OpenAI Mengklaim Agen AI Menyelesaikan Masalah Milenium Navier-Stokes dalam 88 Jam

OpenAI mengumumkan pada 8 September 2026 bahwa sebuah sistem yang terdiri dari sekitar 10.000 AI Agent menyelesaikan satu solusi untuk masalah Millennium Navier-Stokes dalam waktu 88 jam. Sistem ini menciptakan aliran tiga dimensi khusus: awalnya benar-benar diam, setelah dikenai gaya eksternal halus, kecepatan lokalnya cenderung tak hingga dalam waktu terbatas, sementara energi kinetik total tetap terbatas. Kesimpulan ini sesuai dengan dua skema "keberadaan singularitas" C dan D dalam soal resmi Clay Mathematics Institute, dan telah menghasilkan bukti analitis sepanjang 166 halaman serta versi formalisasi Lean. Lebih mengejutkan lagi, model internal yang bertanggung jawab atas penalaran inti masih dalam tahap pelatihan, dengan kemampuan yang oleh OpenAI digambarkan sebagai "secara signifikan lebih kuat daripada GPT-6 Astra"; seluruh proyek Navier-Stokes menghabiskan sekitar 130 miliar token output dan menghasilkan 2,7 juta pesan Agent, dengan biaya komputasi mencapai jutaan dolar. Namun, bukti ini masih perlu ditinjau baris demi baris oleh komunitas matematika, dan Lean tidak dapat secara otomatis menjamin kesetaraan penuh antara proposisi formalisasi dan soal aslinya. Sementara itu, matematikawan dari New York University, Tristan Buckmaster, mempertanyakan apakah OpenAI secara tidak langsung memanfaatkan penelitian rahasia yang disimpan olehnya dan Levent Alpöge di Codex, serta menuduh OpenAI pernah berusaha memengaruhi atribusi hasil; OpenAI membantah telah melihat atau menggunakan data spesifik tersebut, tetapi mengakui tidak dapat sepenuhnya mengecualikan kemungkinan bahwa data yang telah dianonimkan pernah membantu meningkatkan model.

Penulis artikel, sumber: OpenAI

Persamaan Navier-Stokes digunakan untuk menggambarkan bagaimana fluida seperti air dan udara bergerak. Desain pesawat, prakiraan cuaca, aliran darah, dan penelitian laut semuanya didasarkan pada persamaan semacam ini.

Persamaan memperlakukan fluida sebagai medium kontinu, bukan melacak molekul satu per satu. Masalah yang belum terpecahkan dalam jangka panjang adalah: jika fluida tiga dimensi awalnya sangat halus, apakah ia akan tetap halus selamanya, atau mungkin muncul "titik singular" dalam waktu terbatas—di mana wilayah yang semakin kecil mengalami peningkatan kecepatan aliran yang terus-menerus menurut persamaan, hingga mendekati tak hingga.

Kekentalan biasanya meredam perubahan drastis. Madu mengalir lebih lambat daripada air karena kekentalannya lebih tinggi. Oleh karena itu, membuktikan bahwa fluida kental masih dapat menghasilkan titik singular jauh lebih sulit daripada menciptakan gerakan tak terkendali dalam lingkungan ideal tanpa kekentalan.

Cairan dalam dunia nyata tidak mungkin mencapai kecepatan tak hingga. Kesimpulan semacam ini terutama menunjukkan bahwa model cairan kontinu akan gagal dalam kondisi tertentu, bukan berarti pesawat, lautan, atau darah manusia akan mendadak mengalami kecepatan tak hingga.

Sistem OpenAI tidak membuktikan bahwa semua aliran Navier-Stokes akan menghasilkan singularitas, juga tidak menemukan solusi universal yang dapat langsung digunakan untuk peramalan cuaca.

Ia membangun sebuah contoh sebaliknya: fluida awalnya benar-benar diam, dan sebuah gaya yang halus secara spasial dan temporal serta terbatas diterapkan dari luar. Seiring perkembangan gerakan, sebuah vorteks berputar terus menyusut menuju pusat, sekaligus meregang secara aksial, bentuknya semakin menyerupai seutas spageti panjang.

Volume yang ditempati oleh vorteks semakin kecil, sementara kecepatan di dalamnya semakin cepat. Pada waktu singularitas yang ditentukan, kecepatan maksimum cenderung tak hingga, tetapi karena wilayah kecepatan tinggi secara bersamaan menyusut tajam, energi kinetik total sistem tetap terbatas.

Tantangan sebenarnya adalah tidak mungkin menciptakan singularitas dengan secara langsung menambahkan gaya luar tak terhingga. Model harus membuat akselerasi, tekanan, viskositas, dan transportasi momentum fluida itu sendiri menjadi sangat besar, namun saling meniadakan dengan cara yang sangat tepat, sehingga gaya luar yang diperlukan tetap halus.

