Estreno | Axiom acaba de recaudar $1.4 mil millones con Hong Letong liderando el equipo a los 25 años

La comunidad de inversión ha conocido la última ronda de financiación:

La startup de IA fundada por Hong Letong, Axiom, anunció la finalización de una ronda de financiación Serie A de 200 millones de dólares, liderada por Menlo Ventures, con aportes continuos de antiguos accionistas como Greycroft, Madrona Venture, B Capital y Toyota Ventures. Con esto, la valoración de la empresa alcanza los 1.6 mil millones de dólares (aproximadamente 110 mil millones de RMB).

Hong Letong tiene 25 años, nació en Guangzhou y estudió en la escuela secundaria afiliada a la Universidad de South China. Ganó varios premios en concursos de matemáticas olímpicas. Luego, su trayectoria académica abarcó el MIT, la Universidad de Oxford, y durante su doctorado en Stanford decidió lanzarse al mundo del emprendimiento.

La comunidad de inversión ha tenido conversaciones privadas con Hong Letong, cuando Axiom aún estaba en sus etapas iniciales. Recuerdo que en su red social escribió una autoafirmación durante la fundación: “Que pueda hacer tanto flores como árboles. Con entusiasmo y pasión, pero también con independencia.”

Fuente de la imagen: MIT

Más allá de las decisiones individuales, está emergiendo un aspecto más destacado de la era: los fundadores nacidos en los 2000 están subiendo colectivamente al escenario de la IA.

Recién recaudaron 1.4 mil millones

Fundada hace un año, valorada en 11 mil millones

El comienzo de esta historia fue en una cafetería.

Era un fin de semana a finales de otoño de 2024, cuando Hong Letong, de 23 años, se encontró en una cafetería cerca de Stanford con Shubho Sengupta, entonces director de investigación de Meta AI.

Durante varias horas, discutieron sobre sus áreas de investigación y cómo la IA podría resolver los problemas matemáticos más difíciles del mundo. Poco después, Hong Letong tomó una decisión tranquila pero firme: abandonar Stanford y fundar Axiom.

La historia de una joven prodigio siempre lleva un halo. Pronto, el nombre de Hong Letong se difundió rápida y discretamente en el mundo del capital de riesgo. En ese momento, en sus conversaciones públicas, ella casi no hablaba de tendencias o disrupciones, sino que se centraba en su curiosidad por los problemas en sí y en su claridad sobre las posibilidades tecnológicas.

Hoy, Axiom anuncia haber cerrado una ronda de 200 millones de dólares en menos de un año, alcanzando la categoría de unicornio.

Y apenas cinco meses antes, la startup había completado una ronda semilla. En ese momento, la empresa emergente expresó una creencia firme: las matemáticas son la base correcta para construir capacidades de razonamiento en IA.

En diciembre del año pasado, el sistema central de Axiom obtuvo una puntuación perfecta en la competencia Putnam, considerada la Olimpiada de Matemáticas para estudiantes de pregrado, resolviendo las 12 preguntas en su totalidad. Hay que recordar que en casi un siglo, solo cinco personas lograron este logro. Luego, ese sistema también demostró de forma autónoma varias conjeturas abiertas en teoría de números.

Resolver problemas matemáticos es solo la punta del iceberg. Axiom está trasladando esta capacidad de razonamiento matemático “absolutamente correcto” a la verificación de código mediante aprendizaje por transferencia, intentando resolver diversos problemas de la IA generativa.

Actualmente, la industria de la IA enfrenta una contradicción aguda: los modelos grandes avanzan rápidamente en capacidades, pero su fiabilidad sigue siendo una caja negra. Los “disparates” en aplicaciones cotidianas quizás no sean graves; pero en finanzas, defensa o infraestructuras críticas, cualquier error probabilístico puede causar desastres.

“Estamos entrando en un mundo donde la inteligencia artificial puede programar casi todo, pero detrás hay un problema casi no mencionado: todo el código no está verificado, lo que representa un gran riesgo”, comenta Matt Kraning, socio de Menlo Ventures. La IA escribirá todo el código, pero las matemáticas verificarán si es correcto.

