アジアの製造業の力は、常に規模でのものづくりにあった。自動車、チップ、船舶、そして今や、どうやらロボットデータもその仲間入りだ。ソウルとサンノゼに拠点を置くConfigは、ロボット基盤モデル（RFM）のデータ層を構築するスタートアップで、Samsung Venture Investmentが主導し、Hyundai MotorのZER01NE Ventures、LG Tech Ventures、SKT Americaが戦略的に支援する形で、2700万ドルのシードラウンドをオーバーサブスクライブで調達した。このラウンドでのConfigの評価額は2億ドル超で、総調達額は3400万ドルとなる。Covariant AIの共同創業者でUCバークレー教授のPieter Abbeel氏もエンジェル投資家として参加し、Mirae Asset Ventures、Korea Development Bank、GS Futures、Kakao Ventures、Z Venturesなどの金融支援者も加わった。

2025年1月にCEOのMinjoon Seo氏（元Meta研究者、Twelve Labsのチーフサイエンティスト）と、Waymo、Google、Naver出身の4人の共同創業者によって設立されたConfigは、ロボット自体を構築しているわけではない。代わりに、彼らはよりシンプルな目標に焦点を当てている。ロボットが学習し動作するために必要なデータを提供することだ。なぜなら、結局のところ、ロボットに動き方を教えるのは、チャットボットにもっともらしいナンセンスを生成させるよりはるかに難しいからだ。Seo氏によると、トレーニングデータのすべてを物理的に収集する必要がある。ロボット、施設、そしてそれを操作する人材が必要だ。そのため、ロボットAIはソフトウェアだけのチャットボットよりも開発コストが高くなる。

Configは自らの役割を、Apple、Nvidia、AMDのために製造し、いずれとも競合しない台湾のチップメーカーTSMCに例えている。このスタートアップは、データを供給することでロボット分野でも同様の役割を果たすことを目指している。このアプローチは、大手メーカーが外部ベンダーに完全に依存するのではなく、独自のロボットAIを構築しようとする傾向が強まる中で、勢いを増している。Configが賭けているのはその市場であり、COO兼共同創業者のJack Bang氏によると、すでに収益を上げている。現在の顧客には、大手メーカー、システムインテグレーター、農業・防衛分野の企業が含まれる。同分野の競合には、Physical Intelligence、Generalist AI、Skild AIなどがある。

Configは、管理されたスタジオ環境や現場で人間が物理的なタスクを実行する様子を記録する。このスタートアップはソウルとハノイで事業を展開し、約300人の従業員がデータ制作に従事している。これまでに10万時間以上の人間の動作データを蓄積しており、これは最大のオープンソースデータセットであるAgiBot World（約3000時間）の30倍以上に相当する。しかしConfigは単にデータをため込んでいるわけではなく、それを変換している。ほとんどのロボットチームは人間の動作データでAIモデルを訓練し、その後そのモデルをロボット用に適応させる。Configは異なるアプローチを取り、訓練を始める前にデータを変換して、ロボットの動きや世界との相互作用により適したものにする。Seo氏はこのプロセスを言語翻訳に例えた。ある種類のデータでモデルを訓練し、別の設定でシームレスに動作することを期待するのは、英語の教材だけを使って韓国語を教えようとするようなものだ。「データを変換すべきであり、モデルではない。この変換技術がConfigの核となる技術的差別化要因です」とSeo氏は語った。

調達した資金は3つの優先事項に充てられる。ベトナムとソウルでのデータ運用を100万時間の収集データに拡大すること、エンタープライズプラットフォーム事業を2026年末までに年間経常収益1000万ドルに成長させること、そしてオンボードハードウェアを必要とせずに企業がConfigの基盤モデルを実行できるクラウドベースのRobot-as-a-Service製品を立ち上げることだ。何しろ、「産業革命」と言えば、ロボットの頭脳を時間単位でレンタルすることに勝るものはない。