主要观点总结
本文介绍了00后中国女孩洪乐潼创立的AI创业公司Axiom，专注于用AI解决高端数学问题。虽尚未推出实质性产品，但因其创始人学术背景及技术路径的清晰，获得高估值及资本认可。文章还介绍了Axiom的技术方向、商业模式、面临挑战及行业前景等。
关键观点总结
关键观点1: 洪乐潼的学术经历及成就
洪乐潼是斯坦福数学博士，在数论、组合学和概率学等领域有深厚研究。她在MIT期间发表多篇学术论文，并多次获得顶尖学术荣誉。
关键观点2: Axiom公司的核心目标
Axiom致力于开发能够像数学家一样构建并验证形式化证明的AI系统，为量化对冲基金和金融机构提供极速、严谨的数学推理能力。
关键观点3: Axiom的技术切入点
Axiom通过深度学习形式化数学证明数据，让AI能够像人类数学家一样推导答案。
关键观点4: Axiom的商业模式
Axiom的目标客户是对冲基金、量化交易公司等金融机构，提供数学大脑服务，解决高端数学证明能力问题。
关键观点5: 面临的主要挑战
数据稀缺与标准化难题、模型泛化与性能考验、团队扩张与人才抢夺等是Axiom面临的主要挑战。
关键观点6: 行业前景展望
金融行业对形式化数学证明AI有巨大需求，行业前景广阔。但也需要克服诸多挑战才能实现落地应用。
正文
更令人侧目的是，她在MIT期间曾获得全美女性数学家最高荣誉——Alice T. Schafer数学奖（Schaefer Math Prize），并在2021年成为中国仅有的四位罗德学者之一，前往牛津大学继续攻读神经科学课程。她本人曾这样描述自己的跨学科视野：“数学虽是一门纯粹学科，但我也渴望理解生物医学，所以去牛津学神经科学，正是为了拓宽研究视野。”
而后，洪乐潼又横扫了哈佛、普林斯顿、斯坦福、麻省理工等顶尖项目，最终在斯坦福大学确定了数论、组合学和概率学方向的博士攻读计划，同时辅修法律学课程。斯坦福期间，她不仅在数论方面继续深耕，也开始关注人工智能与数学之间的交叉研究——在Sainsbury Wellcome中心的盖茨比部门（Gatsby Network）参与AI与机器学习研究，并思考“AI未来将如何与科学家互动”“应用科学家又如何借助AI完成更高层次的创新”等前沿问题。
正是在这一期间，她逐渐发现，当下主流的大语言模型（LLM）在数学推理层面仍明显不足：虽然能背诵定理、解答竞赛题，但一旦要求完整的“形式化证明”，准确率就骤降。她在社交媒体上直言：“模式匹配≠真正理解。我们需要的是会‘做证明’的AI，而不仅仅是会‘给答案’的模型。”
Axiom：打造“会证明”的数学AI
在清晰地意识到这一痛点后，洪乐潼于近期正式成立了Axiom——一家专注于
“用AI解决高端数学问题”的初创公司
。目前，Axiom的核心目标准确定位为：
开发能够像数学家一样构建并验证形式化证明的AI系统，为量化对冲基金和金融机构提供极速、严谨的数学推理能力
。
1. 技术切入点：形式化数学证明训练
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Axiom的训练数据主要来源于已经被公认的“形式化数学证明”（formal mathematical proofs）。
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形式化数学证明是指将数学定理、推导过程用高度严格的逻辑和编程语言描述，任何一步都可被机器验证。相比普通的“论文文本+Latex公式”数据，形式化证明具有可执行性和可验证性——适合给AI“灌输”真正的数学思维模式。
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通过对这些证明数据的深度学习，Axiom希望让AI能够像人类数学家一样，不只是“找答案”，而是“推导答案”。
2. 商业模式：卖“数学大脑”给华尔街
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Axiom并不打算推出一个面向大众的App，也不会去做ChatGPT式的通用AI对话。它锁定的目标客户是对冲基金、量化交易公司以及其他需要“高级数学证明能力”来加速投资决策的金融机构。
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传统量化团队往往需要投入大量人力、时间和成本来搭建数学研究与工程化的管道：有人负责模型搭建，有人负责数学推导，有人负责算法实现，而这一切需要一个庞大的技术团队。Axiom的理念是：“你只要购买我们的AI能力，就相当于拥有了一个全天候的数学专家团队。”
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在投资时，一旦遇到诸如风险度量模型（如VaR、CVaR）中的一个数学假设能否证明，或者在高频交易中某个定价公式的严谨性是否成立，这些场景都可交给Axiom的系统即时“给出证明+最优解”。
3. “0产品0用户”却能拿下高估值
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据The Information报道，B Capital（曾投资过Perplexity等知名AI项目）正与Axiom洽谈本轮5000万美元融资，预计领投，Axiom估值达3-5亿美元。
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这并非偶然。在过去一年里，行业里诸如Ilya Sutskever、Mira Murati等大佬牵头的“0产品0用户”项目频频拿到高额融资，投资者对专业垂直赛道非常“买账”。
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对大多数VC而言，只要创始人的学术背景够硬，技术路径够清晰，就愿意押宝。对于Axiom而言，创始人洪乐潼在数学和AI领域的双重积淀，正是这样的“硬核背书”。
