Mientras los mercados tradicionales duermen el fin de semana, Markets.xyz opera acciones tokenizadas, oro y perpetuos las 24 horas → Descargá la app.
Espacio patrocinadoOpenAI anunció el martes que un modelo interno todavía sin publicar, operando a través de miles de agentes autónomos, produjo una resolución de las ecuaciones de Navier-Stokes en menos de cuatro días, una de las incógnitas más resistentes de las matemáticas y uno de los siete Problemas del Milenio.
La compañía presentó el resultado como un punto de inflexión para la IA aplicada a la ciencia, y sostiene que abre la puerta a que muchas de las preguntas más difíciles pasen a ser abordables por una máquina.
Qué dice haber probado
Navier-Stokes describe cómo se mueven los fluidos -el aire, el agua, la sangre-, y sostiene disciplinas que van del diseño de aviones a la predicción meteorológica. La pregunta abierta era si esas ecuaciones siempre describen un movimiento suave o si, en algún punto, pueden quebrarse.
La respuesta de OpenAI es que las ecuaciones tridimensionales pueden desarrollar una singularidad en tiempo finito, es decir, predecir velocidades infinitas que ningún fluido real alcanza. Al mostrar que el modelo matemático se rompe, la empresa afirma haber contestado la incógnita tal como la fija el Premio del Milenio.
Diez mil agentes, ochenta y ocho horas
El trabajo arrancó el 1 de septiembre, cuando OpenAI lanzó el modelo contra los seis Problemas del Milenio aún abiertos y Navier-Stokes mostró un avance inesperado. En la etapa final, según la compañía, unos 10.000 agentes trabajaban en paralelo sobre la misma incógnita, intercambiando mensajes entre sí hasta converger en una solución en torno a las 88 horas.
La pieza que vuelve creíble esa velocidad es la verificación. La prueba se formalizó en Lean, un software que comprueba cada paso de manera mecánica, de modo que no se trata de un texto que un revisor deba leer y creer, sino de una demostración que una máquina certifica línea por línea.
Una hazaña que todavía nadie confirmó
El entusiasmo choca con un límite: la prueba sigue siendo privada, con lo que ningún matemático externo pudo revisarla de forma independiente.
El Instituto Clay, que administra el premio, solo evalúa una solución después de su publicación en una revista con revisión por pares y de que sobreviva dos años en la comunidad, un proceso que su presidente, Martin Bridson, describió como deliberadamente pausado y absolutamente riguroso.
OpenAI aclaró que no reclamará el millón de dólares si su hallazgo se confirma. El «resuelto» de esta semana es, por ahora, un anuncio y no un veredicto.
La pelea por el crédito
El anuncio llegó horas después de que Tristan Buckmaster, matemático de la NYU, y Levent Alpöge, investigador de Anthropic, difundieran su propio trabajo sobre ecuaciones relacionadas, en el que llevaban cerca de un año.
Buckmaster sostiene que OpenAI abordó el problema recién al enterarse de su avance y que le ofrecieron un acuerdo incómodo: publicar y quedarse con el crédito a condición de retirar del paper el nombre de Alpöge, por su vínculo con Anthropic.
OpenAI negó haber accedido al trabajo del equipo rival, aunque admitió que no puede descartar del todo que datos anonimizados derivados del uso de sus productos hayan ayudado a mejorar sus modelos. Al margen de la disputa, el matemático Terence Tao, medalla Fields, calificó el trabajo de Buckmaster y Alpöge como un logro notable.
El costo de la proeza
Detrás de la velocidad hay una factura. El investigador Sébastien Bubeck situó el costo «en varios millones de dólares», unas 1.000 veces lo que la compañía había gastado en resultados matemáticos anteriores.
Contabilizado en cómputo, el esfuerzo de la semana consumió alrededor de 300.000 millones de tokens de salida -unos 22,5 millones de dólares a tarifas actuales, según cálculos de la prensa especializada-, de los cuales cerca de 130.000 millones correspondieron solo a Navier-Stokes.
Un patrón que se repite
No es la primera vez en la semana. Días atrás, Anthropic anunció que su modelo Claude había producido una prueba verificada por computadora del último teorema de Fermat, otro de los grandes desafíos abiertos de la disciplina.
Entre los dos laboratorios se dibuja una dinámica nueva, en la que los resultados llegan más rápido que la verificación y los anuncios, más rápido todavía. La comunidad matemática celebra el potencial y, a la vez, pide tiempo, el que ni la carrera comercial ni el ciclo de noticias parecen dispuestos a concederle.
