當17歲的自學程式設計師Sigil Wen搬到矽谷時，他住在一間AI駭客屋，與著名的AI研究員Andrej Karpathy共處。
在那裡，他與後來成為AI領域巨擘的其他人一起進行駭客攻擊和程式設計，例如Perplexity創辦人Aravind Srinivas和OpenAI研究員Noam Brown。他測試了後來廣為人知的AI工具的早期版本，包括由Anthropic聯合創辦人Ben Mann分享、後來成為Claude的聊天機器人，David Holz開發、後來成為Midjourney的圖像生成器，以及後來成為OpenAI的GPT-3和圖像生成器Stable Diffusion的工具。知名投資人兼企業家Naval Ravikant曾聘請他為Airchat工作，這是Ravikant當時已停運的Clubhouse社群網路競爭對手。
為了好玩，他設法讓GPT-2在他的Apple Watch上運行。「那是一段神奇的時光，」Wen告訴TechCrunch。
現在，身為Thiel Fellow（由投資人Peter Thiel創辦，鼓勵年輕創業者追求專案而非大學學業的計畫），Wen於週一推出了Underdog的邀請制Beta測試，這是矽谷迄今為止最注重隱私的AI助理之一。該模型完全在裝置上運行，這意味著用戶的資料將保留在他們已擁有的裝置上，目前支援Mac和Windows PC，Linux、iPhone和Android版本即將推出。
Underdog由Husky驅動，這是Wen建立的推論引擎，用於在用戶自己的硬體上快速運行AI模型。Wen表示，與競爭對手的裝置上引擎相比，它在電腦主晶片和圖形晶片之間的資料移動量更少。
Underdog還內建了其他安全功能，例如加密用戶授權Underdog存取的電子郵件和其他帳戶的金鑰。
然而，Underdog使用的模型比目前託管在資料中心的最先進模型小得多。它目前使用一個270億參數的推理模型，該模型是從Qwen3.8-27B微調而來。
Wen認為，在某些基準測試中，該模型與Claude Opus 4.6相比仍具優勢，或者說，它達到了六個月前被認為是頂級的效能。他說，這意味著它可以處理人們期望AI助理完成的日常任務，例如購物研究或回答數學家庭作業問題。
「你不需要為了功能而犧牲隱私，因為它們的能力同樣強大，」Wen說。他補充說，小型裝置上模型的能力將隨著時間不斷增長。
相反地，在Stripe聯合創辦人Patrick Collison等天使投資人的支持下，他借鑒了金融科技時代的一種做法。Underdog將從AI助理使用Stripe的安全支付管道進行的支付交易中抽取極小比例的費用，類似於交換費。這樣一來，AI助理就無需挖掘你的資料。它與你的銀行或信用卡提供商一樣，與你保持一致。
這與許多其他AI助理公司的商業動機背道而馳，後者的隱私政策允許他們收集用戶資料，並可能出售給廣告商或其他第三方，或用於訓練其他模型。
這種資料收集對於AI助理用戶來說可能是一個特別危險的權衡，因為為了提供幫助，AI助理可能需要存取你最私密的細節，從醫療狀況到財務資料，再到關於你孩子的資料。
正如Wen在他的AI宣言中所寫：「為什麼使用AI需要交出你的私人資訊？」
他告訴TechCrunch：「我真心想為自己打造Underdog。我正在打造一個我會為我的未來孩子感到驕傲的產品。」
Underdog背後的初創公司名為Conway Research，Collison並非其唯一的重量級投資者。Conway獲得了Andreessen Horowitz透過合夥人Chris Dixon的支持，以及Khosla Ventures、Hummingbird、SV Angel、Anthology Fund（Menlo Ventures和Anthropic之間的合作基金），以及包括Vercel創辦人Guillermo Rauch、Noam Brown和Deedy Das在內的一眾知名天使投資人。
