欧洲最年轻的白手起家亿万富豪诞生：25岁，从高中辍学开始

詹姆斯·达科姆（James Dacombe）当年从高中辍学，创办了自己的第一家公司。如今，他新创立的AI芯片公司Olix以33亿美元估值完成融资，他也由此成为欧洲最年轻的白手起家亿万富豪。

图片来源：RANDY SHROPSHIRE/GETTY IMAGES

原文标题：《英国AI芯片公司创始人成为欧洲最年轻白手起家亿万富豪》

2017年，詹姆斯·达科姆从高中辍学，创办大脑监测初创公司CoMind。四年后，他获得蒂尔奖学金，放弃进入大学深造，专心打造自己的第一家创业公司。

如今，这位25岁的年轻人凭借成立仅两年的芯片公司Olix，以及在CoMind中的持股（他目前仍在运营该公司，具体持股比例未披露），成为欧洲最年轻的白手起家亿万富豪。

Olix总部位于伦敦，成立于2024年。8月初，该公司从纽约投资公司Fundomo、纳斯达克上市芯片设计公司Arm、美国量化基金Hudson River Trading以及Netflix联合创始人里德·哈斯廷斯等投资者处融资3.12亿美元，估值在六个月内增长两倍，达到33亿美元。英国政府的主权AI基金也参与了本轮投资。新一轮融资后，据估计持有公司30%股份的达科姆跻身十亿美元俱乐部。他还持有CoMind 12%的股份，公司于2025年8月融资1.025亿美元，但未披露估值。Olix和CoMind均未回应《福布斯》的置评请求。

算上达科姆，全球如今有11位尚未年满30岁的白手起家亿万富豪。其中只有四位来自美国以外，达科姆是其中之一。

仅次于达科姆的欧洲第二年轻白手起家亿万富豪是热门AI代码编辑公司Cursor的联合创始人阿维德·伦内马克（Arvid Lunnemark），现年26岁。这位瑞典人曾赴美就读麻省理工学院，2022年与三位大学好友共同创立该公司，现居旧金山。当地时间8月14日，SpaceX以600亿美元收购Cursor，伦内马克与三位联合创始人的财富均几乎翻倍，估计达到24亿美元。Cursor联合创始人中出生最早的是苏阿莱·阿西夫（Sualeh Asif），他是巴基斯坦人，同样为26岁。巧合的是，近日又有一位26岁瑞典亿万富豪的财富几乎翻倍，他就是Lovable联合创始人法比安·赫丁（Fabian Hedin）。

赫丁住在斯德哥尔摩，比伦内马克大几个月。去年12月，他的"氛围编程"初创公司以66亿美元估值融资，他由此成为亿万富豪。8月12日，Lovable宣布以133亿美元估值再融资4亿美元，赫丁的身家几乎翻倍，估计达到31亿美元。

这些年轻巨头正身处一股蔓延全球的创业热潮之中，而这股浪潮正以惊人的速度催生一波越来越年轻的亿万富豪。

在美国，最年轻白手起家亿万富豪的头衔在过去一年里已数次易主。

目前，全球最年轻白手起家亿万富豪是美国的苏里亚·米达（Surya Midha），去年10月，他联合创立的AI招聘初创公司Mercor以100亿美元估值融资，时年22岁的他身家增至22亿美元。米达在这一头衔的争夺中险胜联合创始人布伦丹·富迪（Brendan Foody）和阿达什·希雷马思（Adarsh Hiremath），两人都比米达大约两个月（他们现在都已23岁）。米达当时是从Polymarket的夏恩·科普兰（Shayne Coplan）手中接过这一头衔，时年28岁的科普兰则是在那几周前从Scale AI的Alexandr Wang手中夺过这一殊荣，后者时年29岁。

达科姆的大手笔押注是基于这样一个理念：英伟达的AI芯片很强大，但并非所有任务都需要用它来完成。他的思路是针对AI模型推理阶段（即模型生成输出的阶段）的不同环节开发专用芯片，而非只使用单一类型的芯片。Olix的芯片还采用光子技术，数据以光而非电信号的形式在芯片之间传输，因而有助于减少延迟和功耗。公司还刻意避开了目前供不应求的昂贵高带宽存储硬件。根据公司新闻稿，Olix计划在2027年下半年将芯片交付到客户手中。

入局的对手越来越多。总部位于硅谷的d-Matrix获微软投资，其Corsair芯片已开始销售；MatX、Etched以及伦敦的Fractile等初创公司过去一年也都完成了大额融资。

英伟达也加入了这场角逐。去年12月，这家芯片巨头与Groq签署一项200亿美元的授权协议；Groq创始人乔纳森·罗斯（Jonathan Ross）曾参与谷歌张量处理单元（TPU）AI芯片的早期工作。在创立Olix之前，达科姆并未有芯片行业工作经验，但他似乎认为，自己在CoMind积累的光子技术经验能赋予这家新创公司优势，使其在与Groq及其他芯片巨头的竞争中不落下风。如今业内资本充裕，足以为所有创意提供支持，但最终的巨额回报只会属于技术胜出的那一方。

正如达科姆近期对《金融时报》所言：“如今，如果能以低成本面向海量用户快速运行超强大的（大语言模型），就能获得极为可观的经济回报。因此，分解计算任务，针对特定任务环节采用专精于此的定制芯片，就能带来非常大的收益。”

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