AI 2.0的算力底色：数学证明泛滥、GPU争夺与GPT-4o存废之争

AI对产业的影响，正在从模型能力竞赛扩展到知识生产、算力分配与产品生命周期的治理。陶哲轩提出的「数学2.0」把AI证明泛滥问题摆上台面，硅谷的算力争夺显示模型进步背后有硬约束，GPT-4o的退役与请愿潮则揭示用户与平台对旧模型价值的分歧。三条线索共同指向同一个问题：当AI供给能力快速变化，评价体系、资源秩序与社区关系都需要重建。^[1][2][3]

数学2.0：证明从稀缺走向泛滥

陶哲轩认为，传统数学运行在证明稀缺的环境中，谁最先解决开放难题，长期是衡量贡献的重要方式。但AI正在改变这一前提：OpenAI宣布解决纳维–斯托克斯千禧年难题，又在一夜之间发布722篇数学论文，覆盖准黎曼猜想、霍奇猜想、BSD猜想等，还把王虹解决的三维挂谷集维数猜想扩展到四维。10月7日这批论文引发数学家集体反弹，陶哲轩牵头建立人类数学协会（AHM），联合声明称一次性发布700多个文件不算科研，并敦促数学家停止与OpenAI合作。与此同时，他在SAIR演讲中批评AI公司无休止加速，却对后果一无所知，并提出癌细胞治疗思想实验，强调模型能生成和验证答案，但无法替人类判断与现实目标是否一致。他还提醒，如果只奖励「已解决」，数学的长期健康会受损，应增加对解释、评审和知识整理的重视。^[1]

算力争夺：GPU成为AI公司的硬通货

在模型能力之外，算力正在成为更底层的竞争维度。SpaceX充当英伟达GPU二道贩子，向Anthropic倒卖算力，其8月首份财报显示季度AI业务收入达25.61亿美元，同比增长247%，环比翻了两倍；今年5月的合作协议则规定，Anthropic当月收获超300兆瓦新容量，涉及22万块英伟达GPU，并提高Claude Code和API使用额度。人才流动同样受算力牵制：谷歌曾以27亿美元请回Transformer八子之一Noam Shazeer，但其团队遭遇算力被重新分配，Shazeer最终转投OpenAI。谷歌内部对资源分配分歧明显，谢尔盖·布林有时直接介入重新调配项目。市场层面，SemiAnalysis今年4月数据显示，H100一年期租赁价格从2025年10月每GPU每小时1.70美元升至2026年3月2.35美元，涨幅接近40%；云服务商开始要求多年合约和高达30%的预付款。算力因此成为准入门槛，强化拥有自建基础设施的大公司优势。^[2]

GPT-4o存废：0.1%使用率与开放权重诉求

GPT-4o的退役过程，展示了模型生命周期治理的另一面。2025年8月GPT-5上线当天，4o被直接撤下，用户涌进奥特曼Reddit问答抗议，OpenAI随后让Plus用户继续选择4o，这成为Keep4o运动赢下的唯一一次。2025年9月底，又有用户发现敏感话题回答被悄悄换成安全模型，请愿诉求变成「别再拿别的模型冒充它」。OpenAI称大部分用户已转用GPT-5.2，每天只有0.1%用户还选4o，并于2026年2月13日将其从ChatGPT下架。2月28日，三十多人在旧金山OpenAI总部门外守夜；7月底，opensource4o联盟要求以Apache 2.0许可开放2025年3月版本权重，理由是2024年8月系统卡将网络安全、生物风险和模型自主评为低风险。10月7日，网友BlueBeba进一步提出「GPT-4o存档式开放权重」，只要求保留训练好的模型，不要求公开训练数据、流程和内部工具。^[3]

共同趋势：供给变化后的评价、资源与治理

把三条线索放在一起，可以看到AI产业同时出现两种张力：证明和模型能力供给快速增加，但算力等关键资源仍然紧缺。数学界担心答案泛滥削弱理解，模型公司则被GPU租赁价格、预付款和长期合约推高门槛；而GPT-4o下架后，用户从要求保留使用权，转向要求开放权重和存档政策。后续值得关注的是，数学研究能否建立纳入失败结果与算力成本的透明评估机制，算力市场能否缓解即时交付不足与价格上行，以及退役模型是否会形成更清晰的许可证和保存规则。^[1][2][3]