斯坦福数学博士瞄准金融AI痛点，用形式化证明颠覆量化交易底层逻辑
一、”0产品”创业何以估值3亿？
当大多数初创团队还在为产品原型挣扎时，一位中国女博士已凭”空壳公司”斩获5000万美元融资，估值直逼5亿美元。这位引发硅谷热议的创业者，正是来自广州的斯坦福数学博士——洪乐潼（Carina Letong Hong）。
她的公司Axiom尚未发布任何产品，却已吸引顶级风投B Capital洽谈领投。支撑这一疯狂估值的，是创始人近乎”开挂”的学术履历与极具想象力的技术路线：用AI攻克数学证明自动化，为量化交易提供”数学超脑”。
二、天才的成长轨迹：从奥数少女到跨学科先锋
洪乐潼的传奇始于广州的普通家庭。父母虽未上过大学，却为她打开了数学世界的大门——通过免费的奥林匹克数学项目，这个女孩第一次接触到”超级有趣的问题”。
学术火箭般的成长速度：
- 18岁：入选中国数学奥林匹克省队（仅4名女生），展现出极强的竞赛天赋；
- 21岁：3年完成麻省理工数学与物理双学位，期间发表9篇高难度论文，涉及模椭圆曲线、月光猜想等前沿领域；
- 22岁：横扫普林斯顿、斯坦福等名校博士offer，最终选择斯坦福主修数学并辅修法律；
- 23岁：获牛津大学罗德奖学金，跨界学习神经科学，探索”AI与科学家的互动未来”。
她的研究跨度令人惊叹：从纯数学的L函数、堆栈排序算法，到机器学习与深度学习的结合，始终保持着对”数学如何改变世界”的追问。
三、Axiom的野心：让AI成为数学家的”助手”
在斯坦福期间，洪乐潼逐渐意识到数学研究的本质痛点：复杂的证明过程需要耗费数学家数月甚至数年精力。而她的解决方案是——训练AI掌握形式化证明的语言。
技术核心：形式化数学证明
- 数据来源：已验证的数学定理、公理及历史证明过程；
- 模型目标：让AI像数学家一样构建严谨的逻辑链条，输出可验证的证明结果；
- 应用场景：对冲基金与量化交易公司可借此快速解决金融建模中的复杂数学问题，无需自建技术团队。
这一方向与幻方量化等机构利用AI投资的逻辑异曲同工——将数学能力转化为金融生产力。但洪乐潼的野心更大：她希望Axiom成为数学界的”GitHub Copilot”，甚至颠覆传统数学研究范式。
四、投资人的逻辑：押注”人”而非”产品”
尽管Axiom尚无产品，但B Capital等机构仍愿重金下注，原因在于：
- 创始人的稀缺性：兼具顶尖数学能力、跨学科视野与商业嗅觉的华人科学家凤毛麟角；
- 市场需求的真实性：量化交易行业对高效数学工具的需求长期存在，而现有AI方案尚未突破形式化证明的壁垒；
- 技术路线的可行性：形式化证明领域已有初步探索（如微软的Lean），Axiom有望加速商业化落地。
洪乐潼本人也展现出超越年龄的商业敏锐度：”我们不只做工具，而是要成为数学与金融之间的桥梁。”
五、争议与挑战
质疑声同样存在：
- 商业化落地时间表：从实验室到金融场景的转化需要多久？
- 技术壁垒：形式化证明的AI训练成本与数据获取难度极高；
- 竞争格局：谷歌、微软等巨头同样布局数学AI，Axiom如何突围？
但洪乐潼的回应充满自信：”数学不会说谎，AI也不会——我们只需要证明自己比传统方法更快更准。”
六、00后的新叙事：当学术天才选择创业
在”天才辍学创业”的硅谷叙事之外，洪乐潼代表了一种新可能：顶级学术训练与商业野心的完美结合。她的故事打破了”博士创业必失败”的偏见，也重新定义了华人科学家的成功路径——用最硬核的技术，解决最实际的问题。
如今，这位25岁的创业者正站在AI与金融的交叉口。她的目标清晰而宏大：”让数学不再困于纸笔，让AI成为科学家的终极助手。”无论结局如何，这已足够成为一代人的励志样本。
结语：
洪乐潼的创业之旅才刚刚开始，但她的故事已足够精彩——从广州奥数少女到斯坦福博士，从纯数学研究到AI量化革命，她用实力证明：真正的天才，从不怕”0产品”的起点。