# 刚拿完菲尔兹奖，他扭头加盟 OpenAI

- 作者：莫崇宇
- 发布时间：2026-07-24 10:19
- 分类：公司
- 原文：https://www.ifanr.com/1673003

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昨晚，四年一度的菲尔兹奖在美国费城揭晓。

四位得主里，中国籍数学家邓煜、王虹历史性地首次拿下菲尔兹奖，北大一夜之间变成「双菲」母校。另外两位是加拿大数学家 Jacob Tsimerman（雅各布·齐默尔曼）和美国数学家 John Pardon（约翰·帕登）。

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▲ 2026 年菲尔兹奖得主，从左至右：邓煜、John Pardon、Jacob Tsimerman 和王虹



值得说道的是 Tsimerman 这位。

他今年 38 岁，加拿大机构第一位菲尔兹奖得主，16 岁上大学，两年读完本科，2004 年国际数学奥林匹克满分金牌，是多伦多大学数学系史上最年轻的正教授。

拿奖的理由是他把 o-minimality 这个来自数理逻辑的工具搬进了算术几何和复代数几何，顺手证明了 Griffiths 猜想。此外，他还参与完成了困扰数学界几十年的 André-Oort 猜想。

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▲ Jacob Tsimerman



好家伙，这履历，标准的天才剧本。

然而剧情不按常理出牌，颁奖当天的获奖者新闻发布会上，有人问他接下来打算做什么。刚拿完菲尔兹奖的他表示，已经开始转向 AI 安全了，并且很快就要去 OpenAI 的安全部门上班。

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▲ OpenAI 高管 Mark Chen 发文祝贺



### 数论学家是数学界的「扒手」

先具体说说 Tsimerman 是干嘛的。

Tsimerman 自己有个特别精准的比喻：数论学家是数学界的扒手。

啥意思？

数论负责提问，但不负责解题。费马大定理就是典型例子，a 的 n 次方加 b 的 n 次方等于 c 的 n 次方，n 大于 2 时没有整数解。这句话小学生都听得懂，数学家们证了三百多年，最后靠安德鲁·怀尔斯用一整套现代数论工具才拿下。

问题好提，解法难找。所以数论学家的日常，就是到处「偷」别的领域的工具。

想解一个多项式的整数解？太难了。那换个思路：先看它的实数解。比如 x²+y²=25，这种整数解叫毕达哥拉斯三元组，找起来出奇地麻烦；但实数解满地都是，你画个圆就完事了，圆上随便取一点就是一组解。

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于是圆出现了，代数几何登场了。

扒手的活儿正式开工：

把圆拉扯变形当成一个环，拓扑学的工具就能用了；保持圆的刚性，研究什么形状能穿过去、张力多大，微分几何和黎曼几何来了；研究圆上函数的行为，分析学也来了。

Tsimerman 自己感慨了一句：这个世界美得毫无道理，那些形状、几何、拓扑，居然真的能告诉你数论的答案。

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但这里有个麻烦。

多项式是最老实的函数，可你一旦开始求积分、求反导数，各种妖魔鬼怪就冒出来了：三角函数无限震荡，对数指数函数图像无限长，还有皮亚诺曲线，明明是一条线，却能把整个正方形填满。

数学家需要一个笼头，把这些野东西驯服。Tsimerman 找到的工具，来自数理逻辑里的 o-minimality（o 代表 ordered）。  
定义听起来朴素得离谱：一个形状是 o-minimal 的，如果任何一条直线跟它相交，交点只有有限多个点和区间。

就这？就这。

但它精确定义了什么叫「温顺的几何」。Tsimerman 和 Benjamin Bakker、Yohan Brunebarbe 一起证明了：数论和算术几何里用得极广的 Hodge 理论，就活在这个 o-minimal 的世界里。

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这一下就把 Griffiths 猜想解决了，那是 Phillip Griffiths 1970 年在尼斯的国际数学家大会上提出的构想，挂了半个多世纪。Tsimerman 说得很谦虚：Griffiths 讲了很多故事，我们只是把其中一个讲完了。

