一场数学证明引发的信任危机：OpenAI、Codex与暴涨的VVV

撰文：Shannon@金色财经

如果你把最私密的研究草稿存进了一家AI公司的产品里，这家公司会不会偷偷"看"到并抢先发表？

2026年9月9日，中心化的AI大模型长久以来的“没有隐私”“时刻被监控”被彻底摆上了桌面。

起因是OpenAI于美国时间9月8日宣称其最新内部模型解决了千禧年大奖难题之一的"纳维-斯托克斯方程"（Navier-Stokes equations），成为轰动数学圈的新闻。此次突破也被认为是AGI已经来临的标志性事件。

但是，事情接着反转了。

纽约大学柯朗研究所数学家Tristan Buckmaster与Anthropic数学家Levent Alpöge站出来了，他们指控OpenAI“窃取”并训练了他们存在OpenAI的Agent Coding工具Codex里面的大量未发表的推导草稿，从而抢先发表他们的成果。核心问题很简单，也很尖锐。

而几乎在同一时间，一枚主打"隐私推理"的加密代币Venice Token（VVV）单日暴涨超过40%，刷新历史新高。

两件事看似不相关，实则被同一根线串了起来，那就是人们对中心化AI公司数据处理方式的不信任。

OpenAI“窃取”争议的来龙去脉

故事的主角是纽约大学柯朗研究所数学教授Tristan Buckmaster，以及供职于Anthropic的数学家Levent Alpöge。

两人花了大约一年时间，借助AI模型，主要是OpenAI的Codex，也用到了Claude，合作攻关"纳维-斯托克斯方程"（Navier-Stokes equations）。这是七大"千禧年大奖难题"之一，悬赏一百万美元，此前只有庞加莱猜想被解决过。他们沿着数学家Diego Córdoba与Luis Martínez-Zoroa此前开创的思路，把"粗糙外力"下的爆破（blowup）结果推进到了"光滑外力"情形，并在8月中旬取得了3D欧拉方程、Boussinesq方程等一系列爆破结果，随后用Lean完成了形式化验证。整个研究过程中，两人把全部草稿都上传保存在了OpenAI Codex的私人会话里。

麻烦出现在9月初。据Buckmaster所述，9月6日OpenAI研究员Sebastien Bubeck告诉他，OpenAI内部模型已经用同样的Córdoba-Martínez-Zoroa思路解决了纳维-斯托克斯方程本身，声称这一过程"人类参与极少"。（见Buckmaster声明文件：https://cims.nyu.edu/~tristanb/statement.pdf）

Buckmaster随即向OpenAI提出质疑，这个OpenAI内部模型是否曾读取或训练过他们存放在Codex里的草稿？他表示自己两次追问，得到的回复要么是"模型不会调取用户数据"，要么干脆没有回应。（“I asked whether the model had been trained on, or had access to, our sessions in Codex, into which we had been putting all our drafts for the whole of this project. I was told the model did not look up user data. I asked again, about training, and I did not get an answer.”）更让他不满的是，Bubeck提出了两种方案——要么与OpenAI协调统一发布，要么由Buckmaster自己执笔但把功劳归于OpenAI内部模型——而且据称两次提议把Alpöge从作者名单中剔除，理由是他任职于竞争对手Anthropic。当Buckmaster表示要公开此事时，Bubeck据称回应"你为什么要毁掉自己的职业生涯"；被追问后又说"如果你不想让我客气，那我也可以不客气"。

9月8日，Buckmaster联合Alpöge及另一位合作者Matei Coiculescu公开发表了三项爆破结果，并同步发布了详述整个过程的长文声明（文件地址：https://cims.nyu.edu/~tristanb/statement.pdf）。几乎同时，OpenAI也公布了纳维-斯托克斯方程的完整证明。

