A Fronteira da Matemática de IA: Como um Jovem de 24 Anos que Abandonou Stanford Está a Remodelar a Indústria

Numa mudança de paradigma dentro dos círculos de capital de risco, jovens fundadores estão a atrair cada vez mais atenção e capital. Um exemplo marcante é a ronda de financiamento Série A recentemente anunciada pela Axiom Math: a startup de raciocínio com IA garantiu $64 milhões em investimento, elevando a sua avaliação para $300 milhões. Liderada pela B Capital com apoio da Greycroft, Madrona e Menlo Ventures, a ronda reforça a crescente confiança dos investidores em ventures de IA de próxima geração. O que torna esta história de financiamento particularmente notável não são apenas os números, mas o visionário que lidera a equipa: Carina Hong, uma empreendedora pós-00s que representa uma nova geração de fundadores técnicos que estão a remodelar o Vale do Silício.

Quem Está por Trás da Axiom Math?

Nascida e criada em Guangzhou, Hong Letong—conhecida profissionalmente como Carina Hong—exemplifica a trajetória dos fundadores de elite de hoje. O seu percurso académico é como uma masterclass em excelência institucional: frequentou a Escola Secundária Anexa à Universidade Normal do Sul da China (onde se destacou em competições de matemática), obteve diplomas duplos em matemática e física pelo MIT, um mestrado em neurociência pela Universidade de Oxford (concluído com a prestigiosa Bolsa Rhodes—uma distinção atribuída a apenas quatro recipientes chineses), e mais recentemente, candidatura a doutoramento na Universidade de Stanford em matemática e direito.

As honras acumuladas ao longo do percurso contam a sua própria história. Recebeu o Prémio de Excelência em Matemática Schafer—concedido anualmente a apenas uma estudante de graduação feminina na América do Norte—seguido pelo Prémio Morgan, a maior distinção em matemática para realizações de graduação na região, tornando-se na quinta mulher a recebê-lo. Durante os anos de graduação no MIT, completou 20 cursos de nível pós-graduação e publicou vários artigos em áreas avançadas de matemática, incluindo funções L de curvas elípticas modulares e superfícies K3.

A Gênese da Axiom: De Conversa de Café a $300 Milhões de Avaliação

A narrativa fundacional é quase cinematográfica na sua simplicidade. Durante um encontro casual de fim de semana perto do campus de Stanford, Hong e Shubho Sengupta—ex-investigador da Meta AI que liderou a equipa FAIR e co-desenvolveu o OpenGo e CrypTen—envolveram-se numa conversa prolongada explorando a interseção entre matemática avançada e inteligência artificial. A discussão centrou-se numa questão fundamental: os sistemas de IA poderiam resolver os problemas matemáticos mais intratáveis do mundo?

Esta única conversa catalisou uma decisão. Hong deixou Stanford e comprometeu-se totalmente a construir a Axiom Math, dando início ao que viria a ser um dos lançamentos de IA mais relevantes deste ano.

Que Problema é que a Axiom Realmente Resolve?

Axiom posiciona-se como “um matemático de IA”—um sistema capaz de converter conhecimentos matemáticos de livros, artigos académicos e revistas em programas executáveis por máquina. A distinção importa: ao contrário de modelos de linguagem de uso geral que lutam com raciocínio matemático, a Axiom gera não apenas respostas, mas provas detalhadas passo a passo, validações e cadeias de raciocínio.

A lacuna técnica que isto aborda é real. Quando o ChatGPT o3 foi testado contra as Competições de Matemática Americanas, atingiu uma precisão de 96%—até ser solicitado a demonstrar a metodologia de prova. Nesse momento, o desempenho caiu para aproximadamente 5%. A discrepância revelou uma falha crítica: os dados de treino do modelo provavelmente incluíam esses problemas específicos, mascarando deficiências subjacentes no raciocínio.

O roteiro de investigação da Axiom estende-se para além da matemática pura. A equipa imagina aplicações que abrangem modelação financeira, design de arquiteturas de semicondutores e trading quantitativo—domínios onde a verificação matemática rigorosa separa estratégias lucrativas de desastres.

