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Apex Intelligence raccoglie quasi 50 milioni di dollari per modelli capaci di evolversi autonomamente

La startup di Pechino userà il finanziamento per sviluppare foundation model progettati per migliorare i propri processi di ricerca, mentre le sue affermazioni sui benchmark e sul lavoro matematico restano prive di verifiche esterne ai mate

AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato · 2026-09-16

«Ho sempre creduto che i modelli istruiti dagli esseri umani siano in ultima analisi limitati dagli esseri umani stessi. Quando li allineiamo alle preferenze umane, fissiamo il limite della loro intelligenza al nostro livello. Per quanta potenza di calcolo e quanti dati aggiungiamo, non facciamo che renderli più capaci di conservare le conoscenze esistenti. Solo il mondo oggettivo può definire i limiti della vera intelligenza. La prima generazione di grandi modelli sostituisce i colletti bianchi; l’IA incorporata sostituisce i colletti blu; 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, ha raccolto quasi 50 milioni di dollari statunitensi attraverso round di finanziamento angel e angel-plus per sviluppare foundation model capaci di evolversi autonomamente. L’azienda ha annunciato il finanziamento il 16 settembre 2026, dopo essere stata fondata a giugno.

IDG Capital, LinkX Capital e XtalPi hanno co-guidato il round angel, al quale hanno partecipato anche Decent Capital, SEE Fund, Monad Ventures e Winsoul Capital. Zhongguancun Science City Fund, SCGC e Shanghai Engine Fund hanno co-guidato il round angel-plus. Apex Intelligence non ha comunicato la ripartizione tra i due round, la propria valutazione né l’entità dei singoli investimenti.

Dagli assistenti di IA ai ricercatori di IA

Apex Intelligence descrive il proprio ambito tecnico come miglioramento ricorsivo autonomo, o RSI: modelli che migliorano sé stessi attraverso cicli ripetuti di generazione di idee, sperimentazione, verifica dei risultati e utilizzo delle evidenze per orientare il lavoro successivo.

L’obiettivo dell’azienda è portare l’IA oltre gli strumenti di assistenza, verso sistemi capaci di agire come co-ricercatori. Si concentra sulla ricerca scientifica e sullo sviluppo di IA per l’IA, con metodi di addestramento che utilizzano mid-training e post-training per incoraggiare i modelli a generare idee e a formulare ipotesi, sperimentare, validare e iterare.

Secondo l’annuncio, le possibili applicazioni comprendono la progettazione e la simulazione di chip, la ricerca molecolare e lo sviluppo di strategie quantitative. Questi ambiti si prestano al suo approccio perché i loro processi di ricerca possono essere strutturati e i risultati misurati, afferma l’azienda.

Le affermazioni dell’azienda sui primi risultati

Apex Intelligence afferma che il suo sistema ha prodotto autonomamente lavori di ricerca che ritiene adatti a essere accettati dalle principali conferenze sull’IA, con capacità che paragona a quelle di un dottorando in IA. Secondo l’azienda, il sistema ha anche preso decisioni più accurate prima dell’addestramento, sviluppato strategie migliori durante l’addestramento e ottimizzato i kernel GPU sottostanti.

Il comunicato cita risultati su SimpleTES, NanoChat Autoresearch, GPUMode TriMul e MLS-Bench. Apex afferma che il suo sistema ha stabilito nuovi record o si è avvicinato ai migliori risultati resi pubblici per quei compiti, superando o eguagliando lavori associati a Recursive Superintelligence, Tencent Hunyuan, Stanford e NVIDIA.

Queste dichiarazioni sono affermazioni di Apex Intelligence. Il comunicato non fornisce una valutazione indipendente, evidenze sottoposte a revisione paritaria o verifiche esterne delle prestazioni riportate.

In matematica, l’azienda afferma che il suo sistema ha prodotto una dimostrazione completa della congettura della maggiorazione, che descrive come rimasta irrisolta per oltre tre decenni. L’annuncio non indica una pubblicazione sottoposta a revisione paritaria né una verifica matematica indipendente della dimostrazione, perciò la dichiarazione va considerata un’affermazione dell’azienda, non un risultato accertato.

Finanziamenti e reclutamento

Apex Intelligence userà il finanziamento per lo sviluppo di foundation model, l’infrastruttura di calcolo, l’addestramento ricorsivo dei modelli, l’infrastruttura di dati sulle traiettorie di ricerca e le assunzioni. Il suo obiettivo a lungo termine è costruire foundation model capaci di evolversi autonomamente, le cui capacità di ricerca combinate eguaglino e infine superino quelle di 100.000 scienziati di IA di primo piano di varie discipline.

L’azienda presenta questo traguardo come una visione a lungo termine e afferma di lavorare per raggiungerlo gradualmente. L’annuncio del finanziamento descrive l’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 reclutamento e collaborazioni nella ricerca. L’azienda indica Pechino come propria sede e sta assumendo per ruoli di ricerca e ingegneria.

Chen ha fondato Apex Intelligence ed è indicato nell’annuncio come professore assistente presso la School of Artificial Intelligence della Tsinghua University. Il nucleo del team dell’azienda comprende ricercatori della Tsinghua University, della Peking University, di Harvard e del MIT.

La sfida immediata della startup è dimostrare che i risultati riportati possono essere riprodotti ed estesi oltre i compiti selezionati dai suoi stessi ricercatori. Per ora, il finanziamento sostiene un ambizioso progetto per sviluppare modelli che partecipino alla ricerca anziché limitarsi a eseguire obiettivi definiti dalle persone.