Azjatycka potęga produkcyjna zawsze polegała na wytwarzaniu rzeczy na masową skalę – samochodów, chipów, statków, a teraz, najwyraźniej, danych dla robotów. Config, startup z siedzibą w Seulu i San Jose, który buduje warstwę danych dla fundamentowych modeli robotycznych (RFM), zebrał nadsubskrybowaną rundę seed o wartości 27 milionów dolarów, prowadzoną przez Samsung Venture Investment, ze strategicznym wsparciem ze strony ZER01NE Ventures Hyundai Motor, LG Tech Ventures i SKT America. Runda wycenia Config na ponad 200 milionów dolarów i podnosi jego łączne finansowanie do 34 milionów dolarów. Anioł biznesu Pieter Abbeel, współzałożyciel Covariant AI i profesor UC Berkeley, również dołożył swoją cegiełkę, obok inwestorów finansowych, takich jak Mirae Asset Ventures, Korea Development Bank, GS Futures, Kakao Ventures i Z Ventures.

Założony w styczniu 2025 roku przez CEO Minjoona Seo – byłego badacza Meta i głównego naukowca w Twelve Labs – wraz z czterema współzałożycielami z Waymo, Google i Naver, Config nie buduje samych robotów. Zamiast tego skupiają się na prostszym celu: dostarczaniu danych, których roboty potrzebują do nauki i działania. Bo, jak się okazuje, nauczenie robota poruszania się jest o wiele trudniejsze niż nauczenie czatbota generowania wiarygodnie brzmiących bzdur. Każdy fragment danych treningowych musi być fizycznie zebrany – potrzebujesz robota, obiektu i ludzi do jego obsługi. To sprawia, że AI robotyczne jest droższe w opracowaniu niż chatbot oparty wyłącznie na oprogramowaniu, według Seo.

Config porównuje swoją rolę do TSMC, tajwańskiego producenta chipów, który wytwarza dla Apple, Nvidii i AMD, nie konkurując z żadnym z nich. Startup ma na celu odgrywanie podobnej roli w robotyce poprzez dostarczanie danych. To podejście zyskuje na popularności, ponieważ duzi producenci coraz częściej dążą do budowania własnego, zastrzeżonego AI robotycznego, zamiast polegać wyłącznie na zewnętrznych dostawcach. To jest rynek, na który stawia Config – i już generuje przychody, według COO i współzałożyciela Jacka Banga. Obecni klienci to duzi producenci, integratorzy systemów oraz firmy z sektora rolnictwa i obronności. Konkurenci w tej przestrzeni to Physical Intelligence, Generalist AI i Skild AI.

Config nagrywa ludzi wykonujących fizyczne zadania w kontrolowanych warunkach studyjnych i w terenie. Startup działa w Seulu i Hanoi, gdzie prawie 300 pracowników zajmuje się produkcją danych. Do tej pory zgromadził ponad 100 000 godzin danych o ruchu ludzkim – ponad 30 razy więcej niż AgiBot World, największy porównywalny zestaw danych open-source, liczący około 3000 godzin. Ale Config nie tylko gromadzi dane; przekształca je. Większość zespołów robotycznych trenuje modele AI na danych o ruchu ludzkim, a następnie dostosowuje te modele do robota. Config przyjmuje inne podejście, konwertując dane przed rozpoczęciem treningu, aby były lepiej dostosowane do sposobu, w jaki roboty się poruszają i wchodzą w interakcje ze światem. Seo porównał ten proces do tłumaczenia językowego: trenowanie modelu na jednym typie danych i oczekiwanie, że będzie działał bezproblemowo w innym otoczeniu, jest jak próba nauczenia koreańskiego przy użyciu wyłącznie materiałów w języku angielskim. „Dane muszą być konwertowane, a nie model. Ta technologia konwersji jest kluczowym wyróżnikiem Config” – powiedział Seo.

Finansowanie zostanie przeznaczone na trzy priorytety: skalowanie operacji danych w Wietnamie i Seulu do miliona godzin zebranych danych, rozwój platformy dla przedsiębiorstw do 10 milionów dolarów rocznych powtarzalnych przychodów do końca 2026 roku oraz uruchomienie chmurowego produktu Robot-as-a-Service, który pozwoli firmom uruchamiać model fundamentowy Config bez konieczności posiadania sprzętu pokładowego. Bo nie ma to jak „rewolucja przemysłowa” w stylu wynajmowania mózgów robotów na godziny.