Ein talentierter Nachwuchs aus der Generation der 2000er aus einer Arbeitsfamilie hat ein Unicorn mit einem Wert von 11 Milliarden Yuan geschaffen, nachdem er das Studium abgebrochen hat. Ein Professor für Lebenszeit hat seinen Posten aufgegeben, um ihm zu folgen.
Just letzte Woche hat ein Name die globale Venture-Capital-Szene in Sturm gesetzt.
Das AI-Startup Axiom hat angekündigt, eine Serie-A-Finanzierung in Höhe von 200 Millionen US-Dollar abgeschlossen zu haben. Die Führung übernahm das Silicon-Valley-Top-Venture-Capital-Unternehmen Menlo Ventures, und alte Aktionäre wie Greycroft, Madrona Venture, B Capital und Toyota Ventures haben alle mitinvestiert. Der Unternehmenswert ist auf 1,6 Milliarden US-Dollar gestiegen.
Innerhalb von weniger als einem Jahr hat es sich direkt in die Ränge der Unicorns geschafft.
Aber noch beeindruckender ist die Gründerin dieses Unternehmens – die 25-jährige Carina Hong (Hong Letong).
Sie macht den Inferenzprozess von Großmodellen so streng wie einen mathematischen Beweis, und jeder Schritt ist überprüfbar.
17 Jahre alt und an der MIT, in 3 Jahren zwei Bachelor-Abschlüsse erworben
Carina Hong stammt aus der Chaoshan-Region und wurde in Guangzhou geboren. Ihre Eltern sind gewöhnliche Arbeiter, aber sie hat von klein auf ein außergewöhnliches mathematisches Talent gezeigt.
In der 10. Klasse wurde sie in das "Elite-Programm für Schülerinnen und Schüler in Guangdong" aufgenommen und unterrichtete sich bei Professor Wang Xueqin von der Sun Yat-sen-Universität.
Anschließend hat sie sich bei der Guangdong-Auswahl für den Nationalen Mathematik-Olympiade (CMO) hervorgetan und war eine der nur vier Mädchen.
Im Jahr 2018 wurde die 17-jährige Carina Hong an die Massachusetts Institute of Technology (MIT) aufgenommen und wählte die Doppelfachrichtung Mathematik und Physik.
Ihr weiteres Curriculum vitae ist beispiellos beeindruckend.
An der MIT hat sie in nur 3 Jahren zwei Bachelor-Abschlüsse erworben und während ihres Studiums 9 wissenschaftliche Artikel veröffentlicht. Ihre Forschungsgebiete umfassen modulare elliptische Kurven, L-Funktionen auf K3-Flächen, die "Moonshine-Vermutung" und andere Bereiche der Grundlagenmathematik.
Sie hat den Alice T. Schafer-Mathematikpreis, die höchste Auszeichnung für US-amerikanische Mathematikerinnen, sowie den AMS-MAA-SIAM-Morgan-Preis für herausragende Forschung von Mathematik-Studenten in Nordamerika erhalten.
Im Jahr 2021 hat Carina Hong das Rhodes-Stipendium der Universität Oxford erhalten und war eine der nur vier chinesischen Preisträgerinnen in diesem Jahr.
Das Rhodes-Stipendium gilt als "Nobelpreis für Bachelor-Studenten" und ist das älteste und renommierteste internationale Stipendienprogramm der Welt.
Während ihres Masterstudiums in Neurowissenschaften an der Universität Oxford hat sie als Erstautorin an der Gatsby Computational Neuroscience Unit der University College London an der Forschung zu Deep Learning gearbeitet und damit den ersten Schritt in die AI-Branche getan.
Anschließend wechselte sie an die Stanford University, um einen Doktor in Mathematik und Recht zu erwerben.
Aber bevor sie ihren Doktorabschluss abgeschlossen hat, hat sie das Studium abgebrochen.
Das fatale Defizit von AI: Wahrscheinlichkeitsmodelle haben keine "absolute Richtigkeit"
Carina Hong hat das schärfste Problem in der AI-Branche erkannt.
Die Fähigkeiten von Großmodellen wachsen exponentiell, aber ihre Zuverlässigkeit bleibt ein schwarzes Loch.
In der täglichen Anwendung mag es egal sein, wenn die Modelle Unsinn erzählen, aber in Bereichen wie Finanzen, Verteidigung und kritischen Infrastrukturen kann jeder fehlerhafte Schlussfolgerung auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten zu einer Katastrophe führen.
Im vergangenen Jahr hat Carina Hong, als Stanford-Mathematikdoktorandin, bei der Kontroverse um das "Mathematiktest-Spielchen" von ChatGPT o3 zuerst den Kern des Problems benannt: Derzeit fehlt es bei der AI an einem strengen logischen Inferenz-Trainingssystem.
Die bestehenden Großmodelle sind im Wesentlichen Wahrscheinlichkeitsmaschinen. Sie lernen Muster aus riesigen Datenmengen und geben dann auf der Grundlage statistischer Regeln Antworten.
