OpenAIs KI-Beweis für Navier-Stokes wirft Fragen auf
Ein unveröffentlichtes Modell soll das Millennium-Problem in rund 88 Stunden gelöst haben – zwei Forscher fragen nun, woher es sein Wissen hat.
Symbolbild: In einem nächtlichen Büro zeichnet eine Person Wirbelkurven an ein Whiteboard, während daneben ein Monitor eine abstrakte Beweisstruktur zeigt und ein kleiner Server blinkt.
OpenAI hat nach eigenen Angaben mit einem unveröffentlichten Modell in rund 88 Stunden eine Lösung des Navier-Stokes-Problems samt formalem Lean-Beweis erzeugt, doch die Herkunft des Wissens ist umstritten.
Auf einen Blick
- Laut OpenAI lief der Agenten-Einsatz vom 1. bis 5. September 2026, rund 88 Stunden.
- Für dieses eine Problem nennt OpenAI 2,7 Millionen Nachrichten und 130 Milliarden Output-Token.
- Über alle versuchten Probleme hinweg: rund 300 Milliarden Output-Token, zu API-Listenpreisen etwa 15 Millionen Dollar.
- Der Lean-Beweis wurde der Zeitleiste zufolge am 6. September 2026 maschinell geprüft.
- Tristan Buckmaster (NYU) und Levent Alpöge (Anthropic) erzielten am 15. August einen verwandten Durchbruch.
OpenAI hat nach eigenen Angaben eine Lösung für das Navier-Stokes-Problem veröffentlicht, erzeugt von einem bislang unveröffentlichten Modell und begleitet von einer Ausarbeitung sowie einem formalen Beweis in Lean. Die Debatte dreht sich seither weniger um Strömungsmechanik als um die Frage, woher das Modell sein Wissen hatte.
Was OpenAI berichtet
Der Agenten-Einsatz lief demnach vom 1. bis zum 5. September 2026, rund 88 Stunden. Für dieses eine Problem nennt das Unternehmen 2,7 Millionen Nachrichten und 130 Milliarden Output-Token. Über alle in diesem Rahmen angegangenen Probleme hinweg summieren sich die Angaben auf etwa 300 Milliarden Output-Token, zu öffentlichen API-Preisen ungefähr 15 Millionen Dollar. Der Lean-Beweis wurde der Zeitleiste zufolge am 6. September 2026 maschinell geprüft.
Die Aufgabe selbst ist alt: Die Liste der Millennium-Probleme wurde am 24. Mai 2000 ausgeschrieben, und Navier-Stokes hat sich seither jedem Anlauf entzogen.
Der Streit um die Herkunft
Tristan Buckmaster von der NYU und Levent Alpöge, der bei Anthropic arbeitet, hatten fast ein Jahr an verwandten Fragen gearbeitet, mit Claude und mit GPT-5.6 Sol, und am 15. August einen Durchbruch erzielt. Beide stellen die Frage, ob das OpenAI-Modell Zugriff auf ihre Arbeit oder auf daraus abgeleitete Trainingsdaten hatte. OpenAI bestreitet einen direkten Zugriff auf ihre Sitzungen, räumt aber ein, man könne nicht ausschließen, dass „de-identifizierte“ Daten aus der Nutzung der eigenen Produkte in die Verbesserung der Modelle eingeflossen seien.
Mehr als ein Prioritätsstreit
Simon Willison ordnet die Veröffentlichung als Demonstration von Rechenmacht ein, bei der die Außenwirkung zweitrangig blieb, obwohl OpenAI absehen konnte, dass eine Lösung in Reichweite lag. Er benennt zugleich ein Risiko ohne saubere Antwort: Wer ein schweres Problem teilweise mit einem kommerziellen Chatbot bearbeitet, verbessert womöglich genau das Modell, mit dem ein Konkurrent dasselbe Problem zuerst abschließt.
Was offen bleibt
Für diesen Text war ausschließlich der Beitrag von Simon Willison abrufbar; die Ankündigungsseite von OpenAI antwortete mit einer Zugriffssperre. Nicht unabhängig geprüft sind daher der genaue Wortlaut und Umfang der Ankündigung, die Frage, ob der Lean-Beweis die vollständige Problemstellung abdeckt oder eine eingeschränkte Variante, sowie der Umgang des Clay Mathematics Institute mit einer KI-generierten Einreichung. Solange Fachleute das Argument nicht unabhängig durchgearbeitet haben, ist „gelöst“ eine Behauptung von OpenAI und kein gesichertes Ergebnis.
Häufige Fragen
Hat OpenAI das Navier-Stokes-Problem wirklich gelöst?
OpenAI sagt das. Eine unabhängige fachliche Prüfung ist aus den für diesen Text verfügbaren Quellen nicht belegt, und ob der Lean-Beweis die vollständige Problemstellung abdeckt, konnte hier nicht verifiziert werden.
Was bedeutet ein formaler Beweis in Lean?
Lean ist ein Beweisassistent: Jeder Schritt wird maschinell auf logische Korrektheit geprüft. Das schließt Rechenfehler weitgehend aus, sagt aber nichts darüber, ob die formalisierte Aussage der gemeinten Aufgabe entspricht.
Warum ist die Herkunft des Ergebnisses umstritten?
Zwei Forscher, die fast ein Jahr an verwandten Fragen gearbeitet und am 15. August einen Durchbruch erzielt hatten, fragen, ob ihre Nutzung kommerzieller Chatbots indirekt in das OpenAI-Modell eingeflossen ist.
