AI确实在黎曼猜想的攻坚上取得了罕见的突破，但Anthropic官方和业内数学家均明确判断：这次AI用“暴力试错”拼凑出的新下界，其技术路径无法最终证明黎曼猜想，这与AI能否“理解”数学的本质性差距有关。
一、AI这次到底干了什么
一句直白的说法：Anthropic未发布的研究版Claude，将位于临界线上的黎曼ζ函数零点比例从41.6%一口气推高到67.2%——过去37年人类数学家总共只推进了0.8%。
核心操作：启动者Jarred Sumner并非专业数学家，全程没给复杂推导指引，主要做的就是给Claude打气：“你可以，坚持下去”。Claude先后产出650个无效思路后，自主调度约60个子智能体，跑了一天半、烧掉3100万token，检索54篇文献、交叉校验纠错，最终产出成果。
当前状态：这不是黎曼猜想的证明，而是一项相关分支的重大突破——Anthropic数学家已验证并撰写了非正式说明，强调“我们不指望Claude所用的技术能最终证明黎曼猜想”。
二、为什么说这路走不通
从0到100≠从40到67：即便把零点比例推到100%，也无法证明黎曼猜想——因为零点是无限多个，若存在有限个反例，占比算出来仍是100%。
本质是“算力拼装”而非“理解”：Claude干的事是把Baluyot、Bombieri等数学家已有的工具重新拼装，更像算力版的“暴力试错”——在高维空间不知疲倦地试错，直到撞对组合，而不是在真正“思考”或“理解”为什么成立。
工具理性碾压理解：发起人不是数学家，靠给AI提供情绪价值来推动。业内评价这是“效率碾压理解，结果先于意义”的老套路——从深蓝到AlphaGo，人机协作神话最后都归于工具，从未真正改变学科的思维方式。
三、真正的价值在哪里
验证了AI数学能力进阶速度：Anthropic官方声明中，核心结论不是“AI要证明猜想了”，而是“再次展示了AI模型数学能力进步的速度”。AI能从650次失败中自我调度、纠错并产生一条可验证的论证路径，这本身就是里程碑式的能力跃迁。
改变研究方式而非终结研究：多位数学家指出，AI已经改变了数学研究的方式——一般水平的数学家可能不如小白+AI，但人类真正的优势是宏大而深入的数学观察、难以简单变成token的直觉洞察。
拉开“证明过剩”时代序幕：陶哲轩在2026年ICM大会上警告，数学正从“证明稀缺”走向“证明过剩”——AI可能证出一堆人类却没法理解的结果，这意味着解出答案从来只是数学众多目标中的一个，理解、阐释、共同体传承才是更根本的部分。