Muncul pertanyaan di internet: bukti dari OpenAI menggunakan kekuatan luar, sehingga tidak menyelesaikan masalah milenium "yang sebenarnya".

Menurut soal resmi yang diumumkan oleh Clay Mathematics Instituteofficial problem, pernyataan ini tidak akurat.

Soal resmi menyediakan empat jalur pilihan. A dan B memerlukan bukti bahwa semua aliran tiga dimensi yang memenuhi syarat tetap halus selamanya tanpa gaya luar; C dan D memperbolehkan penggunaan gaya luar yang memenuhi kondisi kehalusan dan redaman ketat, dengan hanya perlu membuat contoh yang tidak memiliki solusi halus global.

Paper OpenAI menyatakan menyelesaikan C dan D sekaligus: satu untuk ruang tiga dimensi tak terhingga, dan satu lagi untuk ruang tiga dimensi periodik. Gaya dalam paper tersebut tidak hanya halus, tetapi juga memiliki dukungan kompak, artinya hanya beraksi dalam rentang ruang dan waktu yang terbatas.

Oleh karena itu, "menggunakan kekuatan eksternal" sendiri tidak akan membuat bukti menjadi tidak valid. Yang benar-benar perlu ditinjau adalah: apakah ada kesalahan dalam argumen di halaman 166, apakah kekuatan yang dibangun benar-benar memenuhi semua kondisi, dan apakah proposisi yang diformalkan dalam Lean sepenuhnya konsisten dengan paper dan judul resmi Clay.

OpenAI mulai melatih model internal baru pada 28 Agustus. Perusahaan tidak mengumumkan nama, jumlah parameter, atau metode pelatihan, hanya menyatakan bahwa kemampuan matematikanya meningkat pesat dan "secara signifikan lebih kuat daripada GPT‑6 Astra".

Pada 1 September, OpenAI mendengar kabar bahwa dua masalah Milenium mungkin mencapai terobosan, sehingga memutuskan agar model baru mencoba semua masalah Milenium yang belum terpecahkan, serta beberapa soal terkait yang relatif lebih mudah.

Agen dapat membaca versi cache internet, menjalankan kode, dan dibagi menjadi beberapa kelompok yang dapat berkomunikasi secara internal. Kelompok yang berbeda masing-masing meneliti jalur A dan B yang selalu halus, serta jalur C dan D untuk membangun singularitas.

Sistem pertama-tama membuat kemajuan pada pertanyaan terkait. Sekitar 100 agen berjalan selama sekitar 50 jam, memberikan bukti bahwa titik singularitas mungkin muncul pada persamaan Euler tiga dimensi tanpa gaya luar. Persamaan Euler dapat dipahami sebagai persamaan Navier-Stokes tanpa viskositas.

Para peneliti kemudian menganggap Navier-Stokes paling menjanjikan, sehingga memindahkan sumber daya yang sebelumnya digunakan untuk menangani soal lain, memberikan hasil persamaan Euler kepada Agent baru, dan mengganti versi model dengan versi yang telah dilatih lebih lanjut selama proses berjalan.

Beberapa tim terus mengeksplorasi berbagai solusi. OpenAI kembali menggunakan Codex untuk mengolah kesimpulan sementara yang valid yang dihasilkan oleh masing-masing tim, serta menyampaikan informasi ini secara silang kepada tim-tim lain. Pada akhirnya, agen terkait memperoleh hasil Navier–Stokes pada 5 September, sekitar 88 jam setelah agen pertama diaktifkan.

Setelah itu, GPT‑6 Astra membutuhkan 17 jam lagi untuk mengubah dan memverifikasi argumen tersebut menjadi bukti formal Lean.

Proyek Navier-Stokes menghasilkan sekitar 2,7 juta pesan Agent dan menghabiskan sekitar 130 miliar token keluaran; jika semua masalah matematis lain yang dicoba secara bersamaan dihitung, totalnya mencapai 4,9 juta pesan dan sekitar 300 miliar token keluaran. Mark Chen dan Sébastien Bubeck, pemimpin penelitian OpenAI, menyatakan bahwa biaya komputasi mencapai jutaan dolar, tetapi tidak mengungkapkan jumlah GPU aktual dan rincian biaya internal.

Lean adalah alat pembuktian formal. Selama pernyataan matematis dan asumsi yang digunakan ditulis dengan akurat, Lean dapat memeriksa apakah setiap langkah dapat diturunkan secara ketat dari langkah sebelumnya, menghindari lompatan logis yang mudah terlewat dalam pembuktian manual.

