Config, una startup con sede en Seúl y San José especializada en la capa de datos para modelos fundacionales robóticos, ha cerrado una ronda de financiación semilla de 27 millones de dólares liderada por Samsung Venture Investment. La inversión, que valora a la compañía en más de 200 millones de dólares, eleva el capital total recaudado a 35 millones y cuenta con la participación estratégica de los brazos de capital riesgo de Hyundai, LG y SKT, según anunció la empresa recientemente.
Esta operación refleja cómo los grandes fabricantes asiáticos están apostando por la infraestructura de datos para inteligencia artificial física, un segmento crítico para el desarrollo de robots industriales y autónomos. La ronda, que estuvo sobresuscrita, también incluyó inversores financieros como Mirae Asset Ventures, Korea Development Bank y Kakao Ventures, además del respaldo del investigador Pieter Abbeel, cofundador de Covariant AI.
Modelos fundacionales robóticos requieren nueva infraestructura de datos
Fundada en enero de 2025 por Minjoon Seo, ex investigador de Meta y ex científico principal en Twelve Labs, Config no construye robots. En cambio, se enfoca en proporcionar los datos que los robots necesitan para aprender y operar, según declaró Seo en entrevista con TechCrunch. A diferencia del entrenamiento de modelos de lenguaje, que utilizan texto disponible en internet, los modelos fundacionales robóticos requieren datos físicos recopilados manualmente.
Cada pieza de información debe ser capturada mediante robots reales en instalaciones específicas, con operadores humanos ejecutando tareas físicas. Este proceso hace que el desarrollo de inteligencia artificial para robótica sea significativamente más costoso que el entrenamiento de chatbots basados en software, explicó el CEO. Además, a medida que las empresas buscan robots más capaces, los costos de recopilación y etiquetado de datos aumentan rápidamente.
Estrategia empresarial inspirada en el modelo TSMC
Config compara su función con la del fabricante taiwanés de chips TSMC, que produce semiconductores para Apple, Nvidia y AMD sin competir directamente con sus clientes. De manera similar, la startup busca convertirse en el proveedor de datos esencial para la inteligencia artificial robótica, permitiendo que grandes fabricantes desarrollen sus propios sistemas propietarios sin depender exclusivamente de proveedores externos.
Este enfoque está ganando tracción entre fabricantes que buscan controlar su propia tecnología de automatización. Según Jack Bang, director de operaciones y cofundador de Config, la empresa ya genera ingresos y cuenta con clientes en manufactura, integración de sistemas, agricultura y defensa. Entre sus competidores se encuentran Physical Intelligence, Generalist AI y Skild AI.
Operaciones de recopilación a escala industrial
La compañía opera instalaciones en Seúl y Hanói, donde cerca de 300 empleados se dedican a la producción de datos. Config registra humanos realizando tareas físicas tanto en ambientes de estudio controlados como en campo. Hasta la fecha, ha acumulado más de 100,000 horas de datos de movimiento humano, una cantidad que supera por más de 30 veces al conjunto de datos de código abierto más grande comparable, AgiBot World, con aproximadamente 3,000 horas.
A diferencia de otros equipos de robótica que entrenan modelos con datos de movimiento humano y luego adaptan esos modelos a robots, Config transforma los datos antes del entrenamiento. Seo comparó este proceso con la traducción de idiomas: intentar entrenar un modelo en un tipo de datos esperando que funcione en otro contexto es como intentar enseñar coreano usando únicamente materiales en inglés.
Inversión enfocada en escala y servicios empresariales
Los fondos recaudados se destinarán a tres prioridades estratégicas. Primero, escalar la operación de datos en Vietnam y Corea del Sur hacia un millón de horas recopiladas. Segundo, expandir su plataforma empresarial hasta alcanzar 10 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales para finales de 2027.
Tercero, lanzar un producto de Robot-as-a-Service basado en la nube que permita a las empresas ejecutar el modelo fundacional de Config sin requerir hardware dedicado a bordo. Esta estrategia busca democratizar el acceso a capacidades robóticas avanzadas mientras mantiene la propiedad intelectual de los clientes sobre sus aplicaciones específicas.
El éxito de Config dependerá de su capacidad para mantener la ventaja en volumen de datos mientras convence a fabricantes de que su enfoque de conversión previa al entrenamiento ofrece ventajas reales sobre métodos tradicionales. El desarrollo de su plataforma en la nube y la adopción por parte de grandes empresas manufactureras serán indicadores clave del modelo de negocio en los próximos trimestres.