OpenAI dice haber resuelto Navier-Stokes, estalla la polémica

OpenAI anunció el 8 de septiembre que uno de sus modelos internos había producido una demostración sobre uno de los Problemas del Milenio: la existencia y suavidad de las soluciones de las ecuaciones de Navier-Stokes. Estas ecuaciones describen el movimiento de los fluidos —desde el remolino en el desagüe de una bañera hasta el flujo de aire alrededor del ala de un avión o la circulación de la sangre en los vasos sanguíneos— y se estudian desde hace más de dos siglos sin que se supiera si sus soluciones permanecen siempre suaves, sin importar las condiciones iniciales. OpenAI afirma que su modelo demostró que, bajo ciertas condiciones, la solución de la ecuación diverge hacia el infinito en un tiempo finito, un fenómeno llamado "blow-up". El problema es uno de los Problemas del Milenio dotados con un millón de dólares por el Instituto Clay de Matemáticas, pero la versión demostrada por OpenAI incluye un término de forzamiento que la excluye de los criterios del premio; la empresa aclaró que no lo reclamará.

10.000 agentes de IA en 88 horas

Según OpenAI, la demostración fue producida por su modelo interno con la ayuda de unos 10.000 agentes de IA trabajando en paralelo durante cerca de 88 horas, y luego verificada en el lenguaje de prueba formal Lean. Justo antes de este anuncio, el matemático Tristan Buckmaster, de la Universidad de Nueva York, había publicado en redes sociales, junto con el matemático Levent Alpöge —empleado de Anthropic—, una demostración del mismo tipo de divergencia para las ecuaciones de Euler, una versión más simple de Navier-Stokes. En un comunicado publicado después, Buckmaster afirmó que OpenAI, al enterarse de los avances del dúo, había adoptado el mismo método para extender la demostración a la ecuación completa de Navier-Stokes. Explicó que, en una llamada con el investigador de OpenAI Sébastien Bubeck, le ofrecieron dos opciones: retirar a Alpöge de la lista de autores por su vínculo con Anthropic, o dejar que OpenAI publicara su resultado en solitario.

El desmentido de OpenAI y la inquietud de los matemáticos

Sébastien Bubeck, investigador de OpenAI, negó rotundamente estas acusaciones. Afirmó que el modelo interno de la empresa nunca tuvo acceso al trabajo de Buckmaster y Alpöge, y que el enfoque de OpenAI para las ecuaciones de Euler difiere fundamentalmente del de ellos. Sin embargo, reconoció que la demostración final para Navier-Stokes siguió un camino similar al método empleado por los dos matemáticos. En su comunicado oficial, OpenAI aseguró no haber consultado nunca su trabajo antes de su publicación, y no haber usado ningún dato de usuario específico para producir la prueba, aunque no descartó que datos anonimizados derivados del uso que los dos investigadores hicieron de sus productos pudieran haber contribuido indirectamente a mejorar sus modelos. Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, también se pronunció en redes sociales lamentando que no hubiera habido mejor coordinación.

• Fecha del anuncio: 8 de septiembre de 2026
• Método: unos 10.000 agentes de IA, cerca de 88 horas de cómputo
• Herramienta de verificación: el lenguaje de prueba formal Lean
• Equipo rival: Buckmaster (NYU) y Alpöge (Anthropic) demostraron primero el blow-up para las ecuaciones de Euler
• Problema del Milenio: un millón de dólares del Instituto Clay, no aplicable a esta versión del problema

El episodio va más allá de una simple disputa de prioridad. El matemático Tristan Buckmaster lo comparó con el momento en que la supercomputadora Deep Blue de IBM venció al campeón de ajedrez Garri Kaspárov en 1997, y afirmó que la comunidad científica necesita ahora un debate serio y sereno sobre el papel de la IA. La matemática Zsuzsanna Dancso, de la Universidad de Sídney, señaló que la conducta de OpenAI contradice los principios éticos básicos de las matemáticas: reconocer las fuentes y a los colaboradores. Sobre todo, la demostración aún no ha pasado por una revisión por pares independiente, lo que deja abierta una pregunta de fondo: ¿se trata de un resultado realmente verificado, o de una afirmación pensada para causar impacto?

Para la comunidad matemática de habla hispana, el episodio confirma que la velocidad de estos anuncios corporativos no sustituye a la revisión por pares. Universidades y centros de investigación en España y América Latina que empiezan a explorar la demostración formal asistida por IA deberán exigir, desde ahora, reglas claras sobre autoría y procedencia de los datos antes de anunciar cualquier resultado similar, precisamente para evitar disputas como la que hoy enfrenta a OpenAI y Anthropic.