एशिया की विनिर्माण शक्ति हमेशा से बड़े पैमाने पर चीज़ें बनाने के बारे में रही है - कारें, चिप्स, जहाज़, और अब, जाहिर है, रोबोट डेटा। Config, एक स्टार्टअप जो सियोल और सैन जोस में स्थित है और रोबोटिक फाउंडेशन मॉडल (RFM) के लिए डेटा लेयर बनाता है, ने Samsung Venture Investment के नेतृत्व में $27 मिलियन का ओवरसब्सक्राइब्ड सीड राउंड जुटाया है, जिसमें Hyundai Motor के ZER01NE Ventures, LG Tech Ventures, और SKT America से रणनीतिक समर्थन मिला है। यह राउंड Config को $200 मिलियन से अधिक मूल्यांकित करता है और इसकी कुल फंडिंग $34 मिलियन तक ले आता है। एंजेल निवेशक Pieter Abbeel, Covariant AI के सह-संस्थापक और UC बर्कले के प्रोफेसर, ने भी इसमें योगदान दिया, साथ ही Mirae Asset Ventures, Korea Development Bank, GS Futures, Kakao Ventures, और Z Ventures जैसे वित्तीय समर्थक भी शामिल हैं।
जनवरी 2025 में CEO Minjoon Seo - जो पूर्व Meta शोधकर्ता और Twelve Labs के मुख्य वैज्ञानिक थे - और Waymo, Google, और Naver के चार सह-संस्थापकों द्वारा स्थापित, Config खुद रोबोट नहीं बना रहा है। इसके बजाय, वे एक सरल लक्ष्य पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं: रोबोट को सीखने और संचालित करने के लिए आवश्यक डेटा प्रदान करना। क्योंकि, जैसा कि पता चला है, रोबोट को चलना सिखाना एक चैटबॉट को प्रशंसनीय-लगने वाली बकवास उत्पन्न करना सिखाने से कहीं अधिक कठिन है। प्रशिक्षण डेटा का हर टुकड़ा शारीरिक रूप से एकत्र किया जाना चाहिए - आपको रोबोट, सुविधा और इसे संचालित करने के लिए लोगों की आवश्यकता होती है। Seo के अनुसार, यह रोबोटिक्स AI को सॉफ्टवेयर-ओनली चैटबॉट की तुलना में विकसित करने में अधिक महंगा बनाता है।
Config अपनी भूमिका की तुलना TSMC से करता है, ताइवान की चिप निर्माता जो Apple, Nvidia, और AMD के लिए विनिर्माण करती है बिना उनमें से किसी के साथ प्रतिस्पर्धा किए। स्टार्टअप का लक्ष्य डेटा की आपूर्ति करके रोबोटिक्स में समान भूमिका निभाना है। यह दृष्टिकोण गति पकड़ रहा है क्योंकि बड़े निर्माता तेजी से पूरी तरह से बाहरी विक्रेताओं पर निर्भर रहने के बजाय अपना स्वयं का मालिकाना रोबोट AI बनाने की कोशिश कर रहे हैं। यह वह बाजार है जिस पर Config दांव लगा रहा है - और यह पहले से ही राजस्व उत्पन्न कर रहा है, COO और सह-संस्थापक Jack Bang के अनुसार। वर्तमान ग्राहकों में बड़े निर्माता, सिस्टम इंटीग्रेटर और कृषि और रक्षा क्षेत्रों की कंपनियां शामिल हैं। इस क्षेत्र में साथियों में Physical Intelligence, Generalist AI, और Skild AI शामिल हैं।
Config नियंत्रित स्टूडियो वातावरण और मैदान में मानव शारीरिक कार्यों को रिकॉर्ड करता है। स्टार्टअप सियोल और हनोई से संचालित होता है, जहां लगभग 300 का कार्यबल डेटा उत्पादन संभालता है। आज तक, इसने 100,000 घंटे से अधिक मानव गति डेटा जमा किया है - जो AgiBot World, लगभग 3,000 घंटों के सबसे बड़े तुलनीय ओपन-सोर्स डेटासेट के आकार से 30 गुना अधिक है। लेकिन Config सिर्फ डेटा जमा नहीं कर रहा है; वह इसे रूपांतरित कर रहा है। अधिकांश रोबोटिक्स टीमें मानव गति डेटा पर AI मॉडल को प्रशिक्षित करती हैं और फिर उन मॉडलों को रोबोट के लिए अनुकूलित करती हैं। Config एक अलग दृष्टिकोण अपनाता है, प्रशिक्षण शुरू होने से पहले डेटा को परिवर्तित करता है ताकि यह रोबोट के चलने और दुनिया के साथ बातचीत करने के तरीके के लिए बेहतर अनुकूल हो। Seo ने इस प्रक्रिया की तुलना भाषा अनुवाद से की: एक प्रकार के डेटा पर मॉडल को प्रशिक्षित करना और उसे दूसरी सेटिंग में सहजता से काम करने की उम्मीद करना, केवल अंग्रेजी-भाषा सामग्री का उपयोग करके कोरियाई सिखाने की कोशिश करने जैसा है। "डेटा को परिवर्तित किया जाना चाहिए, मॉडल को नहीं। यह रूपांतरण तकनीक Config का मुख्य तकनीकी विभेदक है," Seo ने कहा।
फंडिंग तीन प्राथमिकताओं की ओर जाएगी: वियतनाम और सियोल में अपने डेटा संचालन को एक मिलियन घंटे एकत्रित डेटा तक बढ़ाना, 2026 के अंत तक अपने एंटरप्राइज प्लेटफॉर्म व्यवसाय को $10 मिलियन वार्षिक आवर्ती राजस्व तक बढ़ाना, और एक क्लाउड-आधारित रोबोट-एज़-ए-सर्विस उत्पाद लॉन्च करना जो कंपनियों को ऑनबोर्ड हार्डवेयर की आवश्यकता के बिना Config के फाउंडेशन मॉडल को चलाने देता है। क्योंकि "औद्योगिक क्रांति" तो घंटे के हिसाब से रोबोट दिमाग किराए पर लेने जैसा कुछ नहीं है।