Математичний фронтир штучного інтелекту: як 24-річний випускник Стенфордського університету, що покинув навчання, змінює галузь

У парадигмі зсуву у колах венчурного капіталу молоді засновники все частіше привертають увагу та капітал. Одним яскравим прикладом є нещодавно оголошений раунд фінансування Series A компанії Axiom Math: стартап з AI-логікою залучив $64 мільйонів інвестицій, підвищивши свою оцінку до $300 мільйонів. Очолюваний B Capital за підтримки Greycroft, Madrona та Menlo Ventures, цей раунд підкреслює зростаючу довіру інвесторів до наступного покоління AI-проектів. Що робить цю історію фінансування особливою, — це не лише цифри, а й візіонерський керівник: Каріна Хонг, підприємниця після 00-х, яка представляє нову хвилю технічних засновників, що змінюють Кремнієву долину.

Хто стоїть за Axiom Math?

Народжена та вихована у Гуанчжоу, Хонг Летонг — відома як Каріна Хонг — є яскравим прикладом траєкторії сучасних елітних засновників. Її освітній шлях нагадує майстер-клас з інституційної досконалості: навчання у Школі-інтернаті при Південно-Китайському педагогічному університеті (, де вона відзначилася у математичних змаганнях), дві ступені з математики та фізики в MIT, магістерська з нейронауки в Оксфордському університеті (, здобута за престижною стипендією Рідса — відзнакою, якою володіють лише чотири китайські отримувачі), і найновіше — кандидатська на Stanford University у галузі математики та права.

Нагороди, які вона здобула на шляху, розповідають свою історію. Вона отримала премію Schafer Mathematics Excellence Award — щорічну нагороду, яку присуджують лише одній жінці-студентці бакалаврату в Північній Америці, — а також премію Morgan, найвищу нагороду у галузі математики для студентів бакалаврату в регіоні, ставши п’ятою жінкою, яка її отримала. Під час навчання в MIT вона закінчила 20 курсів на рівні аспірантури та опублікувала кілька статей у галузях вищої математики, зокрема у дослідженнях L-функцій модульних еліптичних кривих та K3-поверхонь.

Витоки Axiom: від кафе-розмови до $300 мільйонної оцінки

Історія заснування майже кінематографічна у своїй простоті. Під час неформальної зустрічі у вихідні біля кампусу Стенфорда Хонг та Шубхо Сенгупта — колишнього дослідника Meta AI, який керував командою FAIR і спільно розробляв OpenGo та CrypTen — довго обговорювали перетин передових математичних знань і штучного інтелекту. Основне питання: чи зможуть системи AI розв’язати найскладніші математичні задачі світу?

Ця одна розмова стала каталізатором рішення. Хонг покинула Стенфорд і повністю присвятила себе створенню Axiom Math, закладаючи основу для одного з найзначущих запусків AI цього року.

Яку проблему вирішує Axiom?

Axiom позиціонує себе як «математик-штучний інтелект» — система, здатна перетворювати математичні знання з підручників, наукових статей і журналів у програми, що виконуються машиною. Це важливо: на відміну від універсальних мовних моделей, які мають труднощі з математичним мисленням, Axiom генерує не лише відповіді, а й детальні кроки доведень, підтверджень і ланцюги міркувань.

Технічний розрив, який він закриває, справжній. Коли ChatGPT o3 тестували на Американських математичних змаганнях, він досягав 96% точності — до моменту, коли його попросили продемонструвати методологію доведення. Тоді продуктивність знизилася приблизно до 5%. Ця різниця виявила критичну недосконалість: ймовірно, у тренувальних даних моделі були ці конкретні задачі, що приховувало внутрішні недоліки у логіці.

Дорожня карта досліджень Axiom виходить за межі чистої математики. Команда уявляє застосування у фінансовому моделюванні, проектуванні напівпровідникових архітектур і кількісній торгівлі — сферах, де строгі математичні перевірки відокремлюють прибуткові стратегії від катастроф.

