亚洲的制造业实力一直在于大规模制造——汽车、芯片、船舶，现在显然还包括机器人数据。Config是一家总部位于首尔和圣何塞的初创公司，为机器人基础模型（RFM）构建数据层。该公司已获得由三星风险投资领投的2700万美元超额认购种子轮融资，现代汽车的ZER01NE Ventures、LG Tech Ventures和SKT America提供战略支持。该轮融资对Config的估值超过2亿美元，使其总融资额达到3400万美元。天使投资人Pieter Abbeel——Covariant AI联合创始人兼加州大学伯克利分校教授——也参与了投资，其他财务投资者包括未来资产风险投资、韩国开发银行、GS Futures、Kakao Ventures和Z Ventures。
Config成立于2025年1月，由CEO Minjoon Seo（前Meta研究员、Twelve Labs首席科学家）以及四位来自Waymo、Google和Naver的联合创始人创立。Config本身并不制造机器人，而是专注于一个更简单的目标：提供机器人学习和运行所需的数据。因为，事实证明，教机器人移动比教聊天机器人生成听起来合理的废话要难得多。每一份训练数据都必须物理收集——你需要机器人、设施和操作人员。Seo表示，这使得机器人AI的开发成本比纯软件的聊天机器人更高。
Config将其角色比作台积电，这家台湾芯片制造商为苹果、英伟达和AMD制造芯片，但不与任何一家竞争。这家初创公司旨在通过提供数据在机器人领域扮演类似角色。随着大型制造商越来越希望构建自己的专有机器人AI，而不是完全依赖外部供应商，这种方法正在获得关注。这正是Config押注的市场——据COO兼联合创始人Jack Bang称，该公司已经产生收入。当前客户包括大型制造商、系统集成商以及农业和国防领域的公司。该领域的同行包括Physical Intelligence、Generalist AI和Skild AI。
Config在受控的工作室环境和实地记录人类执行物理任务。该公司在首尔和河内运营，拥有近300名员工负责数据生产。迄今为止，它已积累了超过10万小时的人类运动数据——是最大的可比开源数据集AgiBot World（约3000小时）的30多倍。但Config不仅仅是囤积数据，它还在转换数据。大多数机器人团队使用人类运动数据训练AI模型，然后针对机器人调整这些模型。Config采用不同的方法，在训练开始前转换数据，使其更适合机器人的移动和与世界的交互方式。Seo将这个过程比作语言翻译：用一种类型的数据训练模型，却期望它在另一种环境中无缝工作，就像试图仅用英语材料教韩语一样。“数据必须转换，而不是模型。这种转换技术是Config的核心技术差异化优势，”Seo说。
这笔资金将用于三个优先事项：将其在越南和首尔的数据运营规模扩大到100万小时收集数据；到2026年底将其企业平台业务增长到1000万美元的年经常性收入；以及推出基于云的机器人即服务产品，让公司无需板载硬件即可运行Config的基础模型。毕竟，没有什么比按小时租用机器人大脑更能体现“工业革命”了。