OpenAI 再次玩了一把「先发制人」营销战。
谷歌DeepMind在周五下午就已经拿下了国际数学奥林匹克竞赛（IMO）的金牌，但他们却要等到周一才能发布这个消息。
结果呢？
OpenAI在周六凌晨1点就抢先发布了他们的成绩，瞬间抢走了所有聚光灯。
Jasper(@zjasper666) 指出：
在这个游戏里，速度大于官僚主义。错过时机，就失去了话语权。
这不仅仅是一次简单的新闻发布时间差，它折射出了科技巨头之间的深层竞争格局。
金牌背后的故事
事情要从7月19日说起，2025年IMO成绩刚刚公布。
中国队夺得团体第一，而DeepMind也斩获了一枚金牌。
然而，DeepMind的这枚金牌却迟迟没有官宣。
据谷歌内部人士透露，他们的IMO成绩仍在内部验证中。
一旦验证完成，他们计划正式分享——让人好奇他们会采取什么方式。
另一位消息人士提到，IMO委员会要求在闭幕式后一周内不要公开讨论AI的参与。
这个事情就有点意思了。
OpenAI的金牌成绩
OpenAI最新模型在2025年国际数学奥林匹克竞赛（IMO）上达到了金牌水平！
IMO被公认为全球最顶尖的数学竞赛，每年只有不到8%的参赛者能够获得金牌。而现在，一个AI模型做到了。
新模型的最终成绩是：
在总共6道题中成功解决了5道，获得35分（满分42分），超过了今年的金牌线。
速度 pk 流程
面对DeepMind的「迟缓」，网友们的反应各不相同。
Rufus(@Rufus87078959)认为：
官僚主义是大型科技公司的阿喀琉斯之踵。
Yossi Dahan(@Yossi_Dahan_)更是喊话谷歌CEO：
@sundarpichai 别让下一次再溜走，速度比审批流程更重要。打破官僚主义。
而Krishna Kaasyap(@krishnakaasyap)则提出了不同看法：
他们会开源自己的答案，最有创意的答案将经得起时间的考验。如果DeepMind的答案确实有创意，DeepMind可以实现另一个AlphaGo的「第37手」，让这种先发优势变得无效。
chainyoda(@chainyoda)则幽默调侃道：
DeepMind是欧洲公司。他们有周末。
技术 or 营销
在关于「抢先发布」的讨论背后，也不乏相关的技术讨论。
Think_Different_(@ThinkDi92468945)指出：
这不仅仅是速度问题。我打赌OpenAI的模型用了更少的计算资源+更少的专门/针对性方法。
soyboy(@soyboy)也持类似观点：
DeepMind用的是专门为此设计的模型，而OpenAI用的是通用模型。所以无论如何，他们能宣称的东西都会更少。
Poor Charlie(@PoorCharliePM)则对整个比赛的意义提出质疑：
我觉得对这些奥林匹克问题的炒作太过头了。任何真正参加过奥林匹克或任何基于证明的数学竞赛的人都知道，这些问题对计算机来说应该比对人类容易得多。
DeepMind 的战略失误？
Gustavo Nicot(@gustavonicot)评论称：
这正是为什么谷歌，尽管拥有巨大的潜力和人才，最终执行力却是二流的。看到一家本应引领未来的公司仍然以冰川般的速度前进，不是因为缺乏创新，而是因为内部官僚主义，这令人沮丧。
他进一步指出，这种延迟通常是权力囤积和不安全感的症状，来自那些没有真正价值只会增加摩擦的人。
Mikhail Samin(@Mihonarium)则指出：
如果OpenAI以这种方式「背叛」了，我不会感到惊讶。你知道是只有DeepMind被要求在一周内不讨论AI，还是OpenAI也被要求了？
陶哲轩长评
OpenAI模型斩获IMO金牌的消息放出后，虽然AI 圈网友们炸开了锅，但在一片赞叹声中，数学界顶尖学者陶哲轩在社交媒体上发表了相对要淡定的长篇评论。
陶哲轩指出，虽然多家AI公司都声称在IMO题目上取得了好成绩，但由于缺乏统一的测试环境和标准，很难进行公平比较。
他特别强调：「在没有预先公布方法论的情况下，不会对任何自我报告的AI竞赛表现发表评论。」
陶哲轩用生动的比喻列举了AI可能采取的多项措施，比如给予更多时间、使用辅助工具、团队合作等，这些都会显著影响最终成绩。
他认为，在每种格式中，提交的解决方案在技术上仍然是由高中参赛者而非团队负责人生成的。然而，学生在比赛中报告的成功率可能会受到这种格式变化的极大影响。
这场OpenAI 再次不厚道地以「速度与激情」对Google DeepMind 进行拦截的营销策略，也算是再次说明了：
在科技行业，时机就是一切。
DeepMind可能有着同样优秀甚至更好的技术成果，但在这个信息爆炸、营销第一的时代，谁先发声，谁就占据了用户心智和叙事的主动权。
好比当年的浏览器大战、搜索引擎之争，以及，曾经的Manus……
OpenAI 也是各种深度学习，好的坏的全都收了啊。
需要思考的是，当OpenAI 过于追求速度的同时，是否也牺牲了某些东西？
比如严谨的验证流程、充分的内部讨论、对合作伙伴的尊重？对速度与责任的平衡？
如Lucas(@cavelliano)所说：
委员会的立场是让AI 公司不要抢走学生们的光芒。在我看来，这是非常公平的。
陶哲轩长文: https://mathstodon.xyz/@tao
（文：AGI Hunt）