需要强调的是，Buckmaster本人措辞非常谨慎。他明确表示自己并未指控OpenAI确实窃取或训练了他们的数据，只是"提出了问题却没有得到答案"，选择把事实公开是因为"不愿意让一连串官方声明陈述他明知是假的东西"。他也未见过OpenAI的证明细节，无法判断对方是否真的用到了自己的数据。

而且事后发现，9 月 3 日市场传言OpenAI最大竞争对手Anthropic可能解决了某个重大公开数学问题的传闻，这个大问题极可能是"纳维-斯托克斯方程"（Navier-Stokes equations）。于是OpenAI马力全开，用了不超过四天时间（88小时）集中火力， 调度10000 个 Agent 以远超任何传统学术机构所能调度的算力资源和最前言模型，消耗约1300亿输出 token，后发超车解决了"纳维-斯托克斯方程"（Navier-Stokes equations）这一困扰人类几百年的问题。也由此可见头部AI公司间竞争之激烈。

各方怎么说

• OpenAI官方：研究员Sholto Douglas与Will Depue公开否认公司访问或用用户私人聊天记录训练模型，称这种情况在现有数据管控下"基本不可能"发生。

• Sebastien Bubeck本人：称相关指控"虚假且带有煽动性"，表示自己是按学术惯例行事，并放出了此前发给Alpöge的短信截图，内容是他主动提出协调发布、且强调荣誉应归于Buckmaster与Alpöge二人。他还透露OpenAI内部团队之所以开始攻关这一方向，是因为坊间流传"Anthropic已解决了其中两个千禧年难题"的传闻，加上想借此测试内部模型能力上限。

• OpenAI研究员Noam Brown与Anthropic研究员Sholto Douglas在社交媒体上以近乎讽刺的相似措辞互相"回敬"，被外界解读为两家公司之间火药味十足的暗中较劲。

• 围观学者：有评论者指出，如果Bubeck确实使用过施压性言辞，这将让人重新审视OpenAI以往宣称的"模型能力"是否被夸大；也有人认为，比起两位数学家的私人恩怨，更值得关注的是一个更根本的问题——顶级AI实验室是否有能力、有动机，在"利益足够大"时看到并"截胡"用户的私有工作成果。

• 陶哲轩（Terence Tao）则从纯数学角度给予高度评价，称Alpöge与Buckmaster成功把Córdoba与Martínez-Zoroa此前的思路推进到多个关键流体方程的有限时间爆破结果，是一项"了不起的成就"。

截至目前，双方各执一词。

OpenAI坚称未曾接触任何私人草稿，Buckmaster则表示自己没有得到明确答案。

这场争议尚无定论，但已经足以让许多人重新思考，把最有价值的原创工作，交给一家商业AI公司托管，究竟安不安全？

VVV为何暴涨？

几乎与此同时，隐私推理代币VVV创下历史新高，达到26美元，24小时涨幅超过40%。

促成这轮暴涨的原因是多重叠加的。

1、"隐私优先"叙事被这场OpenAI风波意外强化。Venice从创立之初就把自己定位为"不留存、不训练用户数据"的去中心化AI推理平台，直接对标OpenAI、Google等中心化厂商"永久存储对话记录"的做法。当Buckmaster的公开声明把"用户草稿是否被AI公司窃取用于训练"这个问题摆上台面时，恰好印证了Venice一直以来的核心卖点。你交给中心化AI公司的数据，理论上你无法完全确认它的去向。哪怕最终证明OpenAI确实没有接触相关数据，这起争议本身也足以让更多人重新审视：把重要、私密的工作成果放在别人的服务器上，到底意味着什么风险。

2、Anthropic IPO传闻带动整个"AI+加密"板块。市场传出Anthropic已聘请多家大行担任承销商、即将提交招股书，融资规模可能高达千亿美元级别，直接点燃了投资者对AI相关代币的整体热情，Bittensor、Near Protocol等同类项目也同步走高。