OpenAI mempublikasikan repositori kode yang memberikan dua hasil: ruang tak terbatas dan ruang siklik, serta menyediakan petunjuk untuk membangun dan memeriksa bukti secara independen. Ini memungkinkan para ahli eksternal untuk menjalankan kode secara langsung, tanpa harus hanya percaya pada rilis pers perusahaan.

Namun, Lean tidak akan memutuskan untuk manusia apakah soal yang Anda masukkan adalah soal yang sama.

Para peneliti masih perlu memastikan bahwa versi formal tidak melemahkan pernyataan asli, tidak memperkenalkan asumsi yang tidak seharusnya ada, objek analisis dalam makalah konsisten dengan definisi Lean, dan kode formal tidak menganggap kesimpulan matematis paling krusial sebagai aksioma. Quanta juga menunjukkan bahwa langkah tak terhindarkan dalam tinjauan manusia adalah memastikan bahwa pernyataan bukti Lean secara logis setara dengan masalah yang benar-benar ingin dipecahkan oleh para matematikawan.

Clay masih mencatat Navier-Stokes sebagai masalah yang belum terpecahkan. Menurut aturannya, sebuah solusi kandidat harus terlebih dahulu diterbitkan di publikasi yang memenuhi syarat, menjalani tinjauan ketat selama setidaknya dua tahun oleh komunitas matematika global, dan mendapatkan penerimaan luas sebelum memasuki proses pengakuan resmi.

OpenAI menyatakan tidak akan mengajukan hadiah senilai $1 juta. Terlepas dari apakah hadiah diajukan atau tidak, kesimpulan matematis tetap harus melalui proses pemeriksaan sejawat yang sama.

Hasil ini bukanlah sesuatu yang diciptakan secara sembarangan oleh AI dari awal.

Matematikawan Spanyol Diego Córdoba dan Luis Martínez-Zoroa selama bertahun-tahun telah meneliti pembentukan singularitas fluida melalui lapisan-lapisan vorteks yang bertumpuk. Gagasan utamanya adalah membangun aliran tak hingga lapisan yang masing-masing tidak memiliki singularitas, lalu memanfaatkan regangan skala besar untuk memperbesar vorteks skala kecil secara terus-menerus, hingga membentuk "kaskade tak hingga".

Mereka sebelumnya sudah dapat menciptakan singularitas dalam sebagian persamaan terkait, tetapi gaya luar yang digabungkan tidak cukup halus, sehingga tidak memenuhi syarat soal milenium.

Paper OpenAI mengutip jalur penelitian ini, sekaligus menambahkan pulsa osilasi, transportasi momentum, dan koreksi kesalahan bertahap untuk menjaga gaya luar akhir tetap halus. Matematikawan Charles Fefferman, yang menulis pernyataan judul resmi Clay, mengatakan kepada Quanta bahwa Córdoba dan Martínez-Zoroa adalah tokoh kunci dalam sejarah penelitian ini.

Oleh karena itu, meskipun OpenAI membuktikan keberhasilan penuh, hasilnya tidak dapat disederhanakan menjadi "AI berpikir mandiri selama 88 jam dan menyelesaikan masalah yang belum pernah didekati manusia". Deskripsi yang lebih akurat adalah, model baru ini melengkapi langkah kunci yang lama belum selesai, berdasarkan pada jalur penelitian manusia yang sudah ada, bimbingan tim, pencarian paralel dalam jumlah besar, dan alat formalisasi.

Kontroversi melibatkan matematikawan Universitas New York, Tristan Buckmaster, dan peneliti Anthropic, Levent Alpöge. Keduanya menyatakan bahwa ini adalah kolaborasi pribadi, bukan proyek resmi Anthropic.

Mereka memulai dari pekerjaan Córdoba dan Martínez-Zoroa, sambil menggunakan Claude, Codex, GPT‑5.6 Sol, dan Astra sebagai alat bantu penelitian. Pada 15 Agustus, keduanya memperoleh hasil seperti persamaan Euler dengan gaya luar halus, dan menyelesaikan verifikasi Lean pada 22 Agustus; rencana awalnya adalah menghabiskan beberapa minggu untuk menyusun bukti yang dihasilkan model menjadi makalah yang lebih mudah dibaca manusia.

Buckmaster mengatakan bahwa setelah informasi bocor lebih awal, mereka terpaksa mengumumkan penelitian tersebut secara mendadak pada 7 September. Ia secara jelas mengakui bahwa keduanya belum menyelesaikan masalah milenium Navier–Stokes yang lengkap, hanya mencapai hasil pada persamaan Euler dan sistem terkait lainnya.

Namun, ia berpendapat bahwa "membangun singularitas dengan meratakan gaya luar" adalah jalur yang cukup jarang, dan OpenAI baru mengalokasikan sumber daya besar untuk meneliti arah yang sama setelah mendengar kabar tentang terobosan mereka. Karena keduanya telah memasukkan draf dan proses penelitian mereka ke dalam Codex selama setahun terakhir, ia bertanya apakah model baru OpenAI telah terpapar atau dilatih dengan konten-konten tersebut.

