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Axiom: AI 수학자, 퍼트남 대회 만점… 시리즈 A 16억 달러 가치 평가

24세 창업자 카리나 홍, 2억 달러 투자 유치… 메타 AI 출신 및 켄 오노 교수 등 수학계 거물 합류

설립 7개월 만에 24세의 카리나 홍(Carina Hong)이 이끄는 Axiom이 2억 달러 규모의 시리즈 A 투자를 유치하며 16억 달러의 기업 가치를 인정받았다. 실리콘밸리에 불고 있는 ‘네오 랩(Neo Labs)’ 열풍 속에서 가장 젊은 창업자로 자리매김한 것이다. Axiom의 ‘AxiomProver’ 시스템은 2025년 12월, 98년 역사의 퍼트남 수학 경시대회(Putnam Mathematics Competition)에서 여섯 번째 만점을 기록하며 AI 기반 수학적 추론의 새로운 이정표를 세웠다. 특히 주목할 점은 그 방식이다. 인간은 주로 기하학적 직관에 의존해 문제를 해결하지만, AxiomProver는 수천 줄의 Lean 코드를 생성해 무차별 대입(brute-force enumeration) 방식으로 정답을 도출했다. 이는 기존과는 완전히 다른 접근법임에도 불구하고 정확한 증명을 해냈다.

이번 투자 유치는 불과 몇 달 전 3억 달러 가치로 6,400만 달러를 조달했던 시드 라운드 대비 급격한 성장세를 보여준다. 홍 대표는 시드 투자 유치 과정을 ‘어렵다기보다는 지치는 과정’이었다고 회상한다. "똑같은 말을 반복하고 똑같은 질문을 계속 받습니다. 차라리 녹음해서 다 보내주고 싶을 정도였죠." 이번 라운드에서는 초기 제안액의 3배에 달하는 경쟁 입찰이 몰렸으며, 짐 사이먼스와 함께 르네상스 테크놀로지를 공동 설립하고 퍼스트 라운드 캐피털을 세운 B Capital의 하워드 모건이 최종 리드했다. 홍 대표는 모건이 자신조차 미처 생각하지 못했던 비즈니스 모델의 잠재적 응용 분야를 제시하며, 본인보다 더 큰 확신을 보였다고 전했다.

커피숍에서 시작된 형식 증명의 꿈

실리콘밸리 유니콘 기업치고는 다소 독특한 기원이다. 홍 대표는 팔로알토의 ‘Verve Coffee’에서 단골손님으로 만나게 된 공동 창업자이자 CTO인 슈보 센굽타(Shubho Sengupta)와 의기투합했다. 메타 AI 출신이자 2015~2016년 바이두 실리콘밸리 AI 연구소에서 CUDA 초기 개발을 주도했던 센굽타는 다리오 아모데이(현 앤스로픽 창업자)와도 함께 일한 베테랑이다. 두 사람의 관계는 사업 제안이 아닌, 18개월간 이어진 과학사에 대한 대화에서 시작됐다. 당시 스탠퍼드에서 법학 및 수학 박사 과정을 밟던 홍 대표와 메타라는 울타리 밖에서 지적 교류를 원했던 센굽타는 서로의 학문적 갈증을 채워주었다.

전환점은 헌법 수업 중 찾아왔다. 홍 대표는 AI가 헌법 해석의 정밀한 언어를 파악할 수 있다면, 수학적 증명 역시 충분히 다룰 수 있을 것이라 판단했다. 그녀는 2020년부터 친구 케니 루오(Kenny Luo)가 Lean 언어로 학부 수학을 형식화하는 작업을 지켜봐 왔다. "AI가 법을 다룰 수 있다면, 그보다 구조화된 수학은 더 쉬울 것"이라는 게 그녀의 설명이다. 2024년 9월 창업을 결심했지만, 두 달간은 자신을 설득하며 망설였다고 한다. "학부생이었다면 절대 학교를 그만두고 Y Combinator에 가지 않았을 겁니다. 저는 창업과는 가장 거리가 먼 사람이라고 생각했으니까요."

무차별 대입 전략으로 시스템을 구축하다

홍 대표는 스스로를 ‘재능 있는 선수’가 아니라 ‘끈기로 승부하는 사람’으로 평가한다. MIT 시절, 기하학 문제에서 남들보다 2~3배 긴 복소수 계산법을 동원해 문제를 풀었던 경험은 AI가 무차별 대입 방식에 최적화될 수 있다는 확신을 심어주었다. "기하학적 의미를 몰라도 됩니다. 그냥 열심히 계산해서 기적을 만드는 거죠."

Axiom의 기술 아키텍처도 이러한 철학을 반영한다. 강화학습 에이전트, 코드 생성 및 컴파일러 팀(메타의 CodeWorld 32B 모델 핵심 멤버 포함), 그리고 Lean의 Mathlib을 다루는 순수 수학자들로 구성된 팀은 엔지니어링 문제를 먼저 해결한 뒤 수학적 직관을 더하는 방식을 취했다. 켄 오노(Ken Ono) 교수는 이 시스템의 약점을 공격하는 적대적 벤치마크를 생성하는 역할을 맡고 있다.