而他的成果还牵着 Hodge 猜想，就是那七道百万美元千禧年难题之一。

顺便说个有意思的细节。年轻时的 Tsimerman 特别瞧不上举例子这件事。他说，当时觉得证定理才是厉害的人干的事，举例子是本事不够才做的，我这辈子只想写变量，一个具体数字都不写。

现在呢，他的数学直觉全靠脑子里那一大堆例子撑着。他说，构造这些玩具案例的时刻，是他最鲜活的时刻。你要问他最近在忙啥，他会告诉你：手上有 20 个问题，20 个都卡住了。

「这是老生常谈，但我确实在所有事情上不停失败，最后做出来的那点东西，只是从裂缝里漏出来的一点点成功。」

他的秘诀是学会从「不算成功」里获得满足感。

「最有启发的时刻，恰恰是某个方法行不通的时候。我试了个想法然后失败了的那一天，我觉得是好日子。」

那么一个 38 岁、刚拿到数学界最高荣誉、被导师 Peter Sarnak 评价为「少数几个此类基本问题得到解决的高维情形之一」的成果的人，接下来该干嘛？

按常理，应该是继续攻猜想，带学生，成为一代宗师。然而，他在菲尔兹奖的新闻发布会上却表示要转行弄 AI 了。

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▲ 原话位于新闻发布会 1 小时 14 分 🔗 https://www.youtube.com/watch?v=2dr2F2NVUkY



他在发布会上的原话大意是：转个方向，看起来挺酷的。我已经开始转向 AI 安全了，并且很快就要去 OpenAI 的安全部门任职。

他还说，自己正在整理一份资源清单，专门给想转行到这个领域的数学家用。他觉得这是个非常重要的方向，希望不只是数学家，而是更多人都能参与进来，只不过数学家是他熟悉的群体。

并且在他看来，过去两年，AI 靠总结论文和起草证明把他的产出翻了一倍，而他认为这只是开始：「我觉得它很快就会在做数学这件事上比数学家更强。」

而更实在的动作是，他已经停止招收博士生。理由是他不想让学生为一个「可能不复存在的数学职业」做准备。

至于为什么这么悲观，有个直接的刺激事件：今年 5 月，OpenAI 的模型推翻了悬置 80 年的埃尔德什单位距离猜想，125 页证明，九位顶尖数学家参与验证，评价是「如果由人类提交，可以直送《数学年刊》」。

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Tsimerman 就是那九个人之一。他后来也曾坦白，这条思路他自己试过，放弃了，因为太耗时而且经常走不通。

有意思的是，Tsimerman 之所以转向 AI，是因为在他看来，数学家可以为理解大模型提供理论基础。

「这（AI）主要还是一门经验和工程的科学。如果我们能更好地理解这些东西是怎么工作的，也许就能更好地引导它们、理解它们、控制它们。」

他还表示：「以大多数人的标准衡量，我的观点相当极端。我认为 AI 会成为对社会、对人类的严重威胁。」因此，一个刚拿菲尔兹奖的数论学家，将把余生押在 AI 安全上。

### 老朋友和新面孔

Tsimerman 不是孤例。

去年 12 月，57 岁的 Ken Ono（小野健）辞掉了弗吉尼亚大学的终身讲席教授。解析数论权威，美国数学会会士，履历厚得能砸死人。

他去了哪儿？去了自己 24 岁前学生洪乐潼（Carina Hong，MIT 数学本科、摩根奖得主、罗德学者）创办的 AI 数学公司 Axiom Math，当第 15 号员工，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。

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这家公司刚成立就融了 6400 万美元，还从 Meta 挖了一批 AI 数学研究员。

触动他的是 2023 年一场 AI 数学研讨会。

他的原话是：在我不擅长的数学领域，AI 已经远远超过我。之后他思考好几个月，最后想通了：AI 不是来取代数学家的，它是来改变数学的做法的。

而这样的公司正在成群出现：OpenAI、Anthropic，还有 Harmonic、Logical Intelligence、Math Inc.……

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卡内基梅隆的 Jeremy Avigad 一句话点破为什么企业界这么馋数学家：通用智能的关键，是把机器学习的洞察力和数学的精确性结合起来。

