OpenAI宣布抢先Anthropic解决千禧年NS问题：AI军团化科研协作开始，烈度与范式变迁的拐点性事件 在5月份，我们将本次生成式AI与历史上各种事件（例
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OpenAI宣布抢先Anthropic解决千禧年NS问题：AI军团化科研协作开始，烈度与范式变迁的拐点性事件
在5月份，我们将本次生成式AI与历史上各种事件（例如第一次与第二次世界大战，石油危机，电气化，互联网，Covid）比较烈度和范式迁移。 烈度"描写单位时间内的资源重分配压力；指标：Capex集中度/能源/价格偏离/国家信用扩张/劳动力转岗。在高烈度时间内，国家考虑的为战略动员能力而非通胀与失业。 范式迁移描写生产/竞争函数本身的不可逆改变。指标：生产函数/学习曲线/技能溢价/指数前五公司/相对战略能力/新组织变化。 两者背离时，市场最容易犯错——把高烈度低范式当作高范式定价（周期），或把低烈度高范式忽视（电气化早期、互联网初期）。烈度降低时平台公司受益，烈度提升式资源公司受益。二战是极少数两轴同时接近10的特例（全球GDP占比一度接近40%）。在5月份，我们对于AI判断为烈度6.5（高于Covid，低于石油危机，更远低于一战/二战），范式8-20。
2026年9月9日，OpenAI 称 9 月 1 日听到两个千禧年问题被解决的传闻后启动，使用内部远比Astra强的新模型(开放数学 pass rate 约 0.47，Astra 约 0.17，训练8月28日才开始仍在进行），约 1 万个并发 agent 在 88 小时后（9 月 5 日）得出结果，随后用 GPT-6 Astra 花 17 小时完成 Lean 形式化验证，仅这一题就发送了 270 万条消息、约 1300 亿输出 token。解决NS问题。百万美元级别成本。
再从本次事件看，生产函数和学习曲线有没有变化？1 万并发 agent 产出千禧年问题证明并 Lean 验证（OpenAI）；Jalape?o 芯片 9 个月 tape-out，最后 30 天由模型优化；OpenAI 内部 token 强度是普通客户 33 倍（CFO披露）。在科研、芯片设计（以及未来制药）两个军团化研发后，生产函数和学习曲线已被改写。定价锚从 token 转向 task 再转向 outcome。我们认为烈度从6上升到7.5，范式从8上升到9。
我们认为AI发展变化的斜率的“反者道之动”完全不来自于企业渗透率和ARR（只是结果而非原因），而是来自于AI安全（或许是唯一真正重要的）、经济（失业与更重要的贸易）与战略竞争。OpenAI最新财务数据如何？CFO本日更新为月run rate 环比 +20%、企业客户 +32%。同比消耗普通客户 yoy 1x、前 10% 客户 8x（相比半年前 3x）、OpenAI 内部 33x。
投资主线：烈度与范式变迁的拐点性事件，看好智能输出的底座（晶圆厂+芯片+通信+电力等泛算力）+智能输出的物理吞吐与验证（自驱实验室+抗体数据+打板）
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总体总结
主题正文
- 在5月份，我们将本次生成式AI与历史上各种事件（例如第一次与第二次世界大战，石油危机，电气化，互联网，Covid）比较烈度和范式迁移。
- 指标：Capex集中度/能源/价格偏离/国家信用扩张/劳动力转岗。
- 两者背离时，市场最容易犯错——把高烈度低范式当作高范式定价（周期），或把低烈度高范式忽视（电气化早期、互联网初期）。
- 在5月份，我们对于AI判断为烈度6.5（高于Covid，低于石油危机，更远低于一战/二战），范式8-20。
- 2026年9月9日，OpenAI 称 9 月 1 日听到两个千禧年问题被解决的传闻后启动，使用内部远比Astra强的新模型(开放数学 pass rate 约 0.47，Astra 约 0.17，训练8月28日才开始仍在进行），约 1 万个并发 agent 在 88 小时后（9 月 5 日）得出结果，随后用 GPT-6 Astra 花 17 小时完成 Lean 形式化验证，仅这一题就发送了 270 万条消息、约 1300 亿输出 token。
- 我们认为AI发展变化的斜率的“反者道之动”完全不来自于企业渗透率和ARR（只是结果而非原因），而是来自于AI安全（或许是唯一真正重要的）、经济（失业与更重要的贸易）与战略竞争。
- 同比消耗普通客户 yoy 1x、前 10% 客户 8x（相比半年前 3x）、OpenAI 内部 33x。
- 投资主线：烈度与范式变迁的拐点性事件，看好智能输出的底座（晶圆厂+芯片+通信+电力等泛算力）+智能输出的物理吞吐与验证（自驱实验室+抗体数据+打板）