Азиатский стартап Config привлек 27 миллионов долларов на создание данных для роботов нового поколения

Азиатский регион, известный своей беспрецедентной производственной мощью, активно инвестирует в развитие физического искусственного интеллекта (ИИ) и робототехники. Эта тенденция обусловлена давней ориентацией стран, таких как Южная Корея, Япония, Китай и Тайвань, на крупномасштабное производство, экспортоориентированные отрасли и высокооптимизированные цепочки поставок. Именно этот структурный фундамент формирует направление внедрения ИИ и распределения инвестиций.

На этом фоне особенно примечательно привлечение финансирования стартапом Config, базирующимся в Сеуле и Сан-Хосе, который разрабатывает слой данных для базовых моделей робототехники (RFM). Компания получила поддержку от венчурных подразделений крупнейших промышленных гигантов Южной Кореи.

Крупные инвестиции и влиятельные покровители

Инвестиционный фонд Samsung Venture Investment возглавил раунд начального финансирования Config на сумму 27 миллионов долларов США, который был переподписан инвесторами, при оценке компании более 200 миллионов долларов США. Таким образом, общая сумма привлеченных Config средств достигла 34 миллионов долларов США. Среди стратегических инвесторов также присоединились ZER01NE Ventures (венчурное подразделение Hyundai Motor), LG Tech Ventures и SKT America (венчурное подразделение южнокорейского телекоммуникационного гиганта SKT).

В число финансовых инвесторов вошли Mirae Asset Ventures, Korea Development Bank, GS Futures, Kakao Ventures и Z Ventures, а также бизнес-ангел Питер Аббил (соучредитель Covariant AI и профессор Калифорнийского университета в Беркли).

Миссия Config: данные для умных машин

Config была основана в январе 2025 года генеральным директором Минджуном Сео, бывшим исследователем в Meta* и главным научным сотрудником Twelve Labs, вместе с четырьмя соучредителями, имеющими опыт работы в Waymo, Google и Naver. Вместо того чтобы создавать самих роботов, команда сосредоточена на более простой, но критически важной задаче: предоставлении данных, необходимых роботам для обучения и функционирования. В компании убеждены, что высококачественные данные станут ключом к повышению полезности роботов.

Обучение больших языковых моделей, хоть и требует значительных вычислительных мощностей, использует легкодоступные объемы текстовой информации из интернета. Обучение же роботов движению представляет собой совершенно иную задачу, как отметил Сео в эксклюзивном интервью TechCrunch. Каждая порция обучающих данных должна быть собрана физически, что подразумевает наличие робота, соответствующей инфраструктуры и операторов. Это делает разработку ИИ для робототехники более затратной по сравнению с созданием чат-ботов, использующих исключительно программное обеспечение. По мере того как компании стремятся к созданию более совершенных роботов, стоимость сбора и разметки данных может быстро расти.

Стратегия развития и уникальный подход

Config стремится стать компанией, которая делает возможным создание ИИ для роботов других производителей. Стартап сравнивает свою роль с тайваньским производителем чипов TSMC, который выпускает продукцию для Apple, Nvidia и AMD, не конкурируя с ними напрямую. Config планирует занять аналогичную позицию в робототехнике, поставляя данные. Такой подход находит все большее признание, поскольку крупные производители стремятся создавать собственный проприетарный ИИ для роботов, вместо того чтобы полностью полагаться на сторонних поставщиков. Именно на этот рынок делает ставку Config.

Config уже генерирует доход, сообщил Джек Банг, операционный директор и соучредитель компании. В интервью TechCrunch Банг рассказал, что среди текущих клиентов стартапа — крупные производители, системные интеграторы и компании из сельскохозяйственного и оборонного секторов.

Config записывает выполнение людьми физических задач в контролируемых студийных условиях и на местах. Стартап имеет офисы в Сеуле и Ханое, где команда из почти 300 сотрудников занимается производством данных. На сегодняшний день Config накопила более 100 000 часов данных о движениях человека, что более чем в 30 раз превышает объем AgiBot World, крупнейшего сопоставимого открытого набора данных, составляющего примерно 3000 часов.

Большинство команд по робототехнике обучают модели ИИ на данных о движениях человека, а затем адаптируют эти модели