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拿下14億融資 普通人的出路只剩這壹條了 | 溫哥華教育中心
   

拿下14億融資 普通人的出路只剩這壹條了

最近,又被壹位00後刷屏了——25歲的廣州女孩洪樂潼,創立AI公司Axiom Math僅壹年,就完成了14億的A輪融資,公司估值迅速飆升至110億元,躋身全球獨角獸企業行列。


她本人也是徹徹底底的學霸:斯坦福博士退學,MIT數學物理雙學位,牛津碩士。但她卻出身普通,甚至父母都沒上過大學。

更絕的是,她居然還讓自己在MIT的導師、美國數學學會前副會長、弗吉尼亞大學終身教授、頂級數學家小野健辭去教職,全職加入她的團隊。

25歲、華人女孩、數學天才、公司估值110億元……這些標簽組合在壹起,顯然塑造了壹個“別人家孩子”的典范。

如果僅僅講述天才的故事,那對眾多普通家庭來說,只能望洋興歎。而且她的巨大成就也非“天才”贰字就能總結。

從普通人的視角看,外灘君覺得,她的故事帶來的最大思考,不是“我的孩子怎麼拿下壹個14億融資”,而是“我的孩子該如何找到自己的路”。

洪樂潼為自己熱愛的數學,找到了用武之地。那我們孩子的“數學”在哪裡?

01

當所有人在卷“更聰明的AI”時,

她選擇做“更可靠的AI”

洪樂潼到底在做什麼?

簡單來說,現在的AI大模型有壹個致命的問題,就是AI幻覺,會“壹本正經地胡說八道”。導致金融、芯片、國防安全這些場景不能放心使用。

而洪樂潼的公司Axiom做的,就是壹套可驗證推理的 AI 系統,主打“讓 AI 像數學家壹樣嚴格思考,每壹步結論都能被機器證明絕對正確”。對比壹下:

👉ChatGPT 類: 統計猜答案 → 可能對,但過程不可信 → 不能用在金融、芯片、軍工等致命場景。

👉Axiom:邏輯嚴格推導 → 過程可機器驗證 → 數學上100% 正確 → 敢用在高風險領域。

並且,Axiom的系統已經在被譽為“本科生數學奧林匹克”的普特南競賽中,取得了12題全對的滿分——近百年來僅有5位人類選手達成過。

這不僅是壹項技術選擇,更是壹種戰略眼光。她提出“數學,是構建AI推理能力的正確基礎。”

而這個極具戰略的眼光,建立在她數學領域多年的沉澱,與敏銳的商業嗅覺上。



先說前者,洪樂潼在數學領域是絕對的“專業選手”。這位出生於廣州普通工薪家庭的女孩,履歷堪稱“開掛”。

數學天賦早在中學時代便鋒芒畢露,14 歲在草稿紙寫下 “MIT” 為目標。高中就讀於華南師大附中,入選廣東省中學生英才計劃,是全國奧數省隊僅 4 名女生之壹。

17歲被麻省理工學院(MIT)錄取後,她僅用3年就極速拿下數學與物理雙學位,期間發表了9篇學術論文,並斬獲摩根獎(北美本科生數學最高榮譽)和Alice T. Schafer 數學獎(全美女性本科生數學最高獎)。

這還沒完。2021年,她成為全球鳳毛麟角的羅德學者,赴牛津大學就讀神經科學碩士,正是在此期間,她正式踏入AI領域。

畢業之後,她又進入斯坦福攻讀數學與法律雙博士。

她的每壹步都走在學術金字塔的頂端,為她如今的創業奠定了最堅實的認知基礎。她看到的不是冰冷的公式,而是構建可信賴智能未來的基石。

再說商業嗅覺。

退學創業這個想法,源於2024年秋天斯坦福附近壹家咖啡館裡的閒談。洪樂潼與時任Meta AI研究總監的Shubho Sengupta壹拍即合,決心聯手用AI解決世界上最棘手的數學問題。不久後,洪樂潼退學,Axiom就此誕生。



洪樂潼(中間)和公司主要成員

這個願景的感召力是驚人的。除了吸引了眾多頂級資本,更說服了她的導師——57歲的數學泰斗小野健。

這位弗吉尼亞大學的終身教授,毅然辭去教職,追隨自己昔日的學生,全職加入Axiom。小野健說,促使他做出決定的,不是金錢,而是對這場由AI驅動的“降維打擊”式的科學探索感到興奮。

在洪樂潼的設想中,未來Axiom的產品可服務於對沖基金和量化交易公司,可快速解決與資產定價、股市預測相關的復雜數學問題。用她的話來說,她想培養AI數學家。

天才少女的光環,當然是亮眼的。但與此同時,她選擇的方向也相當獨特,“Verified AI關注的,絕不僅僅是修補AI的缺點。真正瞄准的,是AI的上限,是通向超級智能的階梯。”

02

00後扎堆改變世界,

比文憑更重要的是“看見具體的世界”

放眼望去,00後正在不斷刷新AI世界的成就:

Jessica Wu,MIT輟學,創辦Sola Solutions,專攻AI 企業流程自動化(RPA);

Brendan Foody、Adarsh Hiremath與Surya Midha,從哈佛和喬治城大學輟學,創立Mercor,研究AI自動招聘;

