حدود الذكاء الاصطناعي في الرياضيات: كيف يعيد طالب ستانفورد الذي ترك الدراسة قبل 24 عامًا تشكيل الصناعة

في تحول نمطي داخل دوائر رأس المال المغامر، يكتسب المؤسسون الشباب اهتمامًا ورأس مالًا بشكل متزايد. أحد الأمثلة اللافتة هو الجولة الأخيرة من تمويل سلسلة A لشركة Axiom Math: الناشئة في مجال التفكير الاصطناعي التي حصلت على $64 مليون دولار من الاستثمار، مما رفع تقييمها إلى $300 مليون دولار. بقيادة B Capital بدعم من Greycroft و Madrona و Menlo Ventures، تؤكد الجولة على تزايد ثقة المستثمرين في مشاريع الذكاء الاصطناعي من الجيل القادم. ما يجعل قصة التمويل هذه استثنائية ليس فقط الأرقام، بل القيادة الرؤيوية التي تدير السفينة: كارينا هونغ، رائدة أعمال من جيل ما بعد 00، تمثل نوعًا جديدًا من المؤسسين التقنيين الذين يعيدون تشكيل وادي السيليكون.

من يقف وراء Axiom Math؟

ولدت ونشأت في قوانغتشو، تُجسد هون ليتونغ—المعروفة مهنيًا باسم كارينا هونغ—مسار المؤسسين النخبة اليوم. تتحدث سجلاتها التعليمية عن نفسها كدورة تدريبية في التميز المؤسسي: التحاقها بمدرسة جنوب الصين للمعلمين الثانوية ( حيث تميزت في مسابقات الرياضيات)، وحصولها على درجتين في الرياضيات والفيزياء من MIT، ودرجة الماجستير في علم الأعصاب من جامعة أكسفورد (حصلت عليها عبر منحة رودس المرموقة—وهي تميز يحمله فقط أربعة من المتلقين الصينيين)، والأحدث، مرشحة للدكتوراه في جامعة ستانفورد في الرياضيات والقانون.

الجوائز التي جمعتها على طول الطريق تحكي قصتها الخاصة. حصلت على جائزة شايفر للتميز في الرياضيات—التي تُمنح سنويًا لامرأة واحدة فقط من طلاب المرحلة الجامعية في أمريكا الشمالية—تبعها جائزة مورغان، وهي أعلى تكريم في الرياضيات للإنجازات الجامعية في المنطقة، مما جعلها المرأة الخامسة التي تتلقى هذا الشرف. خلال سنوات دراستها في MIT، أكملت 20 دورة دراسات عليا ونشرت عدة أوراق في مجالات الرياضيات المتقدمة بما في ذلك دوال لوجستية لمضلعات إهليلجية من نوع مودولار وسطوح K3.

نشأة Axiom: من حديث في مقهى إلى تقييم $300 مليون

السرد التأسيسي يكاد يكون سينمائيًا في بساطته. خلال لقاء غير رسمي في عطلة نهاية الأسبوع بالقرب من حرم ستانفورد، شاركت هون وشوبو سينغوبتا—الباحث السابق في Meta AI الذي قاد فريق FAIR وشارك في تطوير OpenGo و CrypTen—في حديث مطول استكشف تقاطع الرياضيات المتقدمة والذكاء الاصطناعي. كان النقاش يدور حول سؤال أساسي: هل يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي حل أعقد المسائل الرياضية التي تواجه العالم؟

هذا الحوار الواحد دفع إلى قرار. غادرت هون ستانفورد وكرست وقتها لبناء Axiom Math، مما أدى إلى إطلاق أحد أهم مشاريع الذكاء الاصطناعي هذا العام.

ما المشكلة التي تحلها Axiom فعليًا؟

تقدم Axiom نفسها كـ"عالم رياضيات اصطناعي"—نظام قادر على تحويل المعرفة الرياضية من الكتب والأوراق العلمية والمجلات إلى برامج قابلة للتنفيذ بواسطة الآلة. يهم هذا التمييز: على عكس نماذج اللغة العامة التي تكافح مع التفكير الرياضي، تولد Axiom ليس فقط إجابات، بل أدلة مفصلة خطوة بخطوة، وتحققات، وسلاسل منطقية.

الفجوة التقنية التي تعالجها حقيقية. عندما تم اختبار ChatGPT o3 ضد مسابقات الرياضيات الأمريكية، حقق دقة بنسبة 96%—حتى طُلب منه إثبات المنهجية. عندها، انهارت الأداءات إلى حوالي 5%. وكشفت الفجوة عن خلل حاسم: من المحتمل أن بيانات تدريبه شملت هذه المشاكل المحددة، مما أخفى أوجه قصور في التفكير المنطقي.

خارطة طريق أبحاث Axiom تتجاوز الرياضيات البحتة. يتصور الفريق تطبيقات تمتد إلى النمذجة المالية، وتصميم بنية أشباه الموصلات، والتداول الكمي—مجالات حيث التحقق الرياضي الصارم يميز بين استراتيجيات مربحة وكوارث.