3、VVV自身的通缩型代币经济。Venice平台长期通过手续费回购销毁代币，流通量持续收缩；近期年化收入已突破1亿美元，机构如Kalshi也上线了VVV的合规永续合约，进一步提升了其"基本面"叙事的可信度。

AI时代，隐私为什么越来越重要

这场风波之所以能引发广泛共鸣，是因为它触及了一个越来越现实的问题。

当我们把工作、创意乃至最具商业和学术价值的原始构思都交给AI工具处理时，"数据主权"到底在谁手里？

尤其是以下几个方面：

原创性与归属权。学术研究、商业机密、创意手稿一旦进入某个AI平台的服务器，作者往往无法确切知道这些内容是否、以及如何被用于模型训练或内部研发。即便平台承诺"不训练用户数据"，普通用户也缺乏技术手段去验证这一承诺是否被严格执行。这正是Buckmaster反复追问却始终得不到明确答案的核心症结。

竞争性风险。在AI能力突飞猛进、大公司之间竞争激烈的背景下，"谁先看到你的思路，谁就可能抢先做出结果"不再是假设性的担忧。无论这次具体指控是否成立，它都提醒使用者：越是有价值的独家信息，托管在第三方平台上的潜在风险就越大。

信任的不对称。用户与AI公司之间存在天然的信息不对称——公司可以随时修改数据使用政策、训练流程，而用户几乎无法独立核实。这也是为什么"零留存""端到端加密""去中心化推理"这类隐私技术方案，正获得越来越多关注：它们试图用技术手段而非单纯的信任声明，来约束平台的行为边界。

监管与行业自律的滞后。目前围绕AI训练数据使用、用户协议透明度的监管仍在完善之中，行业内部对"什么可以拿来训练、什么不可以"也尚未形成统一共识，这使得类似争议在短期内很难被彻底厘清。

无论这次OpenAI与两位数学家之间的纠纷最终水落石出与否，它都已经成为一个标志性案例。

在AI越来越深度参与人类核心创造性工作的时代，"隐私"不再只是一个抽象的合规概念，而是关乎每个人能否安心地把自己最有价值的想法交给机器处理的现实问题。

附：Buckmaster声明

今天，Levent Alpöge 和我公开发布了三项成果：不可压缩多孔介质、Boussinesq 方程以及三维不可压缩欧拉方程在光滑外力驱动下的有限时间爆破。

我们认为我们还解决了亚耗散纳维-斯托克斯方程的爆破问题。但今天我们不会发布那篇论文：与上述成果不同，该结果的 Lean 形式化验证尚未完成。我们也还没有任何接近可展示的文稿。我提到这一点，是因为它暗示了一条通往无外力欧拉方程爆破的路径。

这一研究计划的源头并非我们，也不是由大语言模型提出的。该计划基本思路的功劳归于 Diego Córdoba 和 Luis Martínez‑Zoroa，他们多年来一直在探索构造外力驱动下的爆破。我们以他们的工作为起点，借助大语言模型将他们的计划推向完成。

具体来说，Levent 和我所做的是，将 Córdoba 和 Martínez‑Zoroa 的框架（他们在粗糙外力下取得了爆破结果），在大语言模型的大量帮助下，推进到光滑外力情形，并推广到不可压缩欧拉方程。使这条攻击路线成为可能的想法，属于 Córdoba 和 Martínez‑Zoroa。让我把我在私下对同事们说过的话在这里明确说出来：鉴于这一系列工作，我认为 Luis Martínez‑Zoroa 值得获得菲尔兹奖。

我与 Levent 的合作纯粹是个人之间的协作，不涉及任何机构协议，也没有我们各自雇主的正式参与。我们在整个过程中使用了多个大语言模型：Anthropic 的 Claude、OpenAI 的 Codex（尤其是 GPT‑5.6 Sol），以及最近的 Astra。后者仅用于文稿撰写和论证审核。