陳源培,曾就讀華南理工、北大、斯坦福,創辦靈初智能,主攻機器人;

還有近期爆紅的高中生陳廣宇,成為月之暗面Kimi團隊論文的壹作,甚至獲得馬斯克的點贊認可…

將這些名字與洪樂潼放在壹起,我們可以看到很多共同點:

其壹,堅實的學術背景,是職場敲門磚。

盡管有不少名校生輟學創業,但這樣的做法並普遍適用,也不意味著學歷、文憑徹底失效。相反,這體現出堅實的學術積累,非常重要。

拿洪樂潼來說,她是“MIT + 牛津+ 斯坦福(退學)”,並且從中學起就參加了不少數學競賽,壹直都在數學領域深耕。





爆火的陳廣宇,還是個高中生,參加過中學生黑客松,並已經利用AI來研讀論文,追蹤GitHub開源項目,逐步建立對機器學習的認知。

其他人也不乏奧數冠軍、頂級獎學金獲得者,在數論、AI、機器人等領域積累了遠超同齡人的知識儲備——這讓他們能直擊行業 “底層痛點”,而非停留在表面創新。

其贰,讓他們從“優秀做題家”蛻變為“世界改變者”的,是另壹個特質,看見具體的世界。

在學校裡,問題是被老師設計好的,答案是有標准參考的;但在真實的商業世界裡,最大的難題是“不知道問題在哪裡”。

而這些耀眼的新星,知道真實的世界如何運轉的,甚至能凝練出“亟待解決的真問題”。


再看洪樂潼,當大多數公司都說“AI幻覺無法避免”的時候,她想到了用自己了解的數學,去解決這個問題。這來自她對產業現實的洞察,與行業先鋒的交談,以及她自己的判斷力。

這和羅振宇曾“重新定義”的數學教育有著相同的底層邏輯。過去,數學課是教計算、教公式;但在 AI 時代,數學重要的不是你能不能算出導數,而是你能不能理解變化率的本質,理解它在真實世界中意味著什麼,然後利用AI去建模、驗證、推演。

這種判斷力,正是未來最稀缺的個人資產。它關乎壹個人認為什麼是“好”的,什麼是“對”的,什麼是“值得”的。

03

孩子未來的出路,

發明只有自己最勝任的職業

洪樂潼的故事令人振奮,但她極高的數學天賦和經歷,也是普通人難以復制的。不過,她占據了壹個獨屬於她的高地——找到了數學和AI的交叉點。

這讓外灘君想到了羅振宇的壹句話——未來孩子的出路是發明壹個全世界只有他能夠勝任的職業。

這個洞察,對普娃來說,更有實際價值。

摩根士丹利旗下的主管Michael Mauboussin,他也說:真正拉開差距的,不是誰更拼命,而是誰更早想清楚了自己該站在哪個位置上。

誰能想到,曾在華爾街摸爬滾打30多年的Michael,第壹份工作做得壹塌糊塗。當時,他在做股票經紀人,每天打電話給顧客賣金融產品,然而他得到的只有日復壹日的挫敗,每天連辦公室都不想進。

換做普通人可能就被打趴下了。但Michael卻把這視為最有價值的壹段經歷,因為這讓他看清了兩件事:壹,他是個i人,不適合做推銷;贰,他喜歡研究和寫作,這些事對他就像呼吸壹樣簡單。

後來,他成了華爾街最受尊敬的研究者之壹,連寫了幾本暢銷書。他最精辟的壹條建議是——找到你擅長,且做得比別人更好的事。

當然,AI時代情況更加復雜。最顯著的壹點是,技術更新的速度,已經遠遠超過人類積累經驗的速度。過去,壹個專業好不好,可能能管拾年、贰拾年;但現在,任何壹個所謂的“好專業”,保質期可能都不會超過叁年。

那麼,普通孩子的出路在哪裡?不是讓孩子爭奪壹個標准化的職位,而是去培養“創造”獨屬於自己職業的能力。

壹個普通孩子該如何“發明”自己的職業?形象壹點說,未來需要更多“自帶AI的手藝人”。

獨特的手藝,就來源於能力的組合。就像外灘君之前寫過的上海女孩劉昱辰,她將古今中外的工藝融合進珠寶設計,創造了壹個兼具中西、古今美學與海派文化特色的珠寶品牌。



發散壹下,壹個熱愛歷史的孩子,如果同時掌握了數據可視化和AI工具,他能做的就不是簡單的歷史研究,而是成為壹名“數字歷史敘事者”;壹個擅長溝通、共情能力強的孩子,如果深入學習了心理學和人機交互,他可能成為頂級的“AI產品共情師”,專門彌合技術與人之間的鴻溝。

這些職業或許現在並不存在,但它們都指向同壹個未來:將興趣、天賦與時代最前沿的工具相結合,創造出壹個獨壹無贰的價值生態位。

04

結語

洪樂潼的故事,不可否認是“天才的勝利故事”,但對普娃來說壹樣有意義。

我們的這壹代孩子,不僅是最國際化的壹代,還是連接了AI和現實世界的壹代。他們本身就占據了這個時代最獨特的生態位。

教育的最後壹公裡,永遠是人。當孩子們找到自己天賦與熱愛,在具體世界中的錨點,舞台的燈光會為他們亮起。

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