Construir a Equipa: Um Coletivo Pós-00s com DNA Meta

Apesar de ter sido bootstrapada há apenas alguns meses, a Axiom reuniu uma equipa central de 10 pessoas dominada por investigadores notáveis de IA. O atual CTO, Shubho Sengupta, traz duas décadas de experiência em ML de ponta, incluindo trabalho inicial na tecnologia CUDA e na infraestrutura de treino distribuído do Google. François Charton, recrutado na divisão de investigação do Meta, passou anos a investigar arquiteturas de transformadores aplicadas à resolução de problemas matemáticos. Hugh Leather, outro ex-Meta, contribuiu com trabalho fundamental em modelos de linguagem de grande escala, projetados para geração de código de compiladores e GPUs.

Esta constelação de talento—concentrada, focada e pouco ortodoxa na sua composição—atraiu o apoio da B Capital precisamente pela sua capacidade de execução e profundidade técnica.

Um Momento Mais Amplo: Fundadores Pós-00s Estão em Todo o Lado na IA Agora

O sucesso da Axiom chega num contexto maior: fundadores pós-00s estão a conquistar o setor de IA com taxas de sucesso notáveis.

Considere a Sola Solutions, a recente venture fundada pela Jessica Wu, de 22 anos, e Neil Deshmukh, de 23 anos (ambos ex-alunos do MIT). Reuniram $21 milhões em rondas seed e Série A, combinando $3,5 milhões (liderada por Conviction) e $17,5 milhões (liderada pela a16z), respetivamente.

Ou a Anysphere—a startup de programação de IA liderada por Michael Truell e três colegas formados em 2022 pelo MIT. A sua avaliação na Série B atingiu $9 biliões com $900 milhões em financiamento. O seu produto, Cursor, tornou-se o padrão de facto entre engenheiros do Vale do Silício interessados em desenvolvimento assistido por IA.

A Mercor, a plataforma de recrutamento de IA, atingiu $2 biliões de avaliação com $100 milhões em financiamento Série B—e foi fundada por três jovens que abandonaram Harvard e Georgetown, todos pós-00s, que a lançaram do seu dormitório.

Dentro da China, o padrão repete-se: a Zero Degree (startup de robótica de Min Yuheng, Cheng Yi e Li Yizhe, da Tsinghua) garantiu centenas de milhões em rondas de anjo. A Lingchu Intelligent atraiu apoio da Hillhouse Venture e BlueRun Ventures. A UniX AI, fundada por Yang Fengyu (nascido em 2000, PhD em ciência da computação pela Yale), tornou-se num foco de investimento em IA incorporada.

Porque é que os Fundadores Pós-00s Podem Ter Realmente uma Vantagem

A tese de investimento emergente das principais firmas de capital de risco sugere que estes jovens fundadores possuem vantagens sistemáticas. “Acreditamos firmemente que o empreendedorismo muitas vezes pertence aos jovens,” observa Dai Yusen, sócio-gerente da ZhenFund. O raciocínio: muitas inovações em IA operam em domínios onde a experiência acumulada se torna uma desvantagem, e não uma vantagem. Os manuais existentes não se aplicam. Os fundadores pós-00s, livres de memória institucional, abordam os problemas com novas estruturas.

“A ignorância é destemida,” acrescenta Dai. “Muitas inovações tecnológicas surgem precisamente porque os participantes compreendem o terreno, mas permanecem destemidos em desafiar-no.”

O Momento que Hong Letong Construiu

A posição oficial da Axiom—“O futuro da descoberta matemática começa aqui”—tem peso precisamente por quem a articula. Numa entrevista anterior, Hong refletiu sobre o seu impulso fundacional: “Sempre fui uma investigadora. Quero resolver problemas técnicos verdadeiramente difíceis.”

Pouco antes de fundar a Axiom, enquanto o DeepSeek capturava a atenção global, Hong observou: “Uma equipa pequena, focada, pouco convencional. Parceiros excelentes compostos por idealistas. Execução forte. Compromisso prático. O elemento mais precioso: crença entrelaçada em ideais e missão.” Ela continuou: “Esta é a história do DeepSeek. É também a história que desejo escrever pessoalmente.”

Com $300 milhões em apoio e 10 dos melhores investigadores de IA do mundo comprometidos com a missão, essa história está agora a ser escrita em tempo real.