La respuesta de Axiom es la IA verificable (Verified AI).

En términos simples, su ventaja principal radica en la verificación formal: mediante el lenguaje de programación Lean, convierte las pruebas matemáticas en programas ejecutables, asegurando fundamentalmente la corrección de los resultados. Aquí, los modelos grandes ya no “adivinan” respuestas basándose en probabilidades, sino que transforman el código en lógica matemática rigurosa que demuestra los resultados. Cada paso del razonamiento debe ser verificado por un verificador determinista.

“Los avances científicos suelen requerir dos pasos: proponer hipótesis y luego verificarlas con una prueba. Nosotros fundamos Axiom para comprimir al máximo el tiempo que lleva transformar la curiosidad en verdad”, explica Hong Letong. Ella ve la evolución recursiva de la IA como algo cercano, y dejó una nota con gran fuerza en su misión final:

“Verified AI no solo busca corregir los defectos de la IA. En realidad, apunta a su límite, a la escalera hacia la superinteligencia.”

Una joven académica nacida en los 2000 lidera el equipo

Procedente de Guangzhou

La historia de Axiom no puede separarse de Hong Letong, quien siempre ha ido en ascenso.

Nacida en 2001 en Guangzhou, de padres潮汕. Desde pequeña mostró un talento excepcional en matemáticas, ingresando a la prestigiosa escuela secundaria de South China Normal University. En la secundaria, fue una de las cuatro chicas en el equipo provincial de Olimpiadas de Matemáticas, logrando múltiples premios en concursos como la Copa Jin Geng y la Liga Nacional de Matemáticas de Secundaria.

En 2019, ingresó en el MIT para estudiar doble titulación en matemáticas y física. Tres años después, obtuvo la beca Rhodes en la Universidad de Oxford, siendo una de las cuatro únicas chinas galardonadas. La beca Rhodes es uno de los programas de becas internacionales más antiguos y prestigiosos, conocida como el “Nobel para estudiantes de pregrado”.

Luego, obtuvo una maestría en Oxford y realizó investigaciones en inteligencia artificial y aprendizaje automático en University College London. En una ocasión, expresó: “¿Cómo será la interacción futura entre la IA y los científicos? Es un tema que quiero investigar.”

En agosto de 2024, ingresó en Stanford para cursar un doctorado en matemáticas y derecho. “Siempre he sido investigadora”, afirmó en una entrevista anterior, y su deseo más profundo era resolver problemas tecnológicos realmente difíciles. Pronto, incluso en su etapa doctoral, entró en el mundo de la IA.

Tras el éxito de DeepSeek, Hong Letong comentó: “Un equipo pequeño, enfocado y único. Un grupo de idealistas que trabajan con gran eficiencia y compromiso. Lo más valioso es esa creencia entre la visión y la misión. Esa es la historia de DeepSeek, y también la historia que quiero escribir personalmente.”

Hoy, Axiom ha formado un equipo central que podría llamarse “Dream Team”:

El CTO Shubho Sengupta, ex director de investigación de Meta AI, participó en el desarrollo del sistema de entrenamiento distribuido de Google y fue uno de los primeros en desarrollar tecnología CUDA;

El científico principal François Charton, pionero en introducir modelos Transformer en matemáticas, quien usó modelos grandes para refutar una conjetura sin resolver durante 30 años;

Y lo más impactante, la incorporación del matemático Ken Ono, galardonado con premios como Guggenheim y Sloan, ex vicepresidente de la Sociedad de Matemáticas de EE. UU., quien renunció a su puesto en la Universidad de Virginia para unirse a tiempo completo a Axiom.

Una historia repetidamente contada es que, en los cuarenta años de carrera de Ono, dirigió a diez ganadores del Premio Morgan, y Hong Letong es una de ellas.

“Posee una sólida base matemática, una eficiencia operativa sorprendente y la capacidad de atraer talento de clase mundial”, comenta un inversor. “Es la fundadora más impresionante que he visto en Silicon Valley en los últimos veinte años, sin duda alguna.”

Actualmente, Axiom cuenta con más de 30 empleados, y su ritmo de contratación sigue acelerándose. La historia de ella apenas acaba de comenzar.