MIT 取消了三学位课程，创始人不到 2 个月的公司，用 AI 拿下了 5 道 27 年的量子问题——然后他说接下来要去造飞船
AI飞行客 MIT 取消了三学位课程，创始人不到 2 个月的公司，用 AI 拿下了 5 道 27 年的量子问题——然后他说接下来要去造飞船
先说最离谱的细节。
这家叫 Physical Superintelligence（PSI）的公司，创始人 Alex Wissner-Gross 在 MIT 同时读完了物理、电气工程和数学三个本科专业，以工程学院第一名的成绩毕业。
MIT 之后把”同时读三个专业”这个选项取消了。理由是——”能这么干的人太少了，开设这个选项的意义不大。”
然后这个人今年 9 月 1 日才正式公开亮相他的新公司。不到 60 天，PSI 宣布借自研 AI 科研系统 Emmy，突破了量子信息理论中 5 道开放问题——来自德国物理学家 1999 年建目录至今的开放量子问题（OQP）。横跨纠缠提纯、量子场论、高维量子通信、量子信道容量和量子因果律五个方向。
论文、形式化证明和验证代码，全部开在 GitHub 上。
但你要以为这是一家”纯研究机构”，那你还是小看它了——在展示量子突破的同时，PSI 还在做两件事：帮数据中心省电，和造飞船。
对，字面意义的造飞船。
5 道题，3 道是世纪初的老钉子
先看成果本身。
PSI 突破的 5 道题编号和方向：
OQP 2｜负偏转置态的纠缠不可蒸馏性 OQP 12｜真空纠缠与贝尔不等式 OQP 27｜CGLMP 贝尔不等式的最优测量 OQP 38｜PPT 平方猜想与纠缠破坏 OQP 43｜量子因果过程的可纯化性
别管这些名字听着有多天书。三件事就够了：
1. OQP 2、12、27 三题都是 21 世纪初就已收录的问题——卡了二十多年 2. 这 5 道题覆盖了量子信息理论里不同方向的基本性困难——不是随便挑的软柿子 3. 证明全部经过 Lean 形式化检查——不是”AI 觉得对了”，是机器编译通过了
方法上，PSI 做的和之前 OpenAI 搞数学的路数不太一样。
OpenAI 的做法是：让模型去生成一个具体证明。PSI 的 Emmy 系统做的是：生成大量候选的物理假设，然后暴力验证。 把假设直接喂进 Lean 形式化证明器、符号计算引擎和高精度验证代码，报错的就淘汰，通过的保留并继续扩展。直到最终 Lean 编译通过，一篇物理定理就算在数学逻辑上被证明是正确的了。
这是两条不同的哲学路线。一条是”让 AI 像一个数学家一样去思考”，另一条是”让 AI 像一个自动化搜索器一样去验证”。
后者更接近 PSI 的公司名字里那个词——”Physical”——不是”物理”本身，是”物理性的、实体性的”。它在说的是：把扩展筛选的过程做扎实，结果自己会出来。
怎么赚钱？从物理定律出发改数据中心
AI 物理研究公司怎么赚钱？这是所有看到这条新闻的人脑子里第一个问题。
PSI 的回答很诚实：从数据中心开始。
理由是：现在的超算集群本质上是一个极其复杂的宏观物理系统。 供电、冷却、网络、计算资源，高度耦合。你很难用经验法则去优化它，因为几千个变量互相影响。
但你如果能从底层物理规律出发，把供电、散热、通信和算力当成一个整体方程来求解——那你能从理论极限上找到最高的能效比。
这不是”用 AI 管数据中心”——这是”从第一性原理出发设计数据中心”。
而这事，恰好是 PSI 几个创始人最擅长的事。
这个商业切口选得聪明。因为它不需要等待”量子信息理论的突破转化为产品”——那可能要十年。冷却是现在就要解决的问题，今天就有市场。
最离谱的：真的在造飞船
OpenAI 宣布 ETH 证伪、Siegel 零点拿下的同一天，PSI 的 PR 文案里夹了一条完全不像 PR 的 PR：