홍 대표는 딥마인드의 ‘알파프루프(AlphaProof)’가 사용하는 몬테카를로 트리 탐색(MCTS) 방식이 지나치게 비용이 많이 든다고 지적한다. 대신 Axiom은 서브 에이전트와 스킬 기반 접근법을 통해 수학적 증명 능력이 코드 검증 능력으로 전이되는 것을 확인했다. 이는 향후 비즈니스 응용 분야에서 핵심적인 경쟁력이 될 전망이다.

켄 오노 교수의 합류와 수학의 DNA

버니지아 대학교의 저명한 정수론 학자 켄 오노 교수의 합류는 큰 화제였다. 인연은 홍 대표가 학부 시절 REU(학부생 연구 프로그램)에서 오노 교수의 지도를 받으며 시작됐다. 2024년 11월, 오노 교수는 베이 지역에 오게 되었다며 OpenAI나 딥마인드에 합류할 수도 있다는 이메일을 보냈고, 홍 대표는 즉시 "저희 회사로 오세요"라고 답했다.

오노 교수가 Axiom을 선택한 이유는 회사의 ‘수학적 DNA’ 때문이었다. "일반적인 AGI의 일부로서의 수학이 아니라, 수학 그 자체에 집중하는 환경을 원했습니다." 홍 대표는 오노 교수를 ‘고등학교 농구 코치’ 같은 존재라고 묘사한다. 그는 낙관적이고 팀 지향적이며, 불가능해 보이는 목표를 달성할 수 있다는 믿음을 심어주는 인물이다. 그의 합류는 AI를 불신하던 다른 수학자들을 끌어들이는 구심점이 되었다.

AI가 수학자의 일자리를 위협할 것인가라는 질문에 대해, 홍 대표와 오노 교수는 수학자들이 더 높은 수준의 추상화 단계에서 문제를 정의하고 구조화하는 역할로 진화할 것이라고 답한다. 마치 프로그래밍 언어가 기계어에서 파이썬으로 발전했듯, 수학도 AI가 기계적 증명을 담당하는 방향으로 나아갈 것이라는 전망이다.

벤치마크 고갈과 연구의 난제

Axiom의 빠른 성장은 예상치 못한 문제, 즉 ‘벤치마크 고갈’을 불러왔다. 연구 수준의 수학 문제 데이터셋이 턱없이 부족한 것이다. 홍 대표는 ‘자동 형식화(auto-formalization)’가 증명 자체보다 더 어려운 기술적 난제라고 강조한다. 자연어로 된 수학 논문을 Lean 코드로 변환하는 것은 수백 페이지의 세밀한 증명 단계가 필요하기 때문에 자동화가 극도로 어렵다. 테렌스 타오 같은 거장들이 수동으로 수행하던 작업을 자동화하는 것이 향후 기술적 우선순위다.

비즈니스 모델과 검증 전략

홍 대표는 비즈니스 모델에 대해 솔직하다. "현재 모델이 최종 형태라고 생각하지 않습니다. 다만, 수학을 잘하는 AI가 유용하다는 것을 증명하는 과정이죠." Axiom은 첫 시장으로 칩 검증, 회로 검증 등 비용이 많이 드는 분야를 공략하고 있다. 아마존의 자동 추론 팀이 하이퍼바이저 메모리 격리 문제를 해결하기 위해 260,000줄의 코드를 작성했던 것처럼, 기업들은 검증에 막대한 비용을 지불한다. 홍 대표는 "AI가 엔지니어의 삶을 개선하지는 못해도, 이러한 분야에서는 강력한 가격 결정력을 가질 수 있다"고 말한다.

그녀는 Axiom을 ‘스페이스X’에 비유한다. "달 착륙은 성공 아니면 실패입니다. 중간은 없죠." 시리즈 A 투자 이후 상업화 압박이 있겠지만, 과학적 야망과 실용주의 사이에서 균형을 맞추겠다는 입장이다.

네오 랩(Neo Lab) 현상과 미래

Axiom은 기존 거대 AI 연구소들과는 다른 길을 걷고 있다. 거대 조직의 비효율성을 탈피해, 호기심과 창의성을 바탕으로 한 ‘네오 랩’ 모델을 지향한다. 홍 대표는 "경쟁은 때로 평범함을 낳는다"며, 수직적 문제 해결에 집중하는 스타트업이 더 빠르게 움직일 수 있다고 믿는다.

마지막으로 그녀는 수학이 지루해질 것이라는 우려에 대해 인간의 본성을 언급한다. "인간은 누군가 100만 줄의 코드를 짜놓으면, 그 안이 어떻게 작동하는지 직접 확인하고 싶어 합니다. 그것이 인간의 호기심이죠." Axiom의 도전은 단순히 더 큰 모델을 훈련하는 것이 아니라, 검증 가능한 추론이라는 기술적 장벽을 넘어서는 것이다. "항상 방법은 있습니다. 믿어야만 합니다."