更微妙的是 FrontierMath 这个基准，约 40 位数学家（包括 Ken Ono）为 AI 编研究级数学考题，OpenAI 提供支持。学界给工业界出题，工业界给学界发工资，两边已经很难分开了。

包括现在数学界大致分成三派。

陶哲轩表示 AI 是强大的助手；菲尔兹奖得主 Akshay Venkatesh 则认为需要警惕，数学家可能会丧失对数学本身的直接理解和体验。

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Tsimerman 则表示整个职业都有危险。三种态度里，Tsimerman 的态度也最为悲观，至于为什么大牛们纷纷出走，往深了说，这波迁徙也有几层硬原因。

最硬的一条是算力。 传统学术实验室的年度算力预算，几十万到几百万美元。而前沿 AGI 研究，一次大规模实验就是几千万美元。

大学能做的只有小规模理论推演，OpenAI、Anthropic 手里握着几万张高端 GPU 和私有数据集。Tsimerman 的意思不言而喻：很多猜想，人类一辈子的算力都不够试，只有 AI 公司的算力能规模化探索。

问题本身也转移了。 对数学家来说，自动定理证明、形式化验证，现在是最激动人心的开放问题；传统数论和几何的很多瓶颈，卡的不是理论而是算力。

还有机构环境的差别。 大厂研究院官僚化了，资源向能快速产品化的项目倾斜，长线高风险的基础探索被压缩。相比之下，创业型 AI 实验室决策链条短，目标更纯粹。

日常损耗同样劝退。 终身教授要上本科课、招博士、做行政评审、不停写基金申请书。工业实验室不用授课，行政压力极低，可以直接攒跨学科团队。

钱当然也在里面，但排在后面。 终身教职年薪 15 到 35 万美元，头部 AI 企业资深科学家总包普遍 50 到 150 万美元。对菲尔兹级别的人来说，钱通常是加分项而不是决定项。

那么这是好事还是坏事呢？

正面看，学科壁垒被打破了，数学家、物理学家、计算机科学家被放进同一个目标里，交叉融合的速度确实在加快。

OpenAI、Anthropic 正在演变成私人资助的高级研究院，有点当年洛克菲勒研究所的意思。而大批纯数学家入场做对齐和形式验证，对「经验调参为主、缺乏严格理论」的大模型行业来说，是实打实的补强。

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反面的担忧也不言而喻。终身教授走了，研究生导师就缺人，年轻人会形成预期：最好的出路是直接去 AI 公司，而不是留校做纯数学。

基础人才梯队会被抽薄。

大学的成果基本都公开发表，私有实验室的核心研究大量不公开。前沿理论如果逐步被少数几家企业垄断，学术生态就走向封闭了。

还有研究方向的隐性约束。哪怕企业允许自由探索，资源分配天然偏向和 AGI 相关的课题，那些冷门的、长线的、短期内喂不到 AI 产业的方向，会更加没人做。

话题扯远了，最后还是回到 Tsimerman 本人。

他说，三岁就开始玩数学谜题，家里长辈是物理学家，母亲教数学。「数学基本上就是解谜。」多大数学系主任 Mary Pugh 是这么形容他的：经常能在休息室的黑板前找到他，跟一群学生一起琢磨问题，乐在其中。

现在，这位史上最年轻的多大数学正教授，也终于不用再费劲跟别人解释什么叫数论学家了。因为他要去研究 AI 了，而后者全世界都在讨论。

附上参考地址：

https://www.nytimes.com/2026/07/23/science/jacob-tsimerman-fields-medal.html

https://plus.maths.org/icm-2026-fm-4

https://www.utoronto.ca/news/nobel-prize-mathematics-u-t-mathematician-jacob-tsimerman-awarded-prestigious-fields-medal