OpenAI заявляє про прорив у задачі Navier–Stokes: 10 000 агентів проти задачі на $1 млн

Автор ·

OpenAI повідомила, що їхня система з десятків тисяч AI-агентів допомогла знайти розв’язання однієї з найскладніших математичних задач сучасності — проблеми Navier–Stokes із переліку Millennium Prize Problems з призовим фондом $1 млн. Але разом із заявою про прорив компанія отримала й хвилю критики та порівнянь з Anthropic.

Йдеться про рівняння, які описують рух рідин та газів. Одне з ключових питань: чи можуть ці рівняння «зламатися» — тобто дати нескінченну швидкість за скінченний час, навіть якщо початкові умови гладкі й акуратні. Математики б’ються над цим десятиліттями, а OpenAI стверджує, що її система знайшла доказ приблизно за 88 годин обчислень.

За описом компанії, вони запустили близько 10 000 агентів одночасно. Кожен агент мав доступ до інструментів, коду, міг виконувати обчислення й ділитися проміжними результатами з іншими агентами. У сумі це дало 2,7 млн повідомлень між агентами й близько 130 млрд токенів вихідних даних. На цій основі система нібито побудувала розв’язання, яке показує: у певних умовах рідина може утворити сингулярність за скінченний час.

Далі в гру вступила модель GPT-6 Astra: її використали для формалізації та перевірки доказу в системі Lean — це спеціальне програмне забезпечення, яке крок за кроком перевіряє математичні докази. Якщо Lean приймає доказ, це означає, що формально в ньому немає логічних дірок, принаймні в межах заданих аксіом і формулювань.

Однак історія не обійшлася без конфлікту. Над близькими задачами в теорії рідин уже працювали математик Трістан Бакмастер з NYU та дослідник Anthropic Левент Алпьодже. За їхніми словами, OpenAI могла дізнатися про їхній прогрес і потім масово націлити своїх агентів на Millennium-проблеми. OpenAI заперечує, що користувалася їхніми напрацюваннями, і наполягає на незалежності свого результату. Профільні медіа на кшталт TechCrunch, WIRED та Scientific American уже розбирають як наукову частину, так і етичну сторону цієї історії.

На мій погляд, найцікавіше тут навіть не сама задача Navier–Stokes, а масштаб підходу. Це не історія про «геніальний» один чат-бот, який раптом осяяло. Це історія про куплений OpenAI масив паралельного мислення: тисячі агентів, інструменти, час і величезний обсяг обчислень, зведені в єдину дослідницьку машину.

Чому це важливо

Для українського ринку це сигнал одразу в кількох напрямах.

  • Новий спосіб міряти «силу» моделей. Уже замало питати, що вміє один GPT чи Claude в одному діалозі. Важливіше — що може зробити система з тисяч агентів, доступом до коду, інструментів та часу. Це інший рівень планування R&D-проєктів: від «одного асистента» до «команди агентів».
  • Приклад для наукових груп. Українські математики, фізики, біологи можуть дивитися на це як на прототип нової лабораторії: не лише «поставити ChatGPT питання», а будувати власні мультиагентні пайплайни навколо відкритих моделей і інструментів перевірки (той же Lean чи його аналоги).
  • Етика й конкуренція. Конфлікт із Anthropic показує: у гонці за науковими проривами правила гри ще не усталені. Якщо ви працюєте в університеті чи R&D-відділі в Україні, варто вже зараз думати про політику спільного доступу до препринтів, коду й даних, щоб мінімізувати такі «ножові бої» за авторство.
  • Інфраструктура як ключовий ресурс. OpenAI фактично продемонструвала, що доступ до гігантських обчислювальних ресурсів і вміння організувати тисячі агентів може стати вирішальним фактором у фундаментальній науці. Для нас це аргумент на користь інвестицій у хмарні потужності, спільні дата-центри й програми доступу до них для університетів та стартапів.

Якщо цей доказ Navier–Stokes витримає перевірку спільнотою, це буде не лише математичний прорив, а й поворотний момент у тому, як ми взагалі уявляємо собі наукове відкриття: не один вчений чи навіть група, а «країна агентів», що працює разом над однією проблемою.

Джерело: The Neuron (https://www.theneurondaily.com/p/openai-s-1m-math-breakthrough-sparked-a-fight-with-anthropic)