丘成桐牵头数学与AI实验室联盟：千名研究者迎战「数学2.0」

10月11日，「丘成桐数学与人工智能实验室联盟」在清华大学成立。新京报、澎湃新闻、新浪财经等多源报道均以「千人规模推进数学与AI融合」概括这一事件；东方财富进一步披露，菲尔兹奖得主丘成桐牵头8家机构联合研发数学专用模型，上海将设实验室。

「冲击如海啸，要冲浪而非躲避」

面对AI批量产出数学成果的浪潮，丘成桐选择组织化迎战。京报网援引他的表态：「人工智能要发展，数学家不能缺席」；搜狐报道中，他把AI冲击比作海啸——躲避无用，要学会冲浪。联盟的成立正是把这句话变成建制：联合实验室共享问题、语料与算力，让数学家从AI的旁观者变成基础设施的建设者。

同一周，陶哲轩宣布「数学2.0时代已至」

量子位10月11日报道，另一位菲尔兹奖得主陶哲轩正式发文宣称数学2.0时代到来。他的论据直接来自现场：OpenAI一夜放出722篇论文、377道未解难题获进展，王虹今年刚解决的挂谷集猜想被AI扩展到四维。数学1.0建立在「证明稀缺」之上，当证明开始泛滥，评价体系必须重构。他还牵头发布联合声明，要求AI成果公开失败案例与算力成本。

两位菲尔兹奖得主给出同一个判断：问题不再是「要不要与AI共处」，而是「以什么规则共处」。

为什么是「数学专用模型」

陶哲轩总结过数学最易被AI攻克的三个条件：证明可被客观检验、推理过程高度可数字化、高质量文献早已在线。这也解释了为什么通用模型并不够用——定理证明需要严格的形式化验证与搜索策略，通用能力无法替代专用优化。联盟把分散的实验室组织起来，本质是为数学界修建AI时代的公共基础设施。

对产业界的启示同样直接：越是高价值场景，越需要「专用模型＋可验证评估」的组合。九天技术在天行行业模型的落地中同样坚持垂直场景与可度量效果优先，而非盲目追逐通用跑分。

（信息综合自新京报、澎湃新闻、东方财富、京报网、搜狐及量子位等公开报道）