Selbst Spitzenmodelle wie GPT-4 und Claude bleiben aufgrund ihrer probabilistischen Natur ein großes Problem.
Carina Hongs Lösung ist: Lasst die AI wie ein Mathematiker arbeiten.
Ihr gegründetes Unternehmen Axiom nutzt das "Math as a Service"-Modell und trainiert AI-Systeme, um formell verifizierte Ausgaben in der Lean-Programmiersprache zu generieren.
Lean ist eine Programmiersprache, die speziell für mathematische Beweise entwickelt wurde. Mit Lean kann Axiom sicherstellen, dass jeder Schritt des Inferenzprozesses des AI-Modells maschinenprüfbar und logisch gesichert ist.
Ein traditionelles Großmodell gibt dir eine Antwort, und du musst sie einfach glauben oder nicht. Das System von Axiom gibt dir eine Antwort und einen vollständigen, überprüfbaren Beweisprozess, ohne jeglichen Graubereich.
Carina Hong hat in einem Interview gesagt:
Wissenschaftliche Durchbrüche erfordern in der Regel zwei Schritte: Die Formulierung einer Hypothese und die Verifizierung durch einen Beweis. Mit Axiom wollen wir die Zeit, die es braucht, Neugierde in Wahrheit umzuwandeln, so weit wie möglich verkürzen.
Vollpunkt bei der Putnam-Wettbewerbs, Lösung einer 20-jährigen Zahlentheorie-Vermutung
Im Dezember des vergangenen Jahres hat Axiom seine erste Leistungsprüfung bestanden.
Das Kernsystem von Axiom hat bei der Putnam-Wettbewerbs einen Vollpunkt erzielt und alle 12 Aufgaben richtig gelöst.
Die Putnam-Wettbewerbs ist die renommierteste mathematische Studentenwettbewerbs in Nordamerika, und der Median der Punktzahl liegt oft bei null (Vollpunkt 120).
In den letzten fast 100 Jahren haben nur 5 Personen einen Vollpunkt erreicht. Das AI-System von Axiom hat es geschafft.
Das Wahnsinnigste kommt noch. Axiom hat eine 20-jährige Zahlentheorie-Vermutung, die Elemente der Differential- und Integralrechnung zur Messung von Flächenabständen betrifft, verifizierbar bewiesen.
Dieses Problem konnte selbst der Gründermathematiker von Axiom, Ken Ono, nach Jahren von Versuchen nicht lösen.
Im Dezember des vergangenen Jahres hat das von Axiom entwickelte AxiomProver-System die formale Beweise für die Aufgaben 124 und 481 aus dem Erdős-Problem-Set in der verifizierbaren Lean-Programmiersprache in 1 Tag bzw. 5 Stunden ohne menschliche Interventionen abgeschlossen.
Das Erdős-Problem-Set enthält insgesamt 1.109 Probleme aus der Kombinatorik und Zahlentheorie und ist eine Sammlung von Arbeiten des ungarischen Mathematikers Paul Erdős aus mehreren Jahrzehnten.
Bis heute wurden nur 266 Probleme bewiesen, und nur 10 dieser Beweise wurden in eine computerprüfbare formale Version umgewandelt.
Die Lösung von mathematischen Problemen ist nur die Spitze des Eisbergs. Axiom möchte diese "absolut richtige" mathematische Inferenzfähigkeit durch Transferlernen in den Bereich der Codeverifikation bringen und die Probleme der generativen AI lösen.
Die Zielkunden sind Hedgefonds, Quant-Trader und andere hochwertige Anwendungsbereiche, in denen kein Platz für "ungefähr richtig" ist.
Professor gibt Lebenslauf auf, um "die Möglichkeit einer mathematischen Superintelligenz" zu erleben
Das beeindruckendste Recruiting von Axiom fand im Dezember des vergangenen Jahres statt.
Ken Ono, der Marvin Rosenblum-Professor an der Universität Virginia und der ehemalige Vizepräsident der American Mathematical Society, hat seinen Lebenslauf als Professor aufgegeben und ist als Gründermathematiker bei Axiom angestellt worden.
Er ist Preisträger des Guggenheim-Preises, des Packard-Preises und des Sloan-Preises, einer der weltweit führenden Experten für Ramanujan-Mathematik, Mitproduzent und Mathematikberater des Films "The Man Who Knew Infinity" und hat sogar in einer Super Bowl-Werbung für Budweiser mitgewirkt.
Außerdem ist er der einzige Zahlentheoretiker, der jemals in einer Bierwerbung mitgewirkt hat.
Während seiner 40-jährigen Lehrtätigkeit hat Ken Ono zehn Morgan-Preis-Gewinner betreut, darunter Carina Hong.
Warum sollte ein erfolgreicher Professor seinen stabilen akademischen Karriereweg aufgeben und für eine 25-jährige junge Frau arbeiten?
