没有任何意外，也毫无争议。
刚刚于费城举行的国际数学家大会上，2026年菲尔兹奖正式揭晓——两位来自中国的数学家，王虹、邓煜双双获奖。
两位数学天才里，王虹成功证明三维挂谷猜想，攻克困扰学界百年的核心难题；邓煜则突破了希尔伯特的第六问题。
两位所做的成就，成为中国数学领域的高光时刻。
然而，此前Anthropic技术员工Alek Dimitriev在X上发帖称：这届菲尔兹奖，将是人类最后一次拿到这个奖。
这很可能不是危言耸听，因为往届菲尔兹奖得主Timothy Gowers也表示：
我也有过类似的想法。不过这个过程有滞后，所以我想它们大概能撑到2030年。
甚至和王虹、邓煜一起获奖的齐默尔曼刚拿完菲尔兹，转头去了OpenAI。
2026年的费城，既见证了中国数学家的高光，也见证了数学研究范式的分叉口。
最终获奖的仍将是人类，只是那个领奖台上的人，或许已经离不开AI了。
菲尔兹奖得主，「跑路」了
与他们一同获奖的，还有美国数学家约翰·帕登（John Pardon）和加拿大数学家雅各布·齐默尔曼（Jacob Tsimerman）
而如今38岁的齐默尔曼，在获奖后却表示：他很快入职OpenAI，方向是AI安全。
这背后不是「挣钱嘛，不寒碜」的故事，而是一个「打不过就加入」的逻辑。
他表示：“我认为世界正在改变。我们现在所熟知的数学职业……我不认为它还会以现在这个样子存在下去了。”
5月20日，OpenAI宣布其内部一个通用推理模型自主推翻了“单位距离猜想”。该猜想由匈牙利数学家保罗·埃尔德提出，此前已困扰了数学家整整80年。
这背后，是OpenAI邀请9位顶尖数学家验证了AI的猜想，齐默尔曼是该论文九位联署数学家之一。
也正是在这个过程中，齐默尔曼逐渐意识到，AI 的发展很难真正停下来，而且它可能会威胁人类安全。
于是，他毅然选择加入OpenAI，去大模型公司内部研究AI安全问题。
从人工智障，到让数学家感到危机
数学，一直被认为科学领域的桂冠，只有最顶尖的天才有资格进入这个殿堂。
与之对比的是，AI对数学的学习速度呈恐怖的曲线上升。
两年前，大家还因为AI分不清9.11和9.9哪个大而骂“人工智障”，现在顶尖通用AI在不用任何特殊训练的情况下，直接在IMO（国际数学奥林匹克）比赛中拿到满分。
如今，数学家们都在受到却不断受到AI冲击。
正如上文提到的，OpenAI宣布其内部一个通用推理模型自主推翻了“单位距离猜想”。该猜想由匈牙利数学家保罗·埃尔德提出，此前已困扰了数学家整整80年。
7月20日，AI巨头Anthropic的研究员莱文特·阿尔珀格在社交平台上发布了一条引发轩然大波的消息。
他使用公司最新的模型Fable 5，在观看世界杯比赛的间隙，找出了“雅可比猜想”的一个反例。
顶尖数学家已经意识到了AI将对数学进行前所未有的变革。
数学大牛，菲尔兹奖得主陶哲轩表示，他正在高强度地使用AI辅助其进行数学研究。
在陶哲轩领衔总统专家委员会写给美国总统的AI技术报告中表示，AI正在成为一种强大的科研工具，有望极大地提高研究效率和成果产出。
去年12月，数论学家大牛Ken Ono（小野·肯）选择辞去弗吉尼亚大学终身教授，前往硅谷加入一家团队规模不到15人的数学AI初创公司。
他表示：“整整一年前我还是个无忧无虑的大学教授，写写论文，在大学里享受生活，直到我接触了最顶尖的AI模型后，一切都变化了。”
在这家公司里，他担任的头衔叫「创始数学家」，工作内容是出难题，设计题目去测 AI 的极限。
AI的信息和知识都很廉价，但怎么验证就变得很贵了。
毕竟AI能够快速生成大量“看起来正确”的证明，但实际上隐藏着非常大的漏洞和幻觉。
未来，最顶尖的那一批数学家，可能不是解决数学问题的人，而是提出数学问题，验证AI结果的人。
科研，将面临前所未有的重构
从2024年，诺贝尔化学奖和物理学奖颁发给AI相关研究开始，AI for Science（AI4S，科学智能），这个概念越来越受到关注。
如今，它代表着更底层的效率革命正在发生。
谷歌DeepMind的报告中预测：“过去的一年里，AI彻底改变了编程行业，下一个迎来颠覆的行业或许就是科学研究。”
如果放到更长周期看，AI4S真正改变的，其实是一个国家的科研生产效率。
但现在，定义科研生产效率的，很可能不是国家研究机构，而是私人的大模型公司。
在菲尔兹奖得主齐默尔曼加入OpenAI之前，诺贝尔化学奖得主John Jumper宣布加盟Anthoropic。
这一年时间以来，通用大模型公司囊括了一大批顶尖的学术科学家，包括伯克利大学教授陈立杰，哈佛大学物理系教授尹希、伯克利教授Jelani Nelson等。
就在两天前，美国白宫发表了一份名为Science：A New Golden Age（《科学：新的黄金时代》）的报告，其中明确指出：
在AI赋能科学研究的全新时代，以往的科研体系完全落后了。
这份报告试图重新划分政府、大学、企业和科学家在科研体系中的角色，希望加强政府与公司的联系，以及去中心化的研究机构等。
未来，整个科研基础将可能实现深层次重构。
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