在过去一年的大部分时间里，进展缓慢。我们研读了文献，逐步升级了各种初步结果，直到获得了不可压缩多孔介质方程（光滑外力下）的有限时间爆破。大约一个月前，我们取得了真正的突破：8 月 15 日，我们得到了 Boussinesq 方程和欧拉方程在光滑外力下的爆破结果。可以说，Levent 发给我的第一个由 LLM 生成的证明，是我读过的最糟糕的；我们在 8 月 22 日用 Lean 完成了验证。自那以后，我们日夜不停地工作，试图理解这个证明并将其整理成可读的形式。

这个故事还有另一部分，老实说，我非常希望自己不必为此分心。我对这些论文的呈现质量并不满意。理想情况下，我们本希望花上数周时间，把 LLM 生成的证明改写成从第一页就可读的形式。这种程度的精心打磨，才是这些问题以及致力于这些问题的社区所应得的。尤其是 Boussinesq 和欧拉的几篇文稿，更接近于模型在人类指导下产生的输出，而非由人撰写的论文。特别是欧拉的文稿，只能被形容为“AI 垃圾”。对此我感到抱歉。其原因如下，涉及我们受到外部因素的压力。我这么说并非借口，而是解释。

我原计划在宣布我们的工作时说，结果本身并不重要。重要的是，一位数学家和一个大语言模型现在可以在一个月内完成所有这些工作。这对于我们培训学生、分配功劳、审稿以及判断什么值得一个人毕生投入的意义，无论怎样强调都不过分。这是一个深蓝‑卡斯帕罗夫时刻。社区需要就未来走向进行严肃而从容的讨论。然而，除了这些极其重要的发展之外，我却发现自己不得不写下别的事情。我想尽可能清楚地陈述所发生的事情。

9 月 3 日（星期四），有传言称 Anthropic 已经解决了一个重大开放问题，且 Levent 收到消息称我们进展的信息已被传递给 OpenAI，于是我写信给 OpenAI 的一位著名数学家。我在此完整引用我的邮件，因为我宁愿大家读到全文，而不是我的概括：

“您好 [...]

我们未曾谋面，但我曾在 [...] 担任过演讲者。

我写这封信是因为有一个传言似乎正在迅速传播，称 Anthropic 已经解决了一个重大开放问题。我不能确定自己就是那个被提及的人，但昨天 Courant 的一位同事给我发邮件询问此事——他是从英国的一位分析师那里听说的，而那位分析师又来自更上游——所以似乎可以合理推测就是我。我还了解到，科技界也有传言将 Levent Alpöge 与某个解决方案联系在一起。然而，关于具体解决了哪个问题，似乎存在很多混淆。

我还应该强调，这不是一个机构性努力。这只是我们两人之间纯粹的个人合作，背后没有任何正式协议。我用自己的研究经费支付我的团队使用的工具，包括向 OpenAI 支付了一笔不小的费用。我以前曾与 DeepMind 有过行业合作，那是有正式机构安排的。

我们确实在这一领域有我们确信的工作，我们很快就会发布，论文和形式化验证一起。我们刻意决定不匆忙发布一个 Lean 证书和一份未经打磨的预印本。我强烈认为，任何人读到的第一份东西应该是一个以正常方式呈现的数学论证，而不仅仅是一个形式化证书。

我直接写信给您，而不是公开发声，以便您掌握事实，可以在您那边进行处理。

祝好，

Tristan”

他当天回复：

“如果您愿意提供任何细节，那将有助于避免在此事上的竞争，而且总的来说，我们总是很高兴看到数学家利用我们的模型取得进展。此外，如果 OpenAI 这边能提供任何计算资源，我们也乐于提供。”

我要求下周再谈。9 月 4 日（星期五），我被问及是否能当天会面；我再次表示下周。9 月 6 日（星期日）中午 12:45，我被问及是否“今天任何时间”可以见面。Sebastien Bubeck 加入了会议。那天下午我们三人谈了两次。Levent 不在通话中。

