Giganții industriali ai Coreei de Sud pariază pe Config, startupul care vrea să devină „TSMC-ul datelor pentru roboți”

Avansul Asiei în domeniul inteligenței artificiale fizice este alimentat de aceeași forță de producție care a transformat regiunea într-o mare putere industrială globală. În Coreea de Sud, Japonia, China și Taiwan, producția rămâne un pilon central al creșterii economice. Spre deosebire de economiile orientate în principal spre servicii sau software, aceste țări se bazează de mult timp pe producție la scară mare, industrii orientate spre export și lanțuri de aprovizionare extrem de optimizate. Această fundație structurală modelează acum modul în care este adoptată inteligența artificială și direcția în care se îndreaptă investițiile.

Prin urmare, este deosebit de semnificativ faptul că startupul Config, cu sedii în Seul și San Jose, care construiește stratul de date pentru „robotic foundation models” (RFM), a obținut susținerea brațelor de investiții de risc ale celor mai mari producători din Coreea de Sud.

Samsung Venture Investment a condus runda de finanțare seed, suprasubscrisă, de 27 de milioane de dolari, la o evaluare de peste 200 de milioane de dolari, ridicând finanțarea totală a Config la 35 de milioane de dolari. Au participat, ca investitori strategici, și divizia de venture a Hyundai Motor, ZER01NE Ventures, LG Tech Ventures, precum și SKT America, unitatea de capital de risc a unui mare operator telecom sud-coreean. Lor li s-au alăturat investitorul angel Pieter Abbeel (cofondator al Covariant AI și profesor la UC Berkeley) și investitori financiari precum Mirae Asset Ventures, Korea Development Bank, GS Futures, Kakao Ventures și Z Ventures.

Config a fost fondat în ianuarie 2025 de CEO-ul Minjoon Seo, fost cercetător la Meta și fost chief scientist la Twelve Labs, împreună cu trei cofondatori cu experiență la Waymo, Google și Naver. În loc să construiască propriii roboți, echipa s-a concentrat pe un obiectiv mai simplu în aparență: să furnizeze datele de care roboții au nevoie pentru a învăța și a funcționa. Fondatorii cred că datele mai bune vor fi esențiale pentru ca roboții să devină cu adevărat utili.

Antrenarea modelelor mari de limbaj este costisitoare din cauza puterii de calcul necesare, însă „materia primă” – cantități uriașe de text de pe internet – este ușor de obținut. A învăța însă roboții să se miște reprezintă o provocare complet diferită, a explicat Seo într-un interviu. Fiecare mostră de date de antrenament trebuie colectată fizic: ai nevoie de robot, de un spațiu unde să îl rulezi și de oameni care să îl opereze. Acest proces face ca dezvoltarea inteligenței artificiale pentru robotică să fie mult mai costisitoare decât construirea unui simplu chatbot software, potrivit lui Seo. Pe măsură ce companiile urmăresc roboți tot mai capabili, costurile de colectare și etichetare a datelor pot crește rapid.

Config își propune să devină compania care face posibilă inteligența artificială pentru roboții altora. Startupul își compară rolul cu cel al TSMC, producătorul taiwanez de cipuri care fabrică pentru Apple, Nvidia și AMD fără să concureze direct cu acești clienți. În mod similar, Config vizează să fie un „furnizor de infrastructură” în robotică, oferind datele necesare. Această abordare câștigă teren, deoarece tot mai mulți mari producători caută să își dezvolte propriile sisteme de inteligență artificială pentru roboți, în loc să depindă în totalitate de furnizori externi. Exact pe această piață mizează Config.

Compania generează deja venituri, a declarat COO-ul și cofondatorul Config, Jack Bang. Printre clienții actuali se numără mari producători, integratori de sisteme și companii din agricultură și din sectorul apărării, a mai precizat Bang. Printre firmele considerate rivali sau colegi de segment se numără Physical Intelligence, Generalist AI și Skild AI.

Config înregistrează oameni care execută sarcini fizice, atât în studiouri controlate, cât și în mediul real. Startupul operează din Seul și Hanoi, unde o echipă de aproape 300 de angajați se ocupă de producția de date. Până în prezent, compania a acumulat peste 100.000 de ore de date despre mișcarea umană, adică de peste 30 de ori mai mult decât AgiBot World, cel mai mare set de date open-source comparabil, cu aproximativ 3.000 de ore.

Majoritatea echipelor de robotică antrenează modele de inteligență artificială pe baza datelor despre mișcarea umană, apoi adaptează aceste modele pentru un anumit robot. Config, in schimb, urmează o altă cale, a explicat Seo. Compania se concentrează pe transformarea datelor înainte de începerea antrenării, astfel încât acestea să fie mai bine potrivite modului în care roboții se mișcă și interacționează cu lumea. Seo a comparat procesul cu o traducere de limbă. Să antrenezi un model pe un anumit tip de date și să te aștepți să funcționeze perfect într-un alt context este, spune el, ca și cum ai încerca să predai coreeana folosind doar materiale în limba engleză.

„The data must be converted, not the model. This conversion technology is Config’s core technical differentiator”, a subliniat Seo.

Noua rundă de finanțare va fi direcționată către trei priorități majore. Prima este extinderea operațiunilor de producție de date în Vietnam și Seul până la atingerea pragului de un milion de ore de date colectate. A doua este dezvoltarea afacerii de platformă enterprise, cu obiectivul de a ajunge la venituri recurente anuale (ARR) de 10 milioane de dolari până la sfârșitul anului 2027. A treia prioritate vizează lansarea unui produs cloud de tip Robot-as-a-Service, care să le permită companiilor să ruleze modelul de bază al Config fără a avea nevoie de hardware dedicat integrat în roboți.