9 月 25 日，Anthropic 研究站点刊出一篇由物理科普作者 Matt von Hippel 撰写的客座文章，标题直白得不留余地：《是的，Claude 能算九圈》。文章记录的是一件此前没人做过的事——Claude 在几乎无人值守的状态下连续跑了数天，算出平面 N=4 超杨-米尔斯理论中六粒子散射振幅的九圈结果，把这道理论物理难题的纪录从八圈推到九圈。更值得注意的是验证方：八圈纪录的保持者、SLAC 国家加速器实验室的 Lance Dixon 花了两周逐项核对，确认结果正确。一个由模型跑完的计算，第一次跨过了“专家愿意背书”这条线。
事实：一道题、两条路、两周核验
先看被算出来的是什么。散射振幅是一类把粒子的能量与动量换算成反应概率的公式，物理学家几乎只能按“圈”分层做近似：圈数越多，结果越接近真实，计算量却指数级膨胀。多数振幅只算到两圈，少数能到三圈，粒子物理里那个出名的精确预测——电子反常磁矩——用到了五圈。N=4 超杨-米尔斯理论本身不描述真实世界，每个粒子配四个超对称伙伴，理论高度不现实，但正是这种对称性让大量变量组合相互抵消，计算反而可控，它被当作打磨方法的玩具模型。九圈之前的纪录是八圈，由 Dixon 与合作者在 2023 年通过形状因子这条间接路径拿到。
执行方式比结果更值得拆开看。von Hippel 在文章中写明，两位 Anthropic 物理学家先问了 Claude 哪道题更有把握，然后只给了一句问题描述，接下来的指令基本就是“继续干”，并要求每四到六小时汇报一次进度。模型用两种独立方法各算了一遍：一条是直接自举，用 Python 和符号计算库 SymPy 硬算；另一条走形状因子，据国内媒体转述，先借对跖对偶把未知数从 185 万个压缩到 7.6 万个，再按物理规则逐轮排除，收敛到单个解。两条路得到同一个答案，单个切面的表达式超过 300 亿项，八圈时这个数字是 16.7 亿项。
成本账是事实的另一半。按文章口径，自举那一路的纯算力开销约 100 美元，相当于 96 个 CPU 连续跑一周；每条路径端到端大约 1 千到 2 千美元，大头不是 CPU，而是长时间运行 Claude 的推理费用。9 月 1 日结果交给 Dixon，他花了约两周核验，主要靠自己团队追了几年的九圈形状因子，结论是通过。
背景：一道公开战书，和一个现成的方法货架
这道题不是 Anthropic 自己挑的。8 月 7 日，前理论物理学家、科普作者 Matt von Hippel 在博客 4gravitons 上点名向 AI 公司下战书，题目二选一：把 N=8 超引力算到七圈，或者把 N=4 超杨-米尔斯的六粒子振幅算到九圈。附加条件是关键的一条——只能用一名学者负担得起的算力，而不是几百万美元的机器。他的理由写得很清楚：数学的进步靠新想法，一个想法有多难，在找到之前没人知道；计算类问题不同，方法原则上已经摆在架子上，缺的是人力和机器时间。他想看的是，一个更聪明的“人工研究者”能不能用同样的电脑把题做出来。
Anthropic 接题时手上已经有一套配套。Claude Science 是公司今年 6 月底推出的科研工作台，本身不是新模型，而是在现有 Claude 模型外面套一层结构化规则与提示，再接上科学工具、数据库连接和计算集成。von Hippel 把它称为 harness——壳子不产出智能，但能让模型的长程行为更稳。客户侧也在同步推进：9 月中旬，诺和诺德宣布把 Claude 与 Claude Science 引入药物研发工作流，用它搭出的工具 NovoScribe 把临床研究报告的生成从几个月压到几分钟。
把时间线拉长一点，这是 Anthropic 一周内第二次拿出科学类成果。几天前公司公布了新建生命科学实验室的头一个结果：Claude 在噬菌体 DNA 里找出一类与重复阵列相关、结构上让人联想到 CRISPR 的酶系统，公司自己明确写了“功能尚不清楚”。往前还有 Claude 把黎曼 ζ 函数满足黎曼猜想的零点比例下界从 41.6% 提到 67.2%，以及用 11 天基本自主完成费马大定理的 Lean 形式化。同一条赛道上，OpenAI 公布了纳维-斯托克斯问题的 Lean 形式化代码，并披露一款 8 月 28 日开始训练的内部模型解决了 100 多个长期开放的数学问题。
影响：瓶颈从算力挪到了“执行的力气”
真正被改写的不是物理，是这门活儿的成本结构。往前推进一圈，过去需要的是顶尖专家的时间——一个博士生的一年，或一个小组几年的积累；现在同样的推进可以拆成三件事：选对题、让模型跑、请专家验。von Hippel 的战书本来就限定在学者级别的预算内，答案出来之后，这条限制的意义也就变了：能尝试这类问题的团队范围，比之前宽。