我被告知，OpenAI 的一个内部模型已经生成了外力驱动纳维-斯托克斯方程有限时间爆破的证明。当 Levent 发短信询问确切陈述时，得到的回答是：“在 \(R^3\) 和 \(T^3\) 中存在外力爆破”，且“外力函数是光滑的，即 Fefferman 陈述中的选项 c 和 d”。我被告知证明约有 100 页。我并未看到它。

我应该在此说明我为什么如此解读他们的陈述——这将在下文讨论。通过光滑外力（Fefferman 问题陈述中的选项 c 和 d）通向克雷问题的路径，正是 Luis 和 Diego 开辟的、也是 Levent 和我悄悄选择攻击的方向。据我所知，几乎没有其他人在研究这个方向。这不是通过把问题陈述扔给模型几天就能得出的方向。当我听到“外力”时，我感觉到了明显的警示信号。

有人向我展示了一个提示词，并告诉我内部研究模型只是被给出了问题陈述。Levent 从 Sebastien 那里得知“人类输入非常少”。但后来发现这并不属实。在通话过程中，当他们的团队成员通过内部聊天向 Sebastien 发送更正和细节时，逐渐浮现出整个团队一直在研究这个问题，这只是他们尝试的众多方向之一；他们也曾从无外力问题开始；团队首先让模型处理更简单的问题，包括欧拉方程；就连向我展示的提示词也是通过提示 Codex 生成的；而且使用了极其庞大的计算资源。

我询问他们第一次发送提示词是什么时候。OpenAI 方面有一段时间没有直接回答。最终他们同意，提示词是在过去几天内发送的，即我们的工作信息到达 OpenAI 之后。

我问模型是否曾接受过训练，或是否能够访问我们在 Codex 中的会话——我们在整个项目中一直把所有的草稿都放在那里。我被告知模型不会查找用户数据。我再次追问训练方面的问题，但没有得到回答。

他们向我提出了两个方案。第一个方案是，我们发布欧拉结果，然后 OpenAI 在第二天发布它的纳维-斯托克斯结果。第二个方案是，在我发布欧拉结果之后，由我单独撰写一篇论文呈现纳维-斯托克斯结果，并承认是 OpenAI 内部模型解决了它。Sebastien 两次声称他希望将 Levent 从作者名单中移除，并说如果不是因为 Levent 在 Anthropic 工作，事情就会很简单，这让他非常恼火。他们还表示，如果 OpenAI 在我们之后发布，他们会说我们理应获得克雷奖，并说我们是“最接近这个问题的人类”。我拒绝了这两个方案。

我说，如果 OpenAI 按照提议的方式发布结果，我会将所发生的一切公之于众。对方的回答是：“你为什么要毁掉自己的职业生涯？”我回答说我是一名学者，并问他为什么认为公开会毁了我的职业生涯。对方回答说：“如果你不想让我客气，那我也可以不客气。”

过了一段时间，Levent 收到一条短信，提议他和 Sebastien 单独谈谈，并说“我不确定 Tristan 现在是否完全理性”。Levent 拒绝了，并表示所有对话都应和我进行。Sebastien 当晚又发了一封后续邮件，请求在 9 月 7 日（星期一）与我交谈。我没有回复。

我想明确说明我没有声称什么。我没有看过 OpenAI 的证明。我不知道他们的模型做了什么，或者怎么做的。我不知道我们的数据是否被使用。我没有指控任何人任何事。我只是陈述我所被告知的内容、时间，以及向我提出的建议。我陈述这些，是因为若不这样做，就只能任由一系列官方声明传播我明知是虚假的东西。

如果 OpenAI 的模型确实填补了通往纳维-斯托克斯的最后一环，那确实是一项了不起的成就，他们应该大声宣告，并保留完整的历史。

我更愿意谈论的是数学、Luis 和 Diego 的想法，以及这一切对我们其他人的意义。

最后，我要感谢整个数学界，在过去 24 小时里给了我极大的支持。