OpenAI Astra resolvió 10 problemas matemáticos abiertos por US$2.000
Una inteligencia artificial acaba de hacer matemática de frontera que llevaba décadas sin resolverse, y lo hizo por unos US$2.000. El 1 de agosto de 2026, OpenAI anunció que una versión interna de OpenAI Astra, su próximo gran modelo, resolvió diez problemas abiertos de matemáticas y ciencias de la computación teórica, y publicó las pruebas formales en GitHub para que cualquiera las verifique.
Qué hizo exactamente OpenAI Astra
Los diez resultados abarcan teoría de grupos, álgebras de von Neumann, geometría de altas dimensiones, complejidad cuántica, criptografía de retículos y combinatoria extremal. El titular es la primera construcción explícita de un grupo no-sófico, una pregunta central abierta desde que Mikhail Gromov introdujo el concepto en 1999. Cada problema llevaba al menos una década sin respuesta.
OpenAI estimó el costo de encontrar las diez soluciones en unos US$2.000 de cómputo a tarifas de su API Sol. Junto a las pruebas publicó un manuscrito de 249 páginas y los razonamientos del modelo. La versión usada es interna y todavía no está disponible al público.
Por qué las pruebas en Lean lo hacen creíble
La diferencia con el hype habitual está en la verificabilidad. OpenAI Astra entregó certificados en Lean 4, un lenguaje formal que una máquina revisa automáticamente: si el verificador de Lean acepta la prueba, es correcta, sin lugar a exageraciones. Matemáticos de primer nivel como Timothy Gowers, medalla Fields, dijeron que recomendarían una de las pruebas a una revista de tope sin dudarlo. Thomas Bloom, que administra erdosproblems.com, calificó los resultados de «grandes noticias».
No es AGI, y conviene decirlo
Resolver diez problemas abiertos es una capacidad poderosa en un dominio que le queda cómodo a la IA —reglas claras y respuestas verificables—, no la inteligencia general que describe la sigla AGI. Los propios matemáticos advierten que estos problemas se prestan a la búsqueda sistemática en la que la IA es fuerte. Es un hito real; no es una mente que razone sobre todo.
Qué significa para América Latina
El dato de los US$2.000 es el más relevante para la región. Reformula la investigación matemática avanzada como algo que se puede escalar con cómputo en vez de depender solo de talento escaso. Para universidades y centros de investigación en Colombia y América Latina, con presupuestos ajustados, abre la puerta a atacar problemas concretos por el costo de un buen portátil. El límite deja de ser cuántos genios se pueden contratar y pasa a ser cuánto cómputo se puede pagar, algo que un grupo regional sí puede presupuestar.
Panorama
Astra marca el paso de la IA de «hacer tareas» a «hacer investigación original» en el campo más riguroso que existe. Falta ver cómo rinde cuando salga al público y se pruebe en tareas generales, pero el mensaje es claro: OpenAI cree que Astra es un salto, no una actualización incremental.
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Fuentes: OpenAI — Ten Advances in Mathematics, The Decoder, The Next Web.
