OpenAI「破解」千禧年難題同日爆抄襲羅生門：學者一句「你偷睇咗我份手稿」惹嚟軒然大波

9月8日，OpenAI公佈一篇長文，宣佈其內部一套多智能體系統，就數學界懸而未決近90年嘅納維-斯托克斯方程，交出一份解答。系統耗時88小時，調動近1萬個AI智能體，生成約130億個Token，產生270萬條智能體之間嘅交互訊息，並借助內部模型GPT-6 Astra完成Lean形式化驗證，同時公開長達165頁嘅論文，以及可供外界獨立查核嘅Lean程式碼庫。

不過要講清楚，OpenAI呢個「解答」有一個關鍵限定。克雷數學研究所（Clay Mathematics Institute）官方定義嘅題目分四個方向：A、B方向要求證明喺無外力情況下，光滑解永遠存在；C、D方向則容許構造光滑外力，令方程喺有限時間內無法維持光滑解。OpenAI證明嘅係C、D方向——即喺加咗「光滑外力」條件之後，流體嘅局部速度會喺有限時間內變得無界。呢個並非最經典嘅無外力版本，克雷研究所官方頁面截至發稿依然將呢道題標記為「未解決」。呢個限定唔係吹毛求疵：「解決咗官方版千禧年難題」同「喺加咗條件嘅版本入面證明會爆破」，係兩件唔同分量嘅事，讀者宜以此為準，唔好單憑「破解千禧年難題」呢句標題就照單全收。

而呢單新聞真正嘅爆點，其實喺攻克方式背後嘅一場學術羅生門。紐約大學數學家Tristan Buckmaster公開發聲明指出，佢同Anthropic數學家Levent Alpöge近一年一直借助Codex同Claude，沿住兩位數學家Cordoba同Martinez-Zoroa早前開拓嘅路線，鑽研呢條「加外力」方向，並將草稿全部存喺OpenAI嘅Codex入面；8月中開始，二人進度明顯加快。Buckmaster指控，OpenAI聽到相關傳聞之後，搶先動用巨額算力做出競爭性成果，並質疑OpenAI模型有冇讀取或訓練過佢哋喺Codex入面嘅私人草稿。佢仲提到，曾被要求喺排除合作者Alpöge（Anthropic員工）嘅前提下先可以獲得署名。OpenAI項目負責人Sebastien Bubeck公開否認曾用二人嘅提示或證明去指導自家模型，但OpenAI官方博文亦承認，「唔能夠完全排除，經過去識別化處理嘅用戶使用數據，有可能曾經改善過模型」。呢單指控嘅份量，遠超一般「學術優先權爭議」——涉及嘅係AI公司會唔會偷用客戶私人數據嚟同客戶自己競爭，呢個問題近日亦有其他科技公司高層公開質疑過。

至於數學家陶哲軒嘅評論，重點並非資源消耗戰，而係擔心呢類靠巨額算力搶答案嘅做法，會將一條本身有助推動整個數學領域嘅開放問題，異化成純粹嘅病毒式宣傳素材，削弱研究者公開分享進度嘅意欲。陶哲軒同時形容Buckmaster同Alpöge二人嘅工作係「了不起嘅成就」。

Luna降價80%背後：由「賣調用次數」轉去「賣確定性」

同樣喺9月8日，OpenAI CFO Sarah Friar喺高盛「Communacopia + Technology」科技大會上，交代咗公司入門級推理模型Luna嘅最新戰績——但要留意，Luna降價80%呢個決定本身，OpenAI早喺7月31日已經公佈；Friar喺會上講嘅，係降價推出約五星期之後嘅成效數據，並非新公佈。

根據Friar披露，Luna降價之後，使用量按月大約升咗10倍；OpenAI企業端收入喺6至7月按月增長32%，遠高於全公司整體年化20%嘅平均增速；程式碼助手Codex累計用戶已突破2500萬。企業端同消費端收入規模，亦已喺年中前提早達到大致持平，快過公司原定年底打平嘅目標。呢批數字全部由公司自行披露，未經第三方獨立審計，讀者宜留意呢一點，但多間獨立財經媒體報道口徑一致。

Friar喺會上仲直接點名，將Luna同Z.ai（智譜AI旗下嘅國際品牌）嘅GLM 5.3模型喺雲端部署成本上比較，聲稱Luna更平。呢個具體點名，正正反映出OpenAI呢波降價嘅真正目標——唔止係搶佔市場份額咁簡單，而係將閉源模型嘅定價，壓到接近甚至低過企業自建開源集群嘅硬件同運維成本。當連最平嘅閉源模型都平過自己訓練同運維一套開源架構，對缺乏頂尖算法團隊嘅絕大多數企業嚟講，「私有化部署」呢條路已經越嚟越難行得通。

另外，Friar提到OpenAI喺晶片設計方面嘅進展：與Broadcom聯合開發嘅Jalapeño晶片已完成流片（tape-out），耗時少於9個月，初步樣本顯示成本較一般AI圖形處理器低約一半，目標喺2026年底前部署。呢款晶片並非OpenAI獨力自研，而係同Broadcom合作嘅成果，但佢背後代表嘅底層成本優勢，正正係支撐Luna可以斗膽大幅降價嘅硬件基礎。

低價策略帶嚟嘅結構性轉變，係呢單新聞入面最值得留意嘅商業邏輯：當一次AI調用嘅成本，低過一名初級員工嘅人手複核成本，企業採購AI就由財務負擔，變成利潤來源。未來幾個季度值得留意嘅，係嗰啲靠低價切入企業服務嘅AI初創企業，能唔能夠捱得住巨頭嘅補貼戰；而隨住AI介入越嚟越硬核嘅基礎科學領域，學術界同AI公司之間喺數據使用、研究誠信上嘅張力，相信只會越演越烈——納維-斯托克斯呢單羅生門，好可能只係開端。