OpenAI resolvió las matemáticas pero nadie está contento: la batalla de Navier-Stokes

El Code Report del 11 de septiembre de Fireship cuenta la pelea científica más extraña de la semana: OpenAI anunció que un modelo interno había resuelto las ecuaciones de Navier-Stokes. Según la empresa, unos 10.000 agentes trabajaron durante 88 horas y produjeron 300.000 millones de tokens. Ese es el relato recogido por la BBC y The Guardian; la factura, según TechCrunch, equivale a 22,5 millones de dólares en cómputo a las tarifas actuales.

El objeto de la disputa se remonta al siglo XIX: el ingeniero francés Claude Navier fue el primero en convertir el movimiento de los fluidos en ecuaciones, y décadas después el matemático irlandés George Stokes corrigió y completó el trabajo. Las ecuaciones de Navier-Stokes resultantes son, a grandes rasgos, el F=ma de los fluidos: les introduces la velocidad y la presión actuales, y te dicen cómo se moverá el fluido un instante después. Los ingenieros confían en estas ecuaciones desde hace casi 200 años — los pronósticos de huracanes, el diseño de alas de avión y las simulaciones de sangre bombeada por los vasos se apoyan todas en ellas. Pero para los matemáticos la confianza no basta; exigen una prueba.

La pregunta sin respuesta es sencilla: ¿pueden estas ecuaciones romperse alguna vez — puede la velocidad de un fluido dispararse hasta el infinito en algún punto? La pregunta era tan difícil que en 2000 el Clay Mathematics Institute la nombró uno de los siete problemas del Milenio, con un millón de dólares como recompensa. Reclamar el dinero sigue uno de dos caminos: demostrar que las ecuaciones nunca se rompen, o exhibir un solo caso en que sí lo hagan.

Uno de los pocos a quienes les importaba es Tristan Buckmaster, profesor de matemáticas en NYU, que ganó el Clay Research Award en 2019 por trabajos sobre estas mismas ecuaciones. El año pasado se asoció con Levent Alpoge, un matemático que trabaja en Anthropic. Apoyándose más fuerte en Claude Code y Codex en agosto, la pareja aceleró, y el 15 de agosto hicieron que las ecuaciones de Euler simplificadas se vinieran abajo. No era el problema del millón de dólares, pero era lo más cerca que nadie había estado jamás.

Lo que sigue es la afirmación central del video: a finales de agosto, mientras entrenaba un nuevo modelo, OpenAI decidió entregarle de una vez todos los problemas del Milenio sin resolver y observar qué pasaba. En cuestión de semanas, la empresa anunció una prueba de Navier-Stokes — usando, dice el video, el método novedoso exacto que Buckmaster y Alpoge habían pasado un año vertiendo en Codex.

El 3 de septiembre Buckmaster envió un correo a OpenAI para preguntar qué estaba pasando, y ese domingo habló por teléfono con el investigador que dirigía el proyecto. Según la declaración de cuatro páginas de Buckmaster, primero le dijeron que al modelo solo se le había dado el enunciado del problema; a medida que avanzaba la llamada surgió que todo el equipo había trabajado en ello, que el prompt se había escrito con Codex, y que el esfuerzo había comenzado días antes al oír rumores de su trabajo. La pregunta de si el modelo había sido entrenado con sus sesiones de Codex quedó sin respuesta; la empresa dice que no se accedió a ningún dato de usuario.

Buckmaster afirma además que le ofrecieron dos opciones: publicar primero el resultado de Euler y luego ser acreditado en la prueba de OpenAI como el que más se había acercado, o escribir él mismo el artículo de Navier-Stokes dejando fuera a Alpoge — un empleado de Anthropic. Dice que cuando rechazó ambas y amenazó con hacerlo público, la respuesta fue preguntarle por qué arruinaría su carrera. OpenAI disputa este relato; Sam Altman dice que todos de su lado actuaron con integridad y que fue Buckmaster quien hacía amenazas.

El martes por la mañana Buckmaster y Alpoge publicaron tres pruebas además de la declaración de cuatro páginas; esa misma tarde OpenAI publicó su propia solución con una entrada de blog insistiendo en que las pruebas difieren significativamente. Al día siguiente se extendieron rumores de que la empresa está cerca de verificar otro problema del Milenio. El comentario más sensato vino de Terence Tao: cuando hasta las conversaciones informales sobre trabajo inconcluso pueden convocar flotas de agentes ansiosos por publicar primero, los matemáticos simplemente dejarán de compartir ideas, deshaciendo siglos de ciencia abierta.