Формування команди: колектив після 00-х з DNA Meta

Незважаючи на те, що компанія була закладена лише кілька місяців тому, Axiom зібрала ядро з 10 осіб, переважно відомих дослідників AI. Технічний директор Шубхо Сенгупта має понад 20 років досвіду у передових ML-розробках, включаючи ранню роботу з CUDA та інфраструктурою розподіленого навчання Google. Франсуа Шарто, запрошений з дослідницького відділу Meta, багато років досліджував трансформери для застосування у математичних задачах. Х’ю Лезер, ще один випускник Meta, зробив фундаментальну роботу над великими мовними моделями для генерації коду компіляторів і GPU.

Ця сузір’я талантів — зосереджене, цілеспрямоване і нестандартне у складі команди — привернуло підтримку B Capital саме через здатність до швидкої реалізації та технічну глибину.

Більш широкий момент: засновники після 00-х тепер у кожному кроці AI

Успіх Axiom входить у більший наратив: засновники після 00-х колективно проривають у секторі AI з вражаючими показниками.

Розглянемо Sola Solutions, нещодавній стартап, заснований 22-річною Джесікою Ву та 23-річним Нілом Дешмухом (обидва випускники MIT). Вони залучили $21 мільйонів у раундах seed і Series A, поєднавши $3.5 мільйонів (Conviction-led) та $17.5 мільйонів (a16z-led) відповідно.

Або Anysphere — стартап з AI-програмування, керований Майклом Труеллом і трьома колегами-випускниками MIT 2022 року. Їхній Series B оцінили у $9 мільярдів при залученні $900 мільйонів. Їхній продукт Cursor став де-факто стандартом серед інженерів Кремнієвої долини, зацікавлених у AI-підтримуваній розробці.

Mercor, платформа для підбору AI-кадров, досягла $2 мільярдів оцінки при залученні $100 мільйонів у Series B — її заснували троє засновників після 00-х з Гарварду та Джорджтауну, які запустили її зі своїх гуртожитків.

У Китаї ця модель повторюється: Zero Degree (робототехнічний стартап Мін Юхенг, Чен І та Лі Ічжэ з Тсінхуа ) залучили сотні мільйонів у ангельських раундах. Lingchu Intelligent залучила підтримку Hillhouse Venture і BlueRun Ventures. UniX AI, заснований Янгом Феню (народженим у 2000 році, з PhD з комп’ютерних наук з Йельського університету ), став центром інвестицій у embodied AI.

Чому засновники після 00-х можуть мати перевагу

Інвестиційна теза, що виходить від провідних венчурних компаній, свідчить, що ці молоді засновники мають систематичні переваги. «Ми твердо віримо, що підприємництво часто належить молоді», — зазначає Дай Юсен, керуючий партнер ZhenFund. Логіка: багато проривів у AI працюють у сферах, де накопичений досвід стає обтяжливим, а не перевагою. Існуючі підходи не застосовні. Засновники після 00-х, не обтяжені інституційною пам’яттю, підходять до проблем із новими рамками.

«Невігластво — це безстрашність», — додає Дай. «Багато технологічних інновацій виникають саме тому, що учасники розуміють цю територію, але залишаються незляканими її кидати виклик».

Яким є момент, коли Каріна Летонг створила

Офіційна позиція Axiom — «Майбутнє математичних відкриттів починається тут» — має вагу саме через того, хто її висловлює. У попередньому інтерв’ю Хонг роздумувала про свою мотивацію: «Я завжди була дослідником. Я хочу розв’язати справді складні технічні задачі».

Напередодні заснування Axiom, коли DeepSeek привернув світову увагу, Хонг зазначила: «Маленька, сфокусована, нестандартна команда. Відмінні партнери — ідеалісти. Сильне виконання. Практична відданість. Найцінніший елемент: переплетена віра у ідеали та місію». Вона додала: «Це історія DeepSeek. Це також історія, яку я хочу написати особисто».

З $300 мільйонами у підтримці та 10 найкращих дослідників AI, що працюють над цим, ця історія зараз пишеться у реальному часі.