بناء الفريق: مجموعة من جيل ما بعد 00 مع DNA Meta

على الرغم من أن الشركة تم تمويلها حديثًا قبل بضعة أشهر فقط، إلا أن Axiom جمعت فريقًا أساسيًا من 10 أشخاص يهيمن عليهم باحثو ذكاء اصطناعي بارزون. المدير التقني الحالي شوبو سينغوبتا يمتلك خبرة تزيد عن عقدين في التعلم الآلي المتقدم، بما في ذلك العمل المبكر على تقنية CUDA والبنية التحتية للتدريب الموزع من Google. فرانسوا تشارتون، الذي تم استقطابه من قسم أبحاث Meta، قضى سنوات في دراسة هياكل المحولات المطبقة على حل المشكلات الرياضية. هيو ليثر، خريج آخر من Meta، ساهم في العمل الأساسي على نماذج اللغة الكبيرة المصممة لتوليد كود المترجم ووحدة معالجة الرسوميات.

هذه التشكيلة من المواهب—مركزة، وموجهة، وغير تقليدية في تكوين فريقها—جذبت دعم B Capital تحديدًا بسبب قدرتها على التنفيذ وعمقها التقني.

لحظة أوسع: مؤسسو جيل ما بعد 00 موجودون الآن في الذكاء الاصطناعي

نجاح Axiom يأتي ضمن سرد أكبر: مؤسسو جيل ما بعد 00 يهاجمون قطاع الذكاء الاصطناعي بنسب نجاح ملحوظة.

فكر في Sola Solutions، الشركة الناشئة التي أسستها مؤخرًا جيسيكا وو البالغة من العمر 22 عامًا ونييل ديشموك البالغ من العمر 23 عامًا ( كلاهما من خريجي MIT). جمعوا $21 مليون دولار عبر جولات التمويل الأولي وسلسلة A، بمزيج من 3.5 مليون دولار ( بقيادة Conviction) و17.5 مليون دولار ( بقيادة a16z)، على التوالي.

أو Anysphere—شركة برمجة الذكاء الاصطناعي التي يقودها مايكل ترويل وثلاثة من زملائه خريجي MIT لعام 2022. وصلت تقييمات جولة التمويل من السلسلة B إلى $9 مليار دولار على $900 مليون دولار من التمويل. أصبح منتجهم، Cursor، المعيار المعتمد بين مهندسي وادي السيليكون المهتمين بالتطوير المدعوم بالذكاء الاصطناعي.

Mercor، منصة التوظيف بالذكاء الاصطناعي، وصلت إلى تقييم $2 مليار دولار على $100 مليون دولار من تمويل السلسلة B—وأسسها ثلاثة من خريجي جيل ما بعد 00 من هارفارد وجورجتاون، أطلقوها من غرفة سكنهم.

داخل الصين، يتكرر النمط: Zero Degree ( شركة روبوتات أسسها مين يوهينغ، تشنغ يي، ولي ييزه من جامعة Tsinghua)، حصلت على مئات الملايين عبر جولات ملائكة. جذب Lingchu Intelligent دعم Hillhouse Venture و BlueRun Ventures. شركة UniX AI، التي أسسها يانغ فنغيو ( المولود عام 2000، وحاصل على دكتوراه في علوم الحاسوب من Yale)، أصبحت محورًا للاستثمار في الذكاء الاصطناعي المجسد.

لماذا قد يكون لمؤسسي جيل ما بعد 00 ميزة فعلًا

تُشير فرضية الاستثمار التي تروج لها أكبر شركات رأس المال المخاطر إلى أن هؤلاء المؤسسين الأصغر سنًا يمتلكون مزايا منهجية. يقول داي يوسن، الشريك الإداري في ZhenFund: “نؤمن بقوة أن ريادة الأعمال غالبًا ما تكون من نصيب الشباب”. السبب: العديد من الاختراقات في الذكاء الاصطناعي تعمل في مجالات حيث تصبح الخبرة المتراكمة عبئًا بدلاً من أصول. لا تنطبق الكتب الإرشادية الحالية. مؤسسو جيل ما بعد 00، غير مقيدين بالذاكرة المؤسسية، يقتربون من المشكلات بأطر جديدة.

يضيف داي: “الجهل هو بلا خوف”. “الكثير من الابتكارات التكنولوجية تنشأ تحديدًا لأن المشاركين يفهمون التضاريس، لكنهم يظلون غير خائفين من تحديها.”

اللحظة التي بنى فيها هون ليتونغ

الموقف الرسمي لـAxiom—“مستقبل الاكتشاف الرياضي يبدأ هنا”—يحمل وزنًا تحديدًا بسبب من يقولها. في مقابلة سابقة، عكست هون دوافعها التأسيسية: “لطالما كنت باحثة. أريد حل المشكلات التقنية الصعبة حقًا.”

قبل تأسيس Axiom مباشرة، ومع تصدر DeepSeek الاهتمام العالمي، لاحظت هون: “فريق صغير، مركز، غير تقليدي. شركاء ممتازون من المثاليين. تنفيذ قوي. التزام عملي. العنصر الأثمن: الإيمان المتشابك بالمبادئ والرسالة.” وأضافت: “هذه قصة DeepSeek. وهي أيضًا القصة التي أود أن أكتبها شخصيًا.”

مع دعم بقيمة $300 مليون دولار و10 من أفضل باحثي الذكاء الاصطناعي في العالم ملتزمين بالمهمة، تُكتب الآن تلك القصة في الوقت الحقيقي.