Der Wall Street Journal berichtet, dass Ken Ono bis vor kurzem skeptisch gegenüber der Künstlichen Intelligenz war, bis er das System von Axiom sah und plötzlich begriff.
Außer Ken Ono ist das Team von Axiom ein "Traumteam":
Der CTO Shubho Sengupta war früher Leiter der Meta AI Research und hat auch an der Forschung des Google Distributed Training Systems beteiligt. Er ist auch einer der ersten Experten, die die CUDA-Technologie entwickelt haben.
Der Kernwissenschaftler François Charton war der Pionier, der das Transformer-Modell in den mathematischen Bereich eingeführt hat und mit einem Großmodell eine 30-jährige akademische Vermutung widerlegt hat.
Ein Investor hat sich bewundert ausgedrückt:
Sie hat sowohl ein tiefes mathematisches Wissen als auch eine erstaunliche Betriebseffizienz und die Fähigkeit, Weltklasse-Talente anzuziehen. Das ist die beeindruckendste Gründerin, die ich in meinen 20 Jahren in Silicon Valley je gesehen habe.
Derzeit hat Axiom mehr als 30 Mitarbeiter, und die Einstellungsgeschwindigkeit nimmt stetig zu.
Die Generation der 00er tritt auf die Bühne, und die AI-Startup-Szene geht in die "Idealisten-Zeit" über
Just letzte Woche hat das nur seit etwas mehr als einem Jahr gegründete Unternehmen Lingchu Intelligence angekündigt, eine Angel- und Pre-Serie-A-Finanzierung in Höhe von insgesamt 2 Milliarden Yuan abgeschlossen zu haben.
Sein Mitgründer Chen Yuanpei wurde 2001 geboren und hat an der Peking-Universität und der Stanford University studiert und bei Li Feifei gelernt.
Yang Fengyu, ebenfalls aus der Generation der 00er, hat nach seinem Doktorat an der Yale University beschlossen, in China ein Startup zu gründen. Im Jahr 2024 gründete er das Unternehmen Youliqi für Embodied Intelligence und hat eine Angel- und Angel+-Finanzierung in Höhe von mehreren Hundert Millionen Yuan erhalten.
Im Jahr 2025 hat das von drei 00ern gegründete AI-Recruiting-Portal Mercor ebenfalls angekündigt, eine Serie-B-Finanzierung in Höhe von 100 Millionen US-Dollar abgeschlossen zu haben, und der Unternehmenswert liegt bei 2 Milliarden US-Dollar.
Was unterscheidet diese Generation von Unternehmern von der vorherigen?
Als DeepSeek weltweit bekannt wurde, hat Carina Hong so kommentiert:
Ein kleines, fokussiertes und eigenständiges Team. Eine Gruppe von Idealisten, die gute Partner sind. Sie haben eine starke Durchsetzungsfähigkeit und arbeiten selbständig. Das Wertvollste ist die Überzeugung, die aus Idealismus und Mission besteht. Das ist die Geschichte von DeepSeek, und das ist die Geschichte, die ich selbst schreiben möchte.
Ein Investor hat sich in einem privaten Gespräch an eine Selbstermahnung von Carina Hong in ihrem Freundeskreis erinnert, die sie während der Gründung von Axiom geschrieben hat:
Wünsche mir, sowohl eine Blume als auch einen Baum zu sein. Farbenfroh und lebhaft, aber auch alleinstehend und unverwüstlich.
Während des Gesprächs spricht sie fast nicht über Trends und Disruption, sondern mehr über ihre Neugierde auf das Problem selbst und ihre klare Einschätzung der technologischen Möglichkeiten.
Für die ultimative Mission von Axiom hat Carina Hong einen sehr kraftvollen Kommentar hinterlassen:
Verified AI geht nicht nur darum, die Mängel der AI zu beheben. Es zielt auf die Obergrenze der AI, auf die Stufen zur Superintelligenz.
Von einem gewöhnlichen Familienhaushalt in Guangzhou bis zur Führung eines AI-Unicorns mit einem Unternehmenswert von 1,1 Milliarden Yuan.
Von einer Mathematikgenie an der MIT bis zu einer Gründerin, die einen Professor dazu bringt, seinen Lebenslauf aufzugeben und ihr zu folgen.
Die Geschichte von Carina Hong und ihrer Generation von 00er-Unternehmern ändert die Regeln in Silicon Valley: Es geht nicht darum, wegen eines Trends zu gründen, sondern darum, echte technische Probleme zu lösen.
Wo liegt die Obergrenze der AI? Vielleicht liegt die Antwort in den Entscheidungen dieser 25-jährigen jungen Menschen.
Quellen:
https://mp.weixin.qq.com/s/msJXxZMSyfXMXDPMCdtznQ
Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account "New Intelligence Yuan", Autor: New Intelligence Yuan, Redakteur: Qingqing, veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.