Граница искусственного интеллекта в математике: как 24-летний студент, бросивший Стэнфорд, меняет индустрию

В рамках парадигмального сдвига в кругах венчурного капитала все больше молодых основателей привлекают внимание и капитал. Одним из ярких примеров является недавно объявленный раунд финансирования Series A компании Axiom Math: стартап, занимающийся ИИ-рассуждениями, привлек $64 миллионов инвестиций, что повысило его оценку до $300 миллионов. Руководимый B Capital при поддержке Greycroft, Madrona и Menlo Ventures, этот раунд подчеркивает растущее доверие инвесторов к следующему поколению ИИ-проектов. Что делает эту историю финансирования особенно заметной, так это не только цифры, но и видение руководителя: Карина Хонг, предпринимательница, родившаяся после 00-х, представляющая новое поколение технических основателей, меняющих Кремниевую долину.

Кто стоит за Axiom Math?

Родилась и выросла в Гуанчжоу, Хонг Летонг — профессионально известная как Карина Хонг — олицетворяет траекторию современных элитных основателей. Ее образовательный путь напоминает мастер-класс по институциональному совершенству: обучение в Старшей школе при Южно-Китайском педагогическом университете (, где она отличилась в математических олимпиадах), двойные степени по математике и физике в MIT, магистратура по нейронаукам в Оксфордском университете (, полученная по престижной стипендии Роудса — отличию, которым удостаиваются всего четыре китайских студента), и недавно кандидатская диссертация в Стэнфордском университете по математике и праву.

Награды, полученные на пути, рассказывают свою историю. Она получила премию Шафер за выдающиеся достижения в математике — ежегодно присуждаемую только одной женщине-студентке бакалавриата в Северной Америке, — а также премию Моргана, высшую награду в области математики за достижения студентов в регионе, став пятой женщиной, получившей ее. Во время учебы в MIT она прошла 20 курсов на уровне аспирантуры и опубликовала несколько статей в области продвинутой математики, включая функции Ли для модульных эллиптических кривых и поверхности K3.

Зарождение Axiom: от беседы в кафе до оценки $300 миллионов

История основания почти кинематографична своей простотой. Во время случайной встречи в выходные недалеко от кампуса Стэнфорда Хонг и Шубхо Сенгупта — бывший исследователь Meta AI, руководивший командой FAIR и соавтор OpenGo и CrypTen — вели длительную беседу о пересечении продвинутой математики и искусственного интеллекта. Основной вопрос звучал так: смогут ли системы ИИ решать самые сложные математические задачи мира?

Эта одна беседа стала катализатором решения. Хонг покинула Стэнфорд и полностью посвятила себя созданию Axiom Math, заложив основу одного из самых значимых запусков ИИ в этом году.

Какие задачи решает Axiom на самом деле?

Axiom позиционирует себя как «математик ИИ» — систему, способную преобразовывать математические знания из учебников, научных статей и журналов в программы, исполняемые машиной. Это важно: в отличие от универсальных языковых моделей, которые испытывают трудности с математическим рассуждением, Axiom генерирует не только ответы, но и подробные пошаговые доказательства, проверки и цепочки рассуждений.

Технический разрыв, который он преодолевает, действительно существует. Когда ChatGPT o3 тестировали на американских математических олимпиадах, он достигал 96% точности — до тех пор, пока не требовалось продемонстрировать метод доказательства. Тогда производительность падала примерно до 5%. Этот разрыв выявил критическую проблему: вероятно, обучающие данные модели включали эти конкретные задачи, скрывая недостатки в рассуждениях.

Дорожная карта исследований Axiom выходит за рамки чистой математики. Команда видит применение в финансовом моделировании, проектировании архитектуры полупроводников и количественной торговле — областях, где строгая математическая проверка отделяет прибыльные стратегии от катастроф.