对研究者和开发者，有三点比较实在。其一，长程自主执行的可靠性第一次有了可逐行核对的样本——两条独立方法互证、外部专家两周核验，这套流程本身就是能照搬的验收模板。其二，成本大头从硬件转移到推理，“跑多久”成了新的预算科目，模型定价与 token 效率的权重会继续上升。其三，Claude Science 这类工作台正在变成产品而不只是演示：制药企业已经把它放进受监管的工作流里试运行，官方客户案例里也能看到它被用在基因组拼接这类原本要敲命令行的环节。
需要压住的兴奋点同样明确。Claude 这次没有发明新方法，它把人类物理学家多年攒下的工具箱按更大的规模执行了一遍；N=4 这个模型不描述真实世界，九圈结果对实验物理的直接贡献接近于零；Dixon 自己的评价是，模型能执行人类设定的复杂配方已经是很大的胜利，等它能先于人类提出新的物理原理，那才是另一回事。还有一件事不该被忽略：几乎同一时间，中国科学院理论物理所何颂团队借助 GPT-6 算出部分约束条件，9 月 17 日就把二圈到九圈的核心骨架数据挂上了 Zenodo，比 Anthropic 官宣早了八天，人类加机器这条路线并没有被甩开。
接下来看什么
其一，论文的归属与署名。von Hippel 在文章中写明，完整分析会由 Dixon、何颂及合作者以物理学论文的形态发表，Claude 的工作到这一步就结束了；AI 深度参与的前沿计算怎么署名、怎么进同行评议，这个问题会在半年内被反复拿出来讨论。其二，Claude Science 的商业化验证。诺和诺德这类受监管场景里，AI 生成的临床研究报告能否通过审阅，比任何榜单分数都更能说明这套工作台的实际水位。其三，战书还剩一半没人接：N=8 超引力七圈是否发散，这道题比九圈更靠近“提出新东西”，谁先做出来，才是判断模型是否只是执行者的分水岭。其四，价格与门槛。这类长程任务的花费几乎全部落在推理侧，厂商如果把单位成本继续往下压，能进场的团队还会变多；反过来，如果价格不降，这次的几千美元就只是一个有噱头的个例。
检索截止：2026-09-27 20:35（Asia/Shanghai）
来源与说明
[1] Yes, Claude can do Nine Loops（Anthropic 客座文章，作者 Matt von Hippel）｜Anthropic（官方研究站）｜2026-09-25
[2] Anthropic Says Claude Computed a Nine-Loop Particle Physics Amplitude｜Unite.AI｜2026-09-26
[3] 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｜央广网｜2026-09-27
[4] Claude 攻克九圈散射振幅难题刷新物理学纪录｜腾讯网/IT 时代｜2026-09-27
[5] Claude Computes a Nine-Loop Physics Amplitude, Beating a Record｜InstaDataNews｜2026-09-27
[6] Claude Ran a Nine-Loop Physics Calculation That Stumped Researchers for Years｜Startup Fortune｜2026-09-26
[7] Claude Computed the Nine-Loop Amplitude in N=4 Super Yang-Mills｜ASAPAI｜2026-09-26
[8] Claude 取得理论物理突破，只用了一句话加几千美元｜ME News｜2026-09-26
[9] Novo Nordisk Turns to Anthropic’s Claude to Speed Up Drug Discovery｜Smart Brains AI（转述媒体公开报道）｜2026-09-16
[10] Claude for Science 官方客户案例页｜Anthropic（官方）｜2026
说明：客座文章由 Anthropic 邀请 von Hippel 撰写并支付稿酬、Anthropic 员工对草稿给过反馈，内容与观点属作者本人（见 [1] 披露）。185 万个未知数压缩至 7.6 万个、单切面表达式超 300 亿项、八圈为 16.7 亿项等细节来自 [4] 的媒体转述口径，Anthropic 官方文章未逐项列出，按单源处理。Claude Science 于 2026 年 6 月底推出、诺和诺德合作时间为 9 月中旬，见 [9] 及其中文转述报道。OpenAI 相关科学进展（纳维-斯托克斯 Lean 形式化、内部模型解决 100 多个开放数学问题）见 [3] 综述口径，未见单一官方页面逐条列出。本文不涉及地缘与时政话题。