AREX Feed Article
Sam Altman 在 ADIPEC 称下一款 GPT「很快发布」：10,000 个 agent 无层级无老板协作约四天，产出 Navier-Stokes 工作
2026 年 11 月 2 日，OpenAI CEO Sam Altman 在阿布扎比 ADIPEC 能源大会开幕式上说，做出 Navier-Stokes 工作的 OpenAI 内部模型「很快就会发布，就是 the next GPT（下一款 GPT）」。视频字幕显示，他接着描述了这项工作的运行方式：「10,000 个 agent（智能体）工作了大约四天，不间断，彼此协作得非常完美。没有层级。没有老板。完全去中心化。」他称这是「我在 AI 历史上见过的最不可思议的时刻之一」（）。
这番话当天经三条渠道传开：X 账号 在 13:59（UTC）贴出引述并附上带时间戳的视频链接；独立账号 在 17:44 发布现场视频片段；在 19:37 收录了这一说法。但截至发稿，OpenAI 没有发布任何给出发布时间的官方公告；「解决了 Navier-Stokes 千禧年大奖难题」的说法，出自 OpenAI 的自述，奖项颁发方 Clay 数学研究所至今未认可任何解法（）。
ADIPEC 2026 开幕式期间的 OpenAI 与 ADNOC 签约现场，背景为阿布扎比天际线。图：The Thursday Times 报道卡片
「没有层级，没有老板」：一句话的三份记录
@deredleritt3r 的帖子发布于 2026-11-02 13:59:55（UTC），引述 Altman 原话并给出定位到约 5 分 32 秒的视频链接。视频是 YouTube 上标题为「FULL: Sam Altman Announces OpenAI Partnership With ADNOC & G42 to Transform Energy Operations | AC1B」的开幕式全程录像。经逐段核对，视频字幕包含与帖子一致的完整段落，以下为其中文译文：
当我们证明了第一个千禧年大奖难题时——那是即将发布的模型、下一款 GPT 的 10,000 个 agent，工作了大约四天，不间断，彼此协作得非常完美。没有层级。没有老板。完全去中心化。agent 们可以探索任何想探索的方向，分享进展，互相学习，自己决定要做什么。
三个多小时后，拥有约 4.36 万粉丝的独立账号 @chetaslua 发布了同一场活动的视频片段，摘出的要点与前一帖的引述一致，并把这件事与 OpenAI 9 月 8 日的公布联系在一起。这条帖子浏览超过 10.1 万次；@deredleritt3r 的帖子浏览超过 21.9 万次。
当晚 19:37（UTC），TLDR 简报以「Sam Altman 说下一款 GPT『很快就会发布』」为题收录了该说法。TLDR 属于二次聚合，没有为发布时间或性能叙事提供独立核实。两条帖子的视频都出自同一场活动，加上 TLDR 的转述，三方记录能共同证明的只有一件事：Altman 在这个场合作出了这番表述。
88 小时对「约四天」：OpenAI 在九月写过的机制
Altman 台上说的数字，与 OpenAI 自己 9 月 8 日公布的内容一致。按该页面的描述：8 月 28 日起，公司开始训练一个新的内部模型；9 月 1 日，受「两道千禧年难题已被解决」的传闻触发，OpenAI 启动了对全部未解千禧年难题的评估。
承担解题的是一套相互协调的 agent 系统：agent 可以读取缓存的互联网快照、运行代码，并被分成能组内通信的小组。OpenAI 给不同组发放问题陈述的不同变体——Navier-Stokes 的 A、B 两个变体对应证明方向，C、D 对应否证方向——再用 Codex 把各组的洞见整合起来喂回系统，中途还把底层模型升级为进一步训练后的版本。产出 Navier-Stokes 解的那一组，规模在 10,000 个并发 agent 的量级。
时间线也对得上：agent 们在 9 月 5 日（周六）得到解，距首批 agent 启动约 88 小时；Lean（机器可验证的证明检查语言）形式化与验证又花了 17 小时，由 GPT-6 Astra 完成。88 小时约合 3.7 天，与「约四天」吻合。按 OpenAI 的统计，仅 Navier-Stokes 一项，agent 们就发出了 270 万条消息、消耗约 1,300 亿输出 token（模型生成的文本单位）；全部尝试合计 490 万条消息、约 3,000 亿输出 token。
不过，「无老板」更接近台上的修辞。OpenAI 的官方描述里，这套系统靠提示设计、变体分发和跨组整合推进——页面明说，找到解的那组 agent「以这种方式被引导」。
「解决」仍是 OpenAI 的说法：C、D 命题与 Clay 的沉默
是 19 世纪提出的流体运动方程，飞机设计、天气预报和血流研究都在用它。1934 年，Jean Leray 证明了广义解的存在，而光滑解是否始终存在悬置了约 90 年。2000 年，Clay 数学研究所把「存在性与光滑性」列为七大千禧年大奖难题之一。
官方表述允许两条解题路径：证明光滑解始终存在（表述 A、B），或构造出有限时间内形成奇点的反例（表述 C、D）。OpenAI 称其系统确立了 C（和 D）：一个从静止、光滑出发的流体，在外力光滑、能量有限的前提下，速度在有限时间内增长到无限——一个向内螺旋、沿轴向不断拉长的涡旋。公开材料包括书面证明和 Lean 形式化，OpenAI 同时声明不打算为此申领千禧年大奖。
OpenAI 页面配图：蓝青色与橙色流线标出的涡旋，标注了「inward spiral（向内螺旋）」与「axial stretching（轴向拉伸）」
围绕这个「解决」的争议没有停过。9 月 1 日那则传闻，OpenAI 后来发现与 Anthropic 员工 Levent Alpöge 和纽约大学数学教授 Tristan Buckmaster 有关：二人用 Anthropic 的内部模型解决了「forced Euler」——Navier-Stokes 去掉黏性项后的极限问题（即欧拉方程正则性问题）的带外力版本，而 OpenAI 的 agent 们解决的是无外力版本（约 100 个 agent、约 50 小时）。OpenAI 在页面中承认两人在 forced Euler 上的优先权。The Thursday Times 的报道写道，OpenAI 的说法自九月公布以来卷入数学家之间的优先权争议，而 Clay 数学研究所没有认可任何解法。
为什么站在能源大会的台上
Altman 出现在 ADIPEC，是因为 OpenAI 当天在阿布扎比签下的合作。同日上午，ADNOC（阿布扎比国家石油公司）、阿布扎比科技集团 G42 与 OpenAI 的合作在阿布扎比王储 Sheikh Khaled bin Mohamed bin Zayed Al Nahyan 见证下签署；ADNOC 称将成为全球首家部署 OpenAI 前沿技术的能源公司，系统使用阿联酋境内基础设施上的 GPT 模型，用于油田规划、连接运营、资本与商业决策，ADNOC 自己的专家保留「对重大决策的监督」。
这届 ADIPEC 是第 42 届，11 月 2 日开幕、持续至 11 月 5 日。在同一场 Q&A 里，Altman 说「今年年初，AI 大多还不及我们最聪明的科学家，现在大多已超过他们」，说阿联酋约 80% 的年轻人每周使用 ChatGPT，并提到要把 ChatGPT、GPT-6 和「很快会有的未来模型」交到人们手中。被问当前最大的挑战，他给出一个词：「能源」。他还给出一组对比：六年前全球 token 用量最高的人（当时在 OpenAI 内部）每月约 10 万 token，如今用量最高者每月约 5,000 亿。
无人核实的「超过 Astra」，与没有日期的「很快」
现场片段的传播里混进了一句没有出处的加码。@chetaslua 的帖子称，该内部模型「最低算力点已超过 Astra 的最高水平」——这是发帖者自己的评论性转述，没有可核实的依据；OpenAI 九月页面的相关表述止于内部模型「显著强于 GPT-6 Astra」，没有按算力档的具体对比。
至于「很快」：九月页面写的是，这个内部模型的训练仍在进行，性能还在继续提升。Altman 对台下说：「你们很快都将亲眼见证这样的时刻。」而在 Clay 官网的名单上，Navier-Stokes 方程至今仍是一道在悬的千禧年难题。