Формирование команды: коллектив после 00-х с ДНК Meta

Несмотря на то, что проект был заложен всего несколько месяцев назад, Axiom собрала ядро из 10 человек, в основном известных исследователей ИИ. Текущий технический директор Шубхо Сенгупта обладает двадцатилетним опытом передовых методов машинного обучения, включая раннюю работу с CUDA и инфраструктурой распределенного обучения Google. Франсуа Шартон, привлеченный из исследовательского подразделения Meta, много лет занимался трансформерными архитектурами, применяемыми к решению математических задач. Хью Лезер, еще один выпускник Meta, внес вклад в фундаментальную работу по крупным языковым моделям, предназначенным для генерации кода компиляторов и GPU.

Этот созвездие талантов — сосредоточенное, целенаправленное и нестандартное по составу команды — привлекло поддержку B Capital именно благодаря своей способности к реализации и технической глубине.

Более широкий момент: основатели после 00-х теперь везде в ИИ

Успех Axiom происходит в рамках более широкой картины: основатели после 00-х коллективно захватывают сектор ИИ с впечатляющими показателями.

Рассмотрим Sola Solutions, недавно основанную Джессикой Ву (22 года) и Нилом Дешмухом (23 года) — оба выпускники MIT(. Они привлекли ) миллионов на раундах посева и Series A, объединяя $3.5 миллиона $21 под руководством Conviction( и $17.5 миллиона )под руководством a16z(.

Или Anysphere — стартап по программированию на базе ИИ, руководимый Майклом Труеллом и тремя выпускниками MIT 2022 года. Их оценка по раунду Series B достигла ) миллиарда при финансировании в $9 миллионов. Их продукт Cursor стал де-факто стандартом среди инженеров Кремниевой долины, заинтересованных в разработке с помощью ИИ.

Mercor, платформа для найма с помощью ИИ, достигла $900 миллиарда оценки при финансировании Series B в $2 миллионов — и была основана тремя выпускниками Тринити-колледжа и Джорджтаунского университета после ухода из университета.

В Китае ситуация повторяется: стартап Zero Degree по робототехнике, основанный Мин Юхэном, Ченг И и Ли Ичжэ из Цинхуа, привлек сотни миллионов на раундах ангельского финансирования. Lingchu Intelligent привлекла поддержку Hillhouse Venture и BlueRun Ventures. UniX AI, основанный Ян Фэнью (2000 года рождения, кандидат наук по компьютерным наукам из Йельского университета), стал центром инвестиций в embodied AI.

Почему основатели после 00-х могут иметь преимущество

Инвестиционная стратегия ведущих венчурных фирм показывает, что эти молодые основатели обладают системными преимуществами. «Мы твердо верим, что предпринимательство зачастую принадлежит молодым людям», — отмечает Дай Юсен, управляющий партнер ZhenFund. Обоснование: многие прорывы в ИИ происходят в областях, где накопленный опыт становится скорее бременем, чем активом. Существующие шаблоны не применимы. Основатели после 00-х, не обремененные институциональной памятью, подходят к проблемам с новыми рамками.

«Незнание — это бесстрашие», — добавляет Дай. «Множество технологических инноваций возникают именно потому, что участники понимают территорию, но остаются неиспуганными вызовам».

Что создала Карина Летонг

Официальная позиция Axiom — «Будущее математических открытий начинается здесь» — имеет вес именно потому, что ее озвучивает именно она. В одном из предыдущих интервью Хонг рассказала о своем порыве к созданию: «Я всегда была исследователем. Я хочу решать действительно сложные технические задачи».

Незадолго до основания Axiom, когда DeepSeek привлекла всеобщее внимание, Хонг отметила: «Маленькая, сфокусированная, нестандартная команда. Отличные партнеры — идеалисты. Сильное исполнение. Практическая приверженность. Самый ценный элемент — переплетение веры в идеи и миссию». Она продолжила: «Это история DeepSeek. Это также история, которую я хочу написать лично».

При поддержке в $100 миллионов и участии 10 лучших исследователей ИИ мира эта история сейчас пишется в реальном времени.