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Apex Intelligence raccoglie quasi 50 milioni di dollari per modelli capaci di evolversi autonomamente
La startup di Pechino afferma che userà i fondi per sviluppare modelli di base progettati per migliorare i propri processi di ricerca. Le sue dichiarazioni sui benchmark e sul lavoro matematico, però, non sono state verificate al di fuori d
AI.info Team ·
«Ho sempre creduto che i modelli addestrati dagli esseri umani siano, in ultima analisi, limitati dagli esseri umani stessi. Quando li allineiamo alle preferenze umane, fissiamo il limite massimo della loro intelligenza al nostro livello. Per quanta potenza di calcolo e quanti dati aggiungiamo, li rendiamo soltanto più capaci di conservare le conoscenze esistenti. I limiti della vera intelligenza possono essere definiti solo dal mondo oggettivo. La prima generazione di grandi modelli sostituisce i lavoratori impiegatizi; l’IA incarnata sostituisce gli operai; e l’ASI sostituirà gli scienziati più affermati dell’umanità. Quel momento arriverà prima o poi. Il nostro compito è avvicinarlo».
Yongchao Chen, fondatore di Apex Intelligence
Apex Intelligence, con sede a Pechino, afferma di aver raccolto quasi 50 milioni di dollari statunitensi attraverso round di finanziamento angel e angel-plus per sviluppare modelli di base capaci di evolversi autonomamente. L’azienda, fondata a giugno, ha annunciato il finanziamento il 16 settembre 2026.
IDG Capital, LinkX Capital e XtalPi hanno guidato insieme il round angel, a cui hanno partecipato anche Decent Capital, SEE Fund, Monad Ventures e Winsoul Capital. Zhongguancun Science City Fund, SCGC e Shanghai Engine Fund hanno guidato insieme il round angel-plus. Apex Intelligence non ha comunicato come sia suddivisa la somma tra i due round, né la propria valutazione o l’entità dei singoli investimenti.
Dagli assistenti IA ai ricercatori IA
Apex Intelligence definisce il fulcro del proprio lavoro tecnico «miglioramento ricorsivo di sé», o RSI: modelli che migliorano sé stessi attraverso cicli ripetuti in cui generano idee, le mettono alla prova, verificano i risultati e usano le evidenze raccolte per orientare il lavoro successivo.
L’azienda afferma di voler portare l’IA oltre il ruolo di strumento di supporto, verso sistemi capaci di agire come collaboratori nella ricerca. Si concentra sulla ricerca scientifica e sul lavoro di IA per l’IA, usando metodi di addestramento che prevedono mid-training e post-training per incoraggiare i modelli a generare idee e a formulare ipotesi, condurre esperimenti, validare i risultati e procedere per iterazioni.
Secondo l’annuncio, le potenziali applicazioni comprendono la progettazione e la simulazione di chip, la ricerca molecolare e lo sviluppo di strategie quantitative. L’azienda afferma che questi ambiti si prestano al suo approccio perché i loro processi di ricerca possono essere strutturati e i risultati misurati.
Le dichiarazioni dell’azienda sui primi risultati
Apex Intelligence afferma che il suo sistema ha prodotto autonomamente ricerche che ritiene idonee a essere accettate dalle principali conferenze sull’IA, con capacità che paragona a quelle di un dottorando in IA. Sostiene inoltre che il sistema abbia preso decisioni più accurate prima dell’addestramento, sviluppato strategie migliori durante l’addestramento e ottimizzato i kernel GPU sottostanti.
Il comunicato cita risultati relativi a SimpleTES, NanoChat Autoresearch, GPUMode TriMul e MLS-Bench. Secondo Apex, su questi compiti il suo sistema ha stabilito nuovi record o si è avvicinato ai migliori risultati resi pubblici, superando o eguagliando lavori associati a Recursive Superintelligence, Tencent Hunyuan, Stanford e NVIDIA.
Si tratta di dichiarazioni di Apex Intelligence. Il comunicato non fornisce una verifica indipendente, evidenze sottoposte a revisione paritaria o conferme esterne delle prestazioni riportate.
In matematica, l’azienda afferma che il suo sistema ha prodotto una dimostrazione completa della congettura della maggiorizzazione, che descrive come irrisolta da oltre tre decenni. L’annuncio non indica una pubblicazione sottoposta a revisione paritaria né una verifica matematica indipendente della dimostrazione: la dichiarazione va quindi considerata un’affermazione dell’azienda, non un risultato accertato.
Finanziamento e assunzioni
Apex Intelligence afferma che userà i fondi per sviluppare modelli di base, infrastrutture di calcolo, addestramento ricorsivo dei modelli, infrastrutture per i dati sui percorsi di ricerca e per assumere personale. Il suo obiettivo a lungo termine è costruire modelli di base capaci di evolversi autonomamente, le cui capacità di ricerca complessive eguaglino e, alla fine, superino quelle di 100.000 scienziati di punta nel campo dell’IA, appartenenti a diverse discipline.
L’azienda presenta questo obiettivo come una visione a lungo termine e afferma di procedere per gradi. L’annuncio del finanziamento descrive un obiettivo, non una capacità attuale.
Apex Intelligence prevede di visitare Harvard University, MIT, Yale University e Boston University dal 17 al 23 settembre per incontrare studenti, ricercatori e gruppi di ricerca accademici e discutere di assunzioni e collaborazioni di ricerca. L’azienda indica Pechino come propria sede e afferma di assumere personale per ruoli nella ricerca e nell’ingegneria.
Chen ha fondato Apex Intelligence e nell’annuncio è indicato come professore assistente presso la School of Artificial Intelligence della Tsinghua University. Secondo l’azienda, il suo gruppo principale comprende ricercatori provenienti dalla Tsinghua University, dalla Peking University, da Harvard e dal MIT.
La sfida immediata per la startup è dimostrare che i risultati riportati possano essere riprodotti ed estesi oltre i compiti scelti dai suoi stessi ricercatori. Per ora, il finanziamento sostiene un progetto ambizioso: sviluppare modelli che partecipino alla ricerca, anziché limitarsi a eseguire obiettivi definiti dagli esseri umani.