构造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，最终在有限时间内导致速度发散。OpenAI表示，这项证明解决了纳维–斯托克斯问题正式表述中的C、D两个情形，并同步发布了论文和Lean形式化证明文件。

真正令人惊讶的是背后的研究过程。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，也可以运行代码。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，将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小时内完成了核心数学探索，期间交换了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，这已构成一套相当完整的AI辅助科研流程。

Altman此次透露的信息最值得关注的地方在于：下一代GPT的能力可能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：让大量由同一个基础模型驱动的Agent并行探索，彼此交换研究进展，逐步形成可以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了约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：底层模型本身的能力继续提升，大规模Agent协作的效率也在改善。不过，Altman目前并没有公布下一代GPT的具体型号、正式发布时间，也没有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。