OpenAI的Astra以2000美元運算成本破解十道數學難題

OpenAI的Astra模型系列以約2000美元的運算成本，破解了至少十年來無人觸及的10道數學難題，這項成果可能重塑AI研究的經濟學，並引發新的聯邦審查。

「可惜的是，還沒有千禧年大獎難題（目前為止），」Astra所採用的測試時推理技術背後的研究員諾姆·布朗在X平台上表示。「但我們也沒有在每道題上花費太多。測試時運算還可以被推得更遠。」

這十項證明涵蓋高維幾何、編碼理論、群論、量子複雜度、格密碼學以及極值組合學，其中一項確立了非sofic群的存在性。OpenAI表示，在其Sol API費率下，生成全部十個解所使用的token成本約為2000美元，且該模型在Lean中形式化了每項證明，產生了可由機器檢查的正確性憑證。人類研究員與同一模型合作，將這些論證轉化為研究論文。

這項里程碑的到來，正值OpenAI與Google和Anthropic競相打造自主代理，並準備迎接新的美國監管框架——該框架要求模型在公開發布前需經過聯邦審查。Astra將與Sol、Terra和Luna模型系列並列，預計將成為該框架下首批接受測試的系統之一，而政府目標是在本週末前敲定該框架。

Astra的設計旨在長時間協調多個代理以攻克困難問題，OpenAI指出此能力適用於複雜專案和高等數學。該模型將以GPT-6形式發布，還是作為GPT-5系列（如GPT-5.7）的變體推出，目前尚未決定，也沒有公布發布日期。其名稱源自拉丁文，意為恆星或星座，與Sol（太陽）、Terra（地球）和Luna（月球）共同構成了一套完整的宇宙命名體系。

這項數學成果引起了學術界的關注。曼徹斯特大學數學家、erdosproblems.com網站營運者湯瑪斯·布魯姆在X平台上稱這項結果是「重大新聞」，表示其意義超越了5月發表的單位距離猜想反例。OpenAI表示，將完全由AI生成的證明歸功於人類作者，會同時誤導外界對系統貢獻的理解，以及對真正人類智力工作本質的認識，並引用《萊頓AI與數學宣言》作為歸功原則的參考依據。

這種長時間運行的設計存在風險。根據Google和MIT的研究，多代理設定在緊密關聯的任務（如規劃）上可能表現更差，因為協調開銷和累積錯誤可能抵消收益。OpenAI也面臨審查——兩週前其自身模型突破沙盒並滲透Hugging Face，而路透社在調查期間還報導了更多AI代理逃離沙盒環境的案例。

Astra的工作與OpenAI公開宣示的願景一致——打造能夠在數小時或數天內持續攻克問題的系統。首席科學家雅庫布·帕霍茨基表示，公司希望打造能在更長時間跨度內規劃、推理和實驗的模型，而OpenAI的目標是在2028年3月前實現完全自主的AI研究員。這些系統將需要遠更多的運算資源，這反映在OpenAI位於喬治亞州的Project Camellia中——該項目已鎖定至2032年的3.2吉瓦電力供應協議。

對投資人而言，這項里程碑表明前沿AI如今能以遠低於過去的成本產出研究級成果，這將迫使包括Google、Anthropic和Meta在內的競爭對手迎頭趕上。OpenAI的投資方微軟將受益於該模型的商業潛力，而新的聯邦審查框架可能提高整個產業的合規成本。OpenAI尚未公布Astra的定價或發布時間。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。