Основная идея
О стартапе Config — компании из Сеула и Сан‑Хосе, которая создаёт уровень данных для базовых моделей робототехники (RFM). Её цель — стать «TSMC в мире робототехники»: предоставлять данные для обучения ИИ‑систем, не конкурируя с производителями роботов.
Контекст: почему Азия лидирует в физическом ИИ
Развитие физического искусственного интеллекта в Азии (Южная Корея, Япония, Китай, Тайвань) обусловлено:
- прочной производственной базой региона;
- ориентацией на экспортно‑ориентированные отрасли;
- высокооптимизированными цепочками поставок;
- долгосрочной опорой на крупномасштабное производство (в отличие от экономик, ориентированных на услуги или ПО).
Эта структура ускоряет внедрение ИИ и определяет направления инвестиций.
О компании Config
Основана: январь 2025 года.
Генеральный директор: Минджун Со (бывший исследователь Meta, главный научный сотрудник TwelveLabs).
Соучредители: специалисты из Waymo, Google и Naver.
Штаб‑квартиры: Сеул (Южная Корея) и Ханой (Вьетнам).
Численность сотрудников: около 300 человек.
Ключевая идея: вместо создания собственных роботов компания фокусируется на сборе и обработке данных для их обучения. По мнению команды, качественные данные — ключ к повышению эффективности роботов.
Финансирование
Общий объём инвестиций: 35 млн долларов.
Посевной раунд: 27 млн долларов при оценке компании более 200 млн долларов (с превышением спроса).
Основные инвесторы:
- Samsung Venture Investment (возглавила раунд);
- Hyundai Motor ZER01NE Ventures;
- LG Technology Ventures;
- SKT America;
- Mirae Asset Ventures;
- Корейский банк развития;
- GS Futures;
- Kakao Ventures;
- Z Ventures;
- Питер Аббил (бизнес‑ангел, соучредитель Covariant, профессор Калифорнийского университета в Беркли).
Проблема, которую решает Config
Обучение ИИ для робототехники сложнее и дороже, чем создание чат‑ботов:
- Данные нельзя просто скачать из интернета — их нужно собирать физически.
- Для сбора данных требуются: робот, помещение для испытаний, операторы.
- По мере усложнения роботов стоимость сбора и разметки данных растёт.
Подход Config
Компания предлагает преобразовывать данные перед обучением, а не адаптировать модель после. Минджун Со сравнивает это с языковым переводом:
«Обучать модель на одном типе данных и ожидать, что она будет без проблем работать в других условиях, — это всё равно что пытаться выучить корейский, используя только материалы на английском».
Как собирают данные:
- записывают, как люди выполняют физические задачи;
- проводят съёмки в контролируемых студийных условиях и в полевых условиях.
Достижения: собрано более 100 000 часов данных о движениях человека. Это в 30 раз больше, чем в AgiBot World (крупнейший открытый набор данных — около 3 000 часов).
Текущее положение и клиенты
По словам главного операционного директора Джека Банга, компания уже приносит доход.
Клиенты:
- крупные производители;
- системные интеграторы;
- компании из сельскохозяйственного сектора;
- организации оборонного сектора.
Конкуренты: Physical Intelligence, Generalist AI, Skild AI.
Планы на будущее
Финансирование направят на три приоритетные задачи:
- Увеличить объём данных до 1 млн часов (сбор во Вьетнаме и Сеуле).
- Вывести корпоративную платформу на уровень 10 млн долларов годового дохода к концу 2027 года.
- Запустить облачный продукт «робот как услуга» (RaaS): компании смогут использовать базовую модель Config без собственного оборудования.
Краткий вывод
Config стремится стать ключевым поставщиком данных для индустрии робототехники, используя производственный потенциал Азии и опыт основателей в ИИ. Её подход может снизить затраты на разработку роботов и ускорить внедрение физического ИИ, особенно для компаний, которые хотят создавать собственные решения, а не полагаться на сторонних поставщиков.