OpenAI menyatakan bahwa para peneliti dan Agent tidak melihat bukti satu sama lain sebelum publikasi, dan tidak mengakses data pengguna spesifik apa pun untuk menyelesaikan tantangan ini. Perusahaan juga mengakui bahwa meskipun kemungkinannya sangat rendah, tidak dapat sepenuhnya mengecualikan bahwa data anonim yang dihasilkan dari penggunaan produk oleh kedua pihak pernah berkontribusi pada penyempurnaan model.

Kedua pernyataan ini tidak sepenuhnya bertentangan: tidak membaca draf pribadi secara langsung selama proses pemecahan masalah tidak berarti draf tersebut tidak pernah memengaruhi model secara tidak langsung melalui pemrosesan data sebelumnya. Namun, hingga kini tidak ada bukti publik yang dapat membuktikan bahwa pengaruh ini benar-benar terjadi, dan tidak mungkin untuk menelusuri sumber pelatihan spesifik berdasarkan bukti akhir yang dihasilkan oleh model.

Kontroversi selanjutnya meluas ke masalah penulisan dan komunikasi. Buckmaster menuduh Sébastien Bubeck pernah mengusulkan agar ia menjadi penulis utama versi revisi bukti OpenAI, tetapi karena Alpöge bekerja di Anthropic, ia tidak ingin yang terakhir ini dilibatkan; ia juga mengklaim bahwa pihak tersebut memberinya tekanan dengan menggunakan frasa seperti “mengapa harus merusak karier Anda sendiri”.

Bubeck membantah permintaan untuk menghapus Alpöge dari makalah Euler-nya sendiri. Ia menjelaskan bahwa diskusi terkait bertujuan untuk melibatkan Buckmaster dalam menulis ulang bukti Navier–Stokes milik OpenAI, dan melibatkan karyawan perusahaan pesaing sebagai penulis atas hasil model internal OpenAI akan menimbulkan konflik kepentingan. Bubeck juga meminta maaf atas frasa terkait karier, menyatakan bahwa ungkapannya sangat tidak tepat, namun bukan ancaman.

Deskripsi konteks percakapan dan niat sebenarnya dari kedua pihak masih berbeda, dan informasi publik yang ada belum cukup untuk menilai versi mana yang lengkap dan akurat.

Hasil matematika tradisional biasanya dapat dibangun menjadi garis waktu yang relatif jelas melalui draf paper, email, kuliah, dan preprint. Setelah AI ditambahkan, jejak penelitian tersebar di prompt, bobot model, pesan Agent, data pelatihan, repositori kode, dan catatan eksperimen internal perusahaan.

Seorang matematikawan mungkin mengajukan gagasan kunci, model tersebut memperluasnya menjadi bukti; model lain mungkin menyerap petunjuk serupa dari data pelatihan yang telah dianonimkan; tim peneliti kemudian mencari hasil lengkap melalui puluhan ribu Agent dan jutaan pesan. Makalah akhir dapat diverifikasi oleh Lean, tetapi Lean hanya dapat menjawab “apakah buktinya valid”, bukan “gagasan awalnya berasal dari mana”.

Insiden ini juga menunjukkan bahwa inferensi paralel skala besar sedang menjadi perangkat ilmiah baru. OpenAI tidak bergantung pada satu percakapan untuk mendapatkan jawaban, tetapi menginvestasikan jutaan dolar agar berbagai Agent menjelajahi banyak jalur kegagalan, lalu terus menyaring, mengumpulkan, dan mendistribusikan ulang sumber daya.

Artinya lebih mirip sebuah lembaga penelitian virtual yang didorong oleh model bahasa, daripada seorang matematikawan AI yang tiba-tiba mendapat ilham.

Jika terbukti bertahan terhadap tinjauan, ini akan menjadi salah satu pencapaian matematis paling penting yang pernah diselesaikan dengan bantuan AI, serta menandakan bahwa model mutakhir telah melangkah dari mengorganisir literatur dan memformalkan bukti yang sudah ada, menuju menyelesaikan penelitian orisinal yang belum selesai oleh manusia.

Namun, masalah yang ditimbulkan oleh terobosan ini sama besarnya: ketika proses penelitian bergantung pada model tertutup, data pelatihan yang tidak dapat diperiksa, dan skala komputasi yang tidak terjangkau oleh akademisi biasa, sistem saat ini belum memiliki jawaban yang matang mengenai bagaimana pihak luar dapat mereproduksi hasil, melindungi karya yang belum dipublikasikan, dan memberikan kredit akademik.