300亿项。

这是Claude给出的答案中，仅仅一部分展开后的项数。

几千美元。

这是它完成这项计算的全部成本。

一个提示词。

这是人类给它的全部指令。

9月25日，Anthropic宣布，Claude在几乎无人类干预的情况下，连续运行数天，攻克了高能物理学界出了名难算的“九圈散射振幅”计算难题。

人类此前的纪录，停在八圈。那是美国SLAC国家加速器实验室物理学家兰斯·迪克逊团队在2023年做到的。

而这次，把纪录从八圈推到九圈的，不是人类。

01. 一个物理学家发了封“英雄帖”

故事的起点，是一封挑战书。

马特·冯·希佩尔，曾经是一位理论粒子物理学家，现在是一名科普作家。2016年的五圈、2019年的六圈和七圈，论文作者名单里都有他的名字。

今年8月7日，他在自己的博客上发了一篇文章，标题带着点挑衅意味： “只有AI进入我的领域才算数” 。

他在文章里写道：“如果AI公司真的想震撼我们这些科研人员，就来挑战我的老本行吧！请证明AI能在普通学者能够负担得起的计算预算内，解决散射振幅领域悬而未决的难题。”

他出了两道题，其中一道是： 把N=4超级杨-米尔斯模型算到第九圈。

什么是“圈”？

物理学家用“散射振幅”来预测粒子碰撞后的行为。为了无限逼近真实答案，他们需要一层一层地叠加精细修正，每一层就是一个“圈”。每多加一圈，答案更精确，但计算量呈指数级甚至阶乘级增长。

大多数人类计算停留在第二圈或第三圈。粒子物理学中最精确的预测，也才用到第五圈。

八圈，已经是人类极限。那是迪克逊和团队多年死磕才拿下的。

而冯·希佩尔要求AI做的，是九圈。

一个月后，Anthropic的两名物理学家员工悄悄联系了他：“你的挑战，我们搞定了。”

02. 把答案算出来，只花了一两千美元

结果有多震撼，先看成本。

据Anthropic披露，Claude分别采用两种方法完成计算，每种方法的运行成本约1000至2000美元。其中一种计算，使用96个CPU持续运行约一周。

真正用于数值计算的部分，只有约100美元。

而Claude收到的全部指令，只是一个描述九圈问题的提示词。后续的“指导”，几乎只有“继续”两个字。

迪克逊原本认为直接计算九圈振幅太难，他的团队为此已经准备了好几年。

结果Claude几天就干完了。

更关键的是——迪克逊本人独立验证了Claude的结果，确认正确无误。这位八圈纪录的保持者，成了九圈纪录的验证人。

迪克逊说了一句耐人寻味的话： 除了他的合作者之外，Claude比他认识的任何人都更理解他们团队2019年和2023年发表的那两篇论文。

03. 这不只是“算得快”

如果只是“算得快”，这件事还没那么值得讨论。

真正值得关注的是——Claude用的方法，是人类物理学家发明的。

迪克逊指出，Claude此次主要使用了人类物理学家过去多年建立的工具和方法。冯·希佩尔在复盘文章中也承认，Claude在专家已经建立的方法框架内，独立完成了过去需要顶尖理论物理学家和大量计算资源才能推进的复杂计算。

这恰恰是最值得琢磨的地方。

人类花了几十年，摸索出了一套“怎么做”的方法。然后AI拿着这套方法，用远低于人类的成本和时间，把人类做不到的事情做完了。

就像一个人教徒弟下棋，教了十年。徒弟学成之后，一天之内把师傅一辈子没赢过的棋局全赢了。

冯·希佩尔在挑战文章里写的那句话，现在读来格外有意思：“我想看看那些研究者是不是错了——如果换一个更聪明的‘人工研究者’，用同样的计算机，能不能把问题解决掉。”

答案是：能。

Zero君说两句

看完这件事的完整始末，我有三个很深的感受。

第一，这件事最值得关注的，不是“AI赢了”，而是“成本”两个字。

九圈计算，人类用了八年才从五圈走到八圈。Claude从八圈走到九圈，花了几千美元，用了几天。

但真正让我在意的是——这笔成本，是“一个普通学者能负担得起的” 。

冯·希佩尔发挑战的时候，特意加了一个条件：预算必须是“普通学者能合理拿到的算力”。他不想看到AI公司靠堆几百块GPU把问题碾过去，他想知道的是：在学术圈正常的资源条件下，AI能不能做人类做不了的事。

答案再次是：能。

这意味着什么？意味着从今天开始，一个普通实验室的物理学家，也能调用AI去完成过去只有顶级团队+顶级算力才能触及的计算。

科研的门槛，正在被重新定义。

第二，陶哲轩的担忧，值得认真听。

就在Claude完成九圈计算的前两周，陶哲轩等25位菲尔兹奖得主联署了一封公开信，标题很直接：《AI在数学中的严重错位》。

他们的核心担忧是：科技公司把“解决开放问题”当作衡量模型能力的基准，但数学和物理研究的核心目标，是形成概念理解和新洞见，而不是单纯给出“正确或错误”的答案。AI快速批量生产结论，可能不是在孕育新思想，反而可能摧毁孕育思想的沃土。

陶哲轩的担忧，在这次九圈计算里得到了某种印证。迪克逊自己就说了： 真正具备突破性的，是AI开始提出新的物理原理和洞见——而这一点，Claude还没有做到。

Claude做的是“执行”。把人类已经想清楚的方法，用人类做不到的效率跑完。它没有发明新的数学工具，没有提出新的物理直觉。它算得比人快，但它还没学会问问题。

第三，也是最重要的一点——这件事的本质，不是AI取代物理学家，而是AI让物理学家终于可以去做真正的物理了。

迪克逊那句话值得再读一遍：“我身边的大多数理论物理学家其实早就承认，大模型迟早会颠覆物理学，只是不知道那一天什么时候砸到自己头上。对我来说，那一天是9月1日。”

一个做了几十年高阶散射振幅计算的物理学家，亲眼看着AI在他最擅长的领域，用他发明的方法，打破了他保持的纪录。

但他没有沮丧。

因为他知道，当AI接管了“计算”这件事，物理学家终于可以把时间还给“思考” 。

过去，一个物理学家花了十年时间，可能有一半在写代码、调参数、优化计算流程。现在这些都可以交给AI。

真正稀缺的，从来不是计算能力，而是提出问题的能力。

爱因斯坦没有计算过什么复杂的东西。他的伟大，在于他问了一个别人没问过的问题：如果光速是恒定的，世界会是什么样子？

AI还没有问出过这样的问题。

但它正在把人类从“计算”的泥潭里拉出来，让人类有空去问。

回到开头那个数字：300亿项。

Claude给出的答案中，仅仅一部分展开就有300亿项。人类物理学家用几年时间也算不完。

但真正改变世界的，从来不是那300亿项答案。

而是那个让AI去算九圈的问题。

One more thing：

你觉得AI有一天会提出爱因斯坦式的问题吗？还是它永远只能执行人类想好的方案？欢迎在评论区聊聊。

参考资料：

1. 1. 澎湃新闻/新智元《Claude刷新物理学世界纪录！单挑基于杨振宁理论9圈难题》（2026年9月27日）
2. 2. Anthropic官方博客《Yes, Claude can do Nine Loops》（2026年9月25日）
3. 3. 机器之心《一句话+几千美元，Claude取得理论物理突破》（2026年9月26日）
4. 4. 快科技/网易《Claude刷新物理学世界纪录！单挑基于杨振宁理论9圈难题》（2026年9月27日）
5. 5. 第一财经/央广网《从物理难题到哥德巴赫猜想，头部AI公司加速挺进科学研究前沿》（2026年9月27日）
6. 6. 知乎《Claude完成N=4超杨-米尔斯理论的九圈六点散射振幅计算，这个结果意味着什么？》（2026年9月26日）
7. 7. 驱动中国《Anthropic Claude完成九圈散射振幅计算》（2026年9月27日）
8. 8. 新浪《无人监督连续运行数天，Claude算出了九圈六粒子散射振幅》（2026年9月26日）
9. 9. 菲尔兹奖得主联署公开信《AI在数学中的严重错位》（2026年9月11日）

本文由Zero君基于公开资料整理分析，个人见解仅供参考。

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