La compañía afirma que un modelo interno, más potente que GPT-6 Astra, desplegó 10.000 agentes de IA para resolver el problema de Navier-Stokes.
La comunidad matemática exige verificación independiente mientras dos investigadores acusan a OpenAI de haber acelerado su trabajo tras conocer el suyo.
El anuncio que sacudió a las matemáticas
OpenAI aseguró el martes 8 de septiembre de 2026 que uno de sus modelos internos de inteligencia artificial (no disponible al público y “significativamente más capaz que GPT-6 Astra”) ha resuelto el problema de existencia y suavidad de las ecuaciones de Navier-Stokes, uno de los siete Problemas del Milenio seleccionados por el Clay Mathematics Institute en el año 2000.
El sistema desplegó aproximadamente 10.000 agentes de IA trabajando en paralelo durante 88 horas. Intercambiaron 2,7 millones de mensajes y generaron unos 130.000 millones de tokens de salida antes de llegar a una demostración analítica de 165 páginas. La verificación formal en Lean, el sistema de demostración de teoremas utilizado para validar argumentos matemáticos, requirió 17 horas adicionales.
“Este hito representa un trabajo sustancial realizado por matemáticos e investigadores de IA. Aunque no se trata de una culminación definitiva, sino más bien de una instantánea del progreso en el desarrollo de la IA”, escribió la compañía en su comunicado.
¿Qué es el problema de Navier-Stokes y por qué es tan importante?
Las ecuaciones de Navier-Stokes describen el movimiento de fluidos como el agua, el aire o la sangre. Son fundamentales en el diseño de aeronaves, la predicción meteorológica, la investigación del flujo sanguíneo y el desarrollo de corazones artificiales.
La pregunta que ha desafiado a los matemáticos durante aproximadamente 90 años es aparentemente sencilla: ¿las soluciones de estas ecuaciones en tres dimensiones permanecen siempre regulares o pueden desarrollar una “singularidad”, un punto en el que la velocidad del fluido aumenta sin límite en un tiempo finito?
La demostración de OpenAI afirma haber encontrado precisamente esa segunda posibilidad: que un fluido inicialmente suave y en reposo puede desarrollar una singularidad en un tiempo finito. El mecanismo descrito es un vórtice que se espiraliza hacia dentro y se alarga progresivamente mientras su energía permanece finita.
De confirmarse, sería un hito comparable, por su alcance simbólico, a la victoria de Deep Blue sobre Garri Kaspárov en 1997.
Solo uno de los siete Problemas del Milenio (la conjetura de Poincaré, resuelta por Grigori Perelman) figura oficialmente como solucionado. Cada uno lleva aparejado un premio de un millón de dólares, aunque OpenAI ha declarado que no reclamará el galardón.
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Acusaciones de plagio y una carrera contra el tiempo
El anuncio quedó eclipsado por una controversia que estalló horas antes de que OpenAI publicase su trabajo. La noche del lunes 7 de septiembre, Tristan Buckmaster (profesor de matemáticas de la Universidad de Nueva York) emitió un comunicado en el que afirmaba que él y Levent Alpöge, matemático que trabaja para Anthropic (empresa rival de OpenAI) habían estado investigando el problema de Navier-Stokes desde el año anterior utilizando herramientas como Codex de OpenAI.
Buckmaster, declaró que el 3 de septiembre descubrió que “la información sobre nuestro progreso se había transmitido a OpenAI” y que, la compañía NO había comenzado a trabajar en el problema hasta después de recibir esa información. Para demostrarlo, también incluyó fragmentos de correos electrónicos intercambiados con OpenAI sobre el trabajo y sus dudas sobre los plazos y métodos de la empresa.
“Quisiera dejar claro lo que no estoy afirmando”, matizó Buckmaster. “No he visto la demostración de OpenAI. Desconozco qué hizo su modelo o cómo lo hizo. No sé si se utilizaron nuestros datos. No estoy acusando a nadie de nada”. Aunque añadió que se sintió obligado a hacer público, “lo que me dijeron, cuándo y lo que me propusieron.. porque la alternativa es dejar que una serie de anuncios digan algo que sé que es falso”.
La respuesta de OpenAI no se hizo esperar. La compañía reconoció que intensificó su trabajo en el problema, después de conocer que otros matemáticos seguían una dirección similar, pero insistió en que no había visto su trabajo por ningún medio antes de que lo publicaran.
Sam Altman (consejero delegado de OpenAI) declaró: “Es cierto que lo intentamos porque la semana pasada hubo rumores en internet de que los modelos de Anthropic habían resuelto un problema del milenio y teníamos curiosidad por saber si los nuestros también podían hacerlo”.
OpenAI, también admitió que “no podemos descartar que los datos anonimizados derivados del uso que hacen de nuestros productos hayan contribuido a mejorar nuestros modelos”, aunque subrayó que sus pruebas “difieren significativamente” de las de Buckmaster y Alpöge.
La comunidad matemática pide cautela
A pesar de la magnitud del anuncio, la demostración aún no ha sido verificada de forma independiente ni aceptada por el Clay Mathematics Institute, que mantiene el problema en su lista de asuntos sin resolver.
La publicación de la prueba en Lean (un lenguaje de programación y sistema de demostración de teoremas que permite la verificación formal de argumentos matemáticos) es un paso significativo, pero no equivale a la validación por pares que exige la comunidad matemática para dar por resuelto un problema de esta envergadura.
Algunos de los matemáticos más respetados del mundo han expresado su preocupación por cómo el uso de la IA para resolver problemas matemáticos podría transformar la disciplina, especialmente cuando los resultados se anuncian antes de ser verificados y en medio de disputas sobre la originalidad y la atribución del trabajo.
Lo que está en juego de cara al futuro
Más allá de la polémica, el episodio revela varias dinámicas preocupantes.
La primera es, la velocidad a la que la IA está transformando la investigación matemática: en el último año, sistemas de IA han resuelto varios problemas que habían resistido a los matemáticos durante años o décadas.
La segunda es, la tensión entre la carrera comercial por los titulares y los protocolos de verificación científica.
La tercera y quizás la más inquietante, es la dificultad de establecer atribuciones claras cuando el trabajo humano y el de las máquinas se entrelazan de forma tan íntima.
El problema de Navier-Stokes sigue oficialmente sin resolver. Si la demostración de OpenAI resiste el escrutinio, estaremos ante un punto de inflexión histórico.
De lo contrario, se quedará como un recordatorio de que en la era de la IA, la línea entre el descubrimiento genuino y el marketing ambicioso es más difusa que nunca.
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