OpenAI在计算机基础理论领域展现出惊人实力。该公司周一宣布，其研究成果突破了“指数时间假设”（Exponential Time Hypothesis，简称ETH）。ETH是计算机科学界近三十年的核心信念，认为某些逻辑问题的求解耗时随规模扩大呈指数级增长。数小时后，Anthropic也发布研究，对ETH提出反驳。
OpenAI表示，已邀请一组外部计算机科学家对其主张进行公开审查，但研究人员强调，参与审查并不构成对该成果的背书。若该声明属实，这将重新开启对更强大算法的探索——此前学界普遍认为此类算法的提升空间已触及天花板。
这一极具极客色彩的声明迅速在技术圈引发热议，多位意见领袖发表了看法：
麻省理工学院教授 Ryan Williams
作为三位独立审查OpenAI主张的算法专家之一，Williams尚未认证该结果。他在X平台表示，若主张成真，新发现将促使计算机科学家重新考量“P=NP”的可能性，使OpenAI更接近解决这一千禧年大奖难题。从实际应用看，这可能催生“更快的算法”。Williams此前曾表达对ETH的不信任。
纽约大学荣休教授 Gary Marcus
长期对AI持怀疑态度的Marcus在X平台写道，如果该成果正确，那将是“一件大事”。
应用数学博士 John D. Cook
Cook在博客中指出，OpenAI的主张虽令人印象深刻，但未最终解答计算机科学最大未解之谜。他强调：“P=NP的状态仍然未知。虽然3-SAT问题不再需要指数级时间，但目前看来，它仍需超过多项式的时间。”
Anthropic AI安全研究员 Joshua Fonseca Rivera
Rivera认为，OpenAI的主张提醒人们可能低估了计算机智能。他引用“痛苦的教训”（The bitter lesson）概念表示：“我在逻辑上知道这一点，但是……哇，我们真的什么都不知道。”
菲尔兹奖得主 Timothy Gowers
法兰西学院终身教授Gowers在X平台给出了直率评价：“非常令人惊讶且后果严重的是，它是错误的。”
Every公司CEO Dan Shipper
Shipper在X平台表达了众多非数学背景从业者的心声：“我后悔没有攻读前沿数学博士学位。（虽然我从未考虑过要读，但还是有点遗憾。）”