كانت القوة التصنيعية في آسيا دائمًا تدور حول صنع الأشياء على نطاق واسع - السيارات والرقائق والسفن، والآن، على ما يبدو، بيانات الروبوتات. شركة Config، وهي شركة ناشئة مقرها سيول وسان خوسيه تبني طبقة البيانات للنماذج الأساسية للروبوتات (RFMs)، جمعت جولة تمويل أولية مكتتبة بالكامل بقيمة 27 مليون دولار بقيادة Samsung Venture Investment، بدعم استراتيجي من ZER01NE Ventures التابعة لشركة هيونداي موتور، وLG Tech Ventures، وSKT America. تقدر قيمة Config في هذه الجولة بأكثر من 200 مليون دولار، ليصل إجمالي تمويلها إلى 34 مليون دولار. كما ساهم المستثمر الملاك بيتر أبيل، المؤسس المشارك لشركة Covariant AI وأستاذ في جامعة كاليفورنيا في بيركلي، إلى جانب مستثمرين ماليين مثل Mirae Asset Ventures وKorea Development Bank وGS Futures وKakao Ventures وZ Ventures.
تأسست Config في يناير 2025 على يد الرئيس التنفيذي مينجون سي - باحث سابق في ميتا وكبير العلماء في Twelve Labs - إلى جانب أربعة مؤسسين مشاركين من Waymo وGoogle وNaver. لا تبني Config الروبوتات بنفسها. بدلاً من ذلك، تركز على هدف أبسط: توفير البيانات التي تحتاجها الروبوتات للتعلم والعمل. لأنه، كما اتضح، تعليم الروبوت الحركة أصعب بكثير من تعليم chatbot إنتاج هراء يبدو معقولاً. كل جزء من بيانات التدريب يجب جمعه ماديًا - تحتاج إلى الروبوت والمنشأة والأشخاص لتشغيله. وهذا يجعل الذكاء الاصطناعي للروبوتات أكثر تكلفة في التطوير من chatbot يعتمد على البرامج فقط، وفقًا لسي.
تقارن Config دورها بـ TSMC، شركة تصنيع الرقائق التايوانية التي تصنع لأبل وإنفيديا وAMD دون منافسة أي منها. تهدف الشركة الناشئة إلى لعب دور مماثل في مجال الروبوتات من خلال توفير البيانات. يكتسب هذا النهج زخمًا مع سعي الشركات المصنعة الكبيرة بشكل متزايد لبناء ذكاء اصطناعي خاص بالروبوتات بدلاً من الاعتماد كليًا على البائعين الخارجيين. هذا هو السوق الذي تراهن عليه Config - وهي تحقق إيرادات بالفعل، وفقًا للمدير التنفيذي للعمليات والمؤسس المشارك جاك بانغ. يشمل العملاء الحاليون الشركات المصنعة الكبيرة ومتكاملي الأنظمة وشركات في قطاعي الزراعة والدفاع. يشمل المنافسون في هذا المجال Physical Intelligence وGeneralist AI وSkild AI.
تسجل Config البشر وهم يؤدون مهام جسدية في بيئات استوديو خاضعة للرقابة وفي الميدان. تعمل الشركة الناشئة من سيول وهانوي، حيث يعمل ما يقرب من 300 شخص في إنتاج البيانات. حتى الآن، جمعت أكثر من 100,000 ساعة من بيانات الحركة البشرية - أكثر من 30 ضعف حجم AgiBot World، أكبر مجموعة بيانات مفتوحة المصدر مماثلة بحوالي 3,000 ساعة. لكن Config لا تكتفي بتجميع البيانات؛ بل تحولها. معظم فرق الروبوتات تدرب نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات الحركة البشرية ثم تكيف تلك النماذج للروبوت. تتبع Config نهجًا مختلفًا، حيث تحول البيانات قبل بدء التدريب لتكون أكثر ملاءمة لكيفية تحرك الروبوتات وتفاعلها مع العالم. شبه سي العملية بترجمة اللغة: تدريب نموذج على نوع واحد من البيانات وتوقع أن يعمل بسلاسة في بيئة أخرى يشبه محاولة تعليم اللغة الكورية باستخدام مواد باللغة الإنجليزية فقط. قال سي: "يجب تحويل البيانات، وليس النموذج. تقنية التحويل هذه هي الفارق التقني الأساسي لـ Config".
سيذهب التمويل نحو ثلاث أولويات: توسيع عمليات البيانات في فيتنام وسيول نحو مليون ساعة من البيانات المجمعة، وتنمية أعمال منصة المؤسسات إلى 10 ملايين دولار من الإيرادات السنوية المتكررة بحلول نهاية عام 2026، وإطلاق منتج سحابي قائم على نموذج الروبوت كخدمة (RaaS) يتيح للشركات تشغيل النموذج الأساسي لـ Config دون الحاجة إلى أجهزة مدمجة. لأنه لا شيء يقول "ثورة صناعية" مثل استئجار أدمغة روبوتية بالساعة.