Fermi Explorer（费米探索者）星际任务项目启动。
PSI 宣布，从现在开始动手造飞船。
这不是某种比喻。网站上写着，这个项目由一个（可能是科幻迷的）个人投资者出资。
我甚至不确定这条信息该怎么解读。可能是噱头，可能是严肃的星际任务概念设计，也可能两者都是。
但考虑到这家公司从公开亮相到发量子论文只用了不到 60 天，一定程度上你可以认为：如果一个创始人同时具有从量子场论到数据中心冷却再到星际航行的跨度，那它大概率不是在瞎吹。
但我真正关心的不是这些
PSI 的量子突破本身不是这篇报道最值得看的东西。
最值得看的，是 Emmy 系统的工作方法。
你做一下对比：
– OpenAI 路线：内部模型生成证明 → 投稿到 GitHub → 学术界自己审查 → 争议不断 – PSI 路线：系统生成大量候选假设 → 用 Lean + 符号计算暴力验证 → 通过的保留 + 继续扩展 → Lean 编译通过 = 完成
OpenAI 把 AI 当成了一个”天才数学家”——它给出结果，人类去理解它、验证它。这引发了数学界巨大的信任危机（陶哲轩牵头、近 7000 名数学家联署抗议的那批事我上次写过了）。
PSI 的路线在方法上更聪明，尽管也有它的弱点：它不是在”发明”新证明，它在”搜索”那些可以被现有符号工具验证的路径。但对于可以形式化的领域（数学、理论物理、量子信息），这条路的风险几乎不存在——因为验证是自动的，不需要人猜。
这决定了什么是可被 AI 系统化验证的：一个有明确 ground truth、有可计算验证函数的领域。 量子信息、数学定理——都有。而实验物理、生物化学——没有。
所以正确的理解方式是这样的：物理学不会被 AI 攻陷，但物理学里那些可以用数学语言描述、可以用符号工具验证的部分，正在被 AI 自动化的搜索能力逐个爆破。
那些还在”基于直觉和经验、无法形式化”的部分——比如”为什么这个物理直觉是对的”、”这个实验设计是不是最优”——可能远比大部分人想象的更具生命力。
三个判断
第一，PSI 最大的价值不在那 5 道量子题，在它的方法论。
5 道题过几天可能就被人超越了。但 Emmy 系统”生成假设 + 符号验证”的闭环设计，在具有形式化验证条件的领域里，是可以持续产出的。这是个研究引擎，不是单发火箭。
第二，先做数据中心冷却这个商业落点，值得很多 AI 研究公司学习。
它回答了”还没等到理论突破变现之前，先靠什么活下去”这个问题。而它的切入点不是”我们最擅长什么”，是”我们的能力在当前市场里能解决什么”。这是创始人成熟的表现。
第三，一个从量子场论做到数据中心冷却再做到星际航行的公司，能让人说它”跨界太多”吗？
能。但也可以换一个角度：当一个人能在所有领域都用同一种工具——从第一性原理出发的系统性方法——那他看到的所有问题都是同一种问题。
对 PSI 来说，量子信息、数据中心、星际航行不是三个不同的领域。它们都是”可以用物理定律来描述和优化的系统”。
这是已经写在公司名字里的事。”
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*公司：PSI（Physical Superintelligence），2026-09-01 公开亮相* *创始人：Alex Wissner-Gross — MIT 物理/电气工程/数学三学位，当年以工程学院第一毕业* *系统：Emmy — 自动生成物理假设 + Lean 形式化验证 + 符号计算 + 高精度验证* *成果：OQP 2/12/27/38/43 五道开放量子问题（来自 1999 年建立的问题目录）* *商业：数据中心能耗优化（从第一性原理求解供电/冷却/算力耦合方程）* *彩蛋：Fermi Explorer 星际任务已启动，个人投资者出资* *来源：量子位 / 36氪*