Các nhà sản xuất lớn nhất Hàn Quốc ủng hộ Config, TSMC của dữ liệu robot

Các nhà sản xuất lớn nhất Hàn Quốc ủng hộ Config, "TSMC" của dữ liệu robot

Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo vật lý ở châu Á đang được thúc đẩy bởi chính năng lực sản xuất đã biến khu vực này thành một cường quốc công nghiệp toàn cầu. Trên khắp Hàn Quốc, Nhật Bản, Trung Quốc và Đài Loan, sản xuất vẫn là trụ cột chính của tăng trưởng kinh tế. Không giống như các nền kinh tế có xu hướng tập trung nhiều hơn vào dịch vụ hoặc phần mềm, các quốc gia này từ lâu đã dựa vào sản xuất quy mô lớn, các ngành công nghiệp hướng đến xuất khẩu và chuỗi cung ứng được tối ưu hóa cao. Nền tảng cấu trúc đó hiện đang định hình cách trí tuệ nhân tạo được áp dụng và dòng vốn đầu tư chảy vào đâu. Điều này làm cho việc Config, một startup có trụ sở tại Seoul và San Jose, xây dựng lớp dữ liệu cho các mô hình nền tảng robot (RFM), nhận được sự ủng hộ từ các đơn vị đầu tư mạo hiểm của các nhà sản xuất lớn nhất Hàn Quốc trở nên đặc biệt quan trọng.

Samsung Venture Investment dẫn đầu vòng hạt giống được đăng ký vượt mức trị giá 27 triệu đô la của Config với mức định giá hơn 200 triệu đô la, nâng tổng số vốn Config đã huy động được lên 34 triệu đô la. ZER01NE Ventures, đơn vị đầu tư mạo hiểm của Hyundai Motor, LG Tech Ventures và SKT America, đơn vị VC của một tập đoàn viễn thông khổng lồ của Hàn Quốc, cũng tham gia với tư cách là nhà đầu tư chiến lược, cùng với nhà đầu tư thiên thần Pieter Abbeel (đồng sáng lập Covariant AI và giáo sư tại UC Berkeley) và các nhà tài trợ tài chính bao gồm Mirae Asset Ventures, Korea Development Bank, GS Futures, Kakao Ventures và Z Ventures.

Config được thành lập vào tháng 1 năm 2025 bởi CEO Minjoon Seo, một cựu nhà nghiên cứu tại Meta và nhà khoa học trưởng tại Twelve Labs, cùng với bốn người đồng sáng lập có kinh nghiệm làm việc tại Waymo, Google và Naver. Thay vì tự xây dựng robot, nhóm tập trung vào một mục tiêu đơn giản hơn, cung cấp dữ liệu mà robot cần để học hỏi và vận hành. Họ tin rằng dữ liệu tốt hơn sẽ là chìa khóa để làm cho robot hữu ích hơn. Đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn rất tốn kém, do sức mạnh tính toán cần thiết để xử lý chúng, nhưng nguyên liệu thô, một lượng lớn văn bản từ khắp internet, rất dễ kiếm được. Dạy robot di chuyển là một thách thức hoàn toàn khác, Seo nói trong một cuộc phỏng vấn độc quyền với TechCrunch. Mỗi phần dữ liệu đào tạo phải được thu thập vật lý, như bạn cần robot, cơ sở để vận hành nó và người để điều khiển nó. Theo Seo, điều đó làm cho AI robot tốn kém hơn để phát triển so với chatbot chỉ phần mềm.

Khi các công ty theo đuổi những con robot có khả năng hơn, chi phí thu thập và gắn nhãn dữ liệu có thể tăng nhanh chóng. Config muốn trở thành công ty giúp AI robot của mọi người trở nên khả thi. Startup này so sánh vai trò của mình với TSMC, một nhà sản xuất chip của Đài Loan sản xuất cho Apple, Nvidia và AMD mà không cạnh tranh với bất kỳ ai trong số họ. Config đặt mục tiêu đóng vai trò tương tự trong lĩnh vực robot bằng cách cung cấp dữ liệu. Cách tiếp cận này đang đạt được sức hút khi các nhà sản xuất lớn ngày càng tìm cách xây dựng AI robot độc quyền của riêng họ thay vì hoàn toàn dựa vào các nhà cung cấp bên ngoài. Đó là thị trường mà Config đang đặt cược vào.

Jack Bang, COO và đồng sáng lập của Config cho biết, Config đã tạo ra doanh thu. Các khách hàng hiện tại của startup này bao gồm các nhà sản xuất lớn, nhà tích hợp hệ thống và các công ty trong lĩnh vực nông nghiệp và quốc phòng, Bang nói với TechCrunch. Các đối thủ trong lĩnh vực này bao gồm Physical Intelligence, Generalist AI và Skild AI.

Sự kiện Techcrunch San Francisco, CA | 13-15 tháng 10 năm 2026

Kate Park/TechCrunch

Config ghi lại những người thực hiện các công việc thể chất trong môi trường studio được kiểm soát và trên thực địa. Startup này hoạt động tại Seoul và Hà Nội, nơi lực lượng lao động gần 300 người xử lý sản xuất dữ liệu. Cho đến nay, họ đã tích lũy được hơn 100.000 giờ dữ liệu chuyển động của con người, gấp hơn 30 lần quy mô của AgiBot World, bộ dữ liệu nguồn mở lớn nhất có thể so sánh được với khoảng 3.000 giờ.

Hầu hết các nhóm robot đều đào tạo các mô hình AI trên dữ liệu chuyển động của con người và sau đó điều chỉnh các mô hình đó cho robot. Config đang thực hiện một cách tiếp cận khác, Seo nói. Công ty tập trung vào việc chuyển đổi dữ liệu trước khi quá trình đào tạo bắt đầu để nó phù hợp hơn với cách robot di chuyển và tương tác với thế giới. Seo so sánh quá trình này với dịch thuật ngôn ngữ. Seo nói, việc đào tạo một mô hình trên một loại dữ liệu và mong đợi nó hoạt động trơn tru trong một bối cảnh khác là cố gắng dạy tiếng Hàn chỉ bằng tài liệu tiếng Anh. "Dữ liệu phải được chuyển đổi, không phải mô hình. Công nghệ chuyển đổi này là điểm khác biệt kỹ thuật cốt lõi của Config," Seo nói.

Khoản tài trợ sẽ được dành cho ba ưu tiên: mở rộng hoạt động dữ liệu của mình tại Việt Nam và Seoul lên một triệu giờ dữ liệu được thu thập, phát triển hoạt động kinh doanh nền tảng doanh nghiệp của mình lên 10 triệu đô la ARR vào cuối năm 2026 và ra mắt sản phẩm Robot-as-a-Service dựa trên đám mây cho phép các công ty chạy mô hình nền tảng của Config mà không cần phần cứng tích hợp.

Khi bạn mua hàng thông qua các liên kết trong bài viết của chúng tôi, chúng tôi có thể kiếm được một khoản hoa hồng nhỏ. Điều này không ảnh hưởng đến tính độc lập biên tập của chúng tôi. Kate Park là một phóng viên tại TechCrunch, tập trung vào công nghệ, startup và đầu tư mạo hiểm ở châu Á. Trước đây, cô là một nhà báo tài chính tại Mergermarket đưa tin về M&A, vốn cổ phần tư nhân và đầu tư mạo hiểm.