Ben Wu 是一位科技企业家，也是人工智能 (AI) 和 区块链 领域多家企业的联合创始人。他是 Pin AI 的联合创始人，该公司开发个人 AI 解决方案和用户控制的数据钱包。他早期的工作包括共同创立 Raven Tech，这是一家语音 AI 公司，曾参与 Y Combinator 加速器项目，后来被百度收购。 ^[1]

教育背景

Wu 在华中科技大学完成了本科学习，获得了机械工程学士学位。后来他进入麻省理工学院 (MIT) 深造，获得了机械工程硕士学位。他在麻省理工学院的研究生课程包括创业、创新、产品设计、制造系统、供应链以及工程管理等科目。Wu 还拥有新加坡国立大学的技术管理研究生证书，并参加了南洋理工大学的领导力提升和区域网络交流项目。2015 年，他与他的公司 Raven Tech 一起参加了 Y Combinator 加速器项目的冬季批次。 ^[3]

职业生涯

Wu 于 2012 年开始了他的职业生涯，当时他是 DevTech Hub 的创始团队成员，该组织致力于将以色列技术应用于发展中区域的挑战。同年，他还在应用材料公司实习，担任运营管理顾问，专注于生产计划方法，以缩短交货时间和提高制造能力。从 2012 年到 2014 年，Wu 在 Oracle 担任软件工程师，为网络文件系统 (NFS) 产品和相关行业标准的开发和增强做出了贡献。

2014 年，Wu 共同创立了语音 AI 公司 Raven Tech。该公司被 Y Combinator 的 2015 年冬季批次录取。Raven Tech 于 2017 年被中国科技公司百度收购。在 Raven Tech 工作之后，Wu 将他的重点转移到金融科技领域。2015 年，他共同创立了企业金融科技解决方案提供商 S Financial，并担任其首席执行官至 2017 年。从 2018 年到 2020 年，他继续以董事长和联合创始人的身份在该公司工作，负责其在中国的运营。2020 年至 2022 年间，Wu 共同创立了 Prisma Technology Limited，这是一个专注于 区块链 技术的工作室。然后，他共同创立了 GAlpha.ai，从 2023 年一直工作到 2024 年初。2024 年，他共同创立了 EdgeAI Technology Limited，这是一家专注于开发个人和隐私导向型 AI 系统的企业，也是他目前的项目 Pin AI 背后的实体。 ^{[2] [4]}

Pin AI

Wu 是 Pin AI 的联合创始人，该公司正在构建一个个人 AI 网络。该项目声明的使命是通过使用户能够将来自各种数字平台的信息聚合到他们控制的安全“数据钱包”中来解决分散的个人数据问题。该平台旨在为设备上和保护隐私的 AI 系统提供支持，将用户置于 AI 经济的中心。创始团队包括来自 以太坊、Google Brain、斯坦福大学和麻省理工学院等组织的人员。

2024 年 9 月，Pin AI 宣布已在一轮融资中筹集了 1000 万美元。主要投资者包括 Hack VC 和 a16z Crypto Startup Accelerator (CSX)，以及 Big Brain Holdings、Symbolic Capital、Foresight Ventures 和 G20 Ventures 等天使投资者和公司的参与。到 2025 年 5 月，Wu 报告说，该平台已增长到数百万用户，并且每天处理数百万次代理交互。

该公司的产品包括用于数据聚合和实时转录的移动应用程序，以及一个基于 Telegram 的名为“Hi PIN”的迷你应用程序，该应用程序于 2024 年 10 月推出。Pin AI 的技术架构利用混合计算模型，在用户的设备（边缘）和云之间动态转移推理任务，以平衡性能和隐私。该系统还结合了基于硬件的 可信执行环境 和加密证明来保护用户数据。 ^{[1] [6]}

访谈

AI 生产力

在 2025 年 5 月 Consensus 上与 Ian Khan 的一次访谈中，Wu 讨论了 Pin AI 的开发及其通过聚合来自多个数字平台的信息来支持个人 AI 系统，从而解决分散的个人数据问题的重点。他解释说，该项目当时已达到数百万用户和每日代理交互，并且他正在监督正在进行的产品开发以及数据钱包更新版本的计划。Wu 将人工智能的状态比作互联网的早期阶段，指出了不确定性和调整方面的相似之处，并概述了他对代理 AI 的看法，即旨在减少重复性工作的特定于任务的软件。他还描述了对个人 AI 系统的期望，即它们将从被动工具发展成为能够跨工作、旅行和决策等领域提供情境建议的主动助手。 ^[5]

演示

个人 AI

在 Wu 和 Regan Peng 于 2025 年 2 月在 BASSLite Devcon 上发表的演示中，Wu 考察了个人 AI 的发展是否会继续集中在大型科技公司内部，还是会转向更加分散的模式，并参考了苹果和微软等公司最近的个人 AI 计划。讨论涉及对未来个人助理将对用户有更广泛的情境理解的期望，同时也指出，由于数据孤岛和有限的互操作性，大型技术平台面临结构性和监管方面的限制。Wu 概述了一种以用户控制个人数据和本地部署模型为中心的方法，并讨论了移动应用程序的推出，该应用程序聚合了多个数据源，并在当时吸引了大量的用户群。然后，Peng 描述了底层生态系统架构，解释了用户数据、连接器和意图匹配机制如何通过定义的协议进行交互以实现任务执行。演示最后讨论了计划对其他 AI 代理、开发者参与以及跨不同行业的更广泛应用的支持。 ^[7]