한국 대형 제조사들, 로봇에도 TSMC가 필요하다고 판단, Config에 2700만 달러 투자

아시아의 제조 강국은 항상 대규모 생산이 핵심이었다. 자동차, 반도체, 선박, 그리고 이제는 로봇 데이터까지. 서울과 산호세에 기반을 둔 스타트업 Config는 로봇 기반 모델(RFM)을 위한 데이터 레이어를 구축하며, 삼성벤처투자가 주도하고 현대자동차의 ZER01NE 벤처스, LG 테크 벤처스, SKT 아메리카가 전략적 투자자로 참여한 2700만 달러 규모의 시드 라운드를 초과 모집했다. 이번 라운드에서 Config의 가치는 2억 달러 이상으로 평가되며, 총 누적 투자액은 3400만 달러에 이른다. Covariant AI의 공동 창업자이자 UC 버클리 교수인 천사 투자자 Pieter Abbeel도 참여했으며, 미래에셋벤처투자, 한국산업은행, GS퓨처스, 카카오벤처스, Z벤처스 등 재무적 투자자도 합류했다.

2025년 1월, 전 메타 연구원이자 Twelve Labs의 수석 과학자였던 CEO 서민준과 웨이모, 구글, 네이버 출신의 공동 창업자 4명이 설립한 Config는 로봇 자체를 만들지 않는다. 대신, 로봇이 학습하고 작동하는 데 필요한 데이터를 제공하는 더 단순한 목표에 집중한다. 왜냐하면, 로봇에게 움직임을 가르치는 것이 챗봇에게 그럴듯한 헛소리를 생성하도록 가르치는 것보다 훨씬 어렵기 때문이다. 모든 훈련 데이터는 물리적으로 수집되어야 하며, 로봇, 시설, 그리고 이를 운영할 인력이 필요하다. 서 CEO에 따르면, 이는 소프트웨어 전용 챗봇보다 로봇 AI를 개발하는 데 더 많은 비용이 든다는 것을 의미한다.

Config는 자신의 역할을 애플, 엔비디아, AMD를 위해 제조하면서도 그들과 경쟁하지 않는 대만의 반도체 제조사 TSMC에 비유한다. 이 스타트업은 데이터를 공급함으로써 로봇 공학에서 유사한 역할을 수행하는 것을 목표로 한다. 대형 제조사들이 외부 공급업체에 전적으로 의존하는 대신 자체 독점 로봇 AI를 구축하려는 움직임이 커지면서 이 접근 방식이 주목받고 있다. 이것이 Config가 베팅하는 시장이며, COO이자 공동 창업자인 Jack Bang에 따르면 이미 수익을 창출하고 있다. 현재 고객으로는 대형 제조사, 시스템 통합업체, 농업 및 방위 분야 기업이 포함된다. 경쟁사로는 Physical Intelligence, Generalist AI, Skild AI 등이 있다.

Config는 통제된 스튜디오 환경과 현장에서 인간이 물리적 작업을 수행하는 모습을 녹화한다. 이 스타트업은 서울과 하노이에서 운영되며, 약 300명의 인력이 데이터 생산을 담당한다. 현재까지 10만 시간 이상의 인간 동작 데이터를 축적했으며, 이는 가장 큰 오픈소스 데이터셋인 AgiBot World(약 3000시간)의 30배 이상이다. 그러나 Config는 단순히 데이터를 비축하는 데 그치지 않고 변환한다. 대부분의 로봇 팀은 인간 동작 데이터로 AI 모델을 훈련한 후 해당 모델을 로봇에 적용한다. Config는 다른 접근 방식을 취하며, 훈련을 시작하기 전에 데이터를 로봇의 움직임 및 상호작용 방식에 더 적합하게 변환한다. 서 CEO는 이 과정을 언어 번역에 비유했다. 한 유형의 데이터로 모델을 훈련하고 다른 환경에서 완벽하게 작동할 것으로 기대하는 것은 한국어를 영어 자료만으로 가르치려는 것과 같다. "데이터가 변환되어야 하지, 모델이 아니다. 이 변환 기술이 Config의 핵심 기술 차별화 요소다."라고 서 CEO는 말했다.

이번 투자금은 세 가지 우선순위에 사용될 예정이다: 베트남과 서울의 데이터 운영을 100만 시간 수집 데이터로 확장, 엔터프라이즈 플랫폼 사업을 2026년 말까지 연간 반복 매출 1000만 달러로 성장, 그리고 온보드 하드웨어 없이 Config의 기반 모델을 실행할 수 있는 클라우드 기반 로봇 서비스(RaaS) 제품 출시. 시간당 로봇 두뇌를 대여하는 것만큼 산업 혁명을 잘 표현하는 것은 없으니까.