Un joven programador lanzó un asistente de IA que no guarda ningún dato en la nube

“No hace falta sacrificar la privacidad por la capacidad, porque son igual de capaces”, sostuvo Wen en diálogo con TechCrunch.

Husky, el motor detrás de Underdog

Para hacer posible ese procesamiento local, Wen desarrolló Husky, un motor de inferencia específicamente optimizado para ejecutar modelos de IA en dispositivos personales.

Según explicó el desarrollador, el sistema reduce el movimiento de información entre el procesador principal y el chip gráfico frente a otros motores, lo que permite aprovechar mejor el hardware disponible. Conway asegura que, en determinados escenarios sobre chips de Apple, Husky puede superar ampliamente la velocidad de otros sistemas de inferencia local.

El modelo que utiliza actualmente Underdog tiene 27.000 millones de parámetros y fue ajustado a partir de Qwen3.8-27B. Se trata de una escala considerablemente menor que la de muchos modelos de frontera alojados en centros de datos.

Wen sostiene, sin embargo, que en determinadas pruebas su rendimiento puede compararse favorablemente con Claude Opus 4.6, aunque esa afirmación se refiere a benchmarks específicos y no implica que ambos sistemas tengan un desempeño equivalente en todas las tareas.

Privacidad como parte del modelo de negocio

La apuesta de Conway no se limita a la arquitectura técnica. Underdog será gratuito inicialmente y la empresa asegura que no tendrá publicidad.

Una de las ventajas económicas del procesamiento local es que la compañía no debe asumir en cada consulta los elevados costos de inferencia asociados al uso de grandes centros de datos.

La estrategia comercial prevista pasa por cobrar una pequeña comisión cuando el propio asistente realice determinadas transacciones mediante la infraestructura de pagos de Stripe. Entre los inversores de Conway se encuentra precisamente Patrick Collison, cofundador de Stripe, junto con firmas como Andreessen Horowitz, Khosla Ventures y SV Angel.

El proyecto plantea así una alternativa al modelo dominante de inteligencia artificial: llevar el modelo hasta los datos en lugar de llevar los datos hasta el modelo.

La apuesta de Wen es que el avance del hardware y la mejora de los modelos pequeños permitan que cada vez más tareas puedan realizarse directamente desde una computadora o un teléfono. Si esa tendencia se consolida, la privacidad podría dejar de ser solamente una función adicional para convertirse en uno de los principales campos de competencia entre los asistentes de inteligencia artificial.