A OpenAI anunciou em 8 de setembro de 2026 que havia chegado a uma solução para o problema de Navier–Stokes (Navier-Stokes), um dos Problemas do Milênio que permanecem em aberto há cerca de 90 anos. No entanto, o anúncio não foi tratado como uma solução definitiva pela comunidade matemática, pois a empresa ainda não publicou os detalhes da prova de modo que os pesquisadores possam examiná-la de forma independente, e o momento do anúncio também levantou questões sobre o caminho que levou ao resultado.
Um problema relacionado ao movimento de líquidos e gases
As equações de Navier–Stokes descrevem o movimento de líquidos e gases, incluindo água, ar e sangue. O desafio matemático gira em torno de saber se essas equações sempre garantem soluções regulares ou se podem chegar a um estado em que o movimento se torne tão caótico que a solução matemática entre em colapso.
O Clay Mathematics Institute escolheu esse problema como um dos sete que chamou de “Problemas do Milênio” e ofereceu um prêmio de 1 milhão de dólares para cada problema resolvido de acordo com os padrões científicos estabelecidos. Por isso, o anúncio de uma empresa de tecnologia sobre uma possível prova não é suficiente, por si só, para encerrar o problema; é necessário disponibilizar a prova e submetê-la à revisão de especialistas independentes.
Um modelo interno e 10 mil agentes
A OpenAI afirmou que a prova foi produzida por um grupo de agentes usando um modelo interno de inteligência artificial cujas capacidades superam as do modelo GPT-6 Astra, lançado recentemente pela empresa. A empresa disse ter executado cerca de 10 mil agentes de inteligência artificial simultaneamente, enquanto o treinamento do modelo utilizado começou em 28 de agosto e apresentou, segundo a empresa, um desempenho sem precedentes em testes de referência, incluindo testes de matemática.
A empresa confirmou que não pretende reivindicar o prêmio em dinheiro de 1 milhão de dólares, apesar de descrever o resultado como um avanço importante na matemática.
Controvérsia sobre o momento e os dados de pesquisa
A controvérsia aumentou depois que Tristan Buckmaster, matemático da Universidade de Nova York, revelou resultados de pesquisa relacionados às equações um dia antes do anúncio da OpenAI, em colaboração com Levent Albugué, pesquisador da empresa Anthropic. Buckmaster disse que entrou em contato com a OpenAI depois de saber que a empresa tinha conhecimento do avanço alcançado pelos dois pesquisadores, e que a empresa havia chegado a uma prova por meio de uma linha de pesquisa na qual ele trabalhava com Albugué usando o Codex, da OpenAI, e o Claude, da Anthropic.
Isso levantou questões sobre se a OpenAI teria conseguido acessar sessões do Codex ou dados do projeto. A matéria informou que a empresa disse que o modelo não havia consultado dados de usuários, mas, segundo Buckmaster, não ofereceu uma resposta clara quando questionada especificamente sobre a possibilidade de esses dados terem sido usados no treinamento.
Por sua vez, a OpenAI negou ter usado dados específicos de qualquer usuário para resolver o problema, mas disse que não podia descartar a possibilidade de dados anonimizados resultantes do uso de seus produtos terem contribuído para o aprimoramento de seus modelos. Sebastian Bubeck, um de seus integrantes da equipe técnica, também negou que a empresa tivesse tomado conhecimento do trabalho de Buckmaster e Albugué antes de sua publicação e afirmou que a prova da OpenAI difere significativamente da deles, incluindo os resultados matemáticos comprovados.
O que está realmente comprovado até agora?
O anúncio representa um teste importante da capacidade de modelos avançados de produzir raciocínio matemático que vá além do cálculo e da reformulação de conhecimentos conhecidos. Mas o valor científico da alegação dependerá da publicação da prova, da possibilidade de ela ser reexaminada e da concordância dos pesquisadores de que ela atende aos requisitos do Problema do Milênio. Até que isso aconteça, o mais preciso é descrever o que a OpenAI anunciou como uma prova que a empresa afirma ter alcançado, e não como uma solução final comprovada para o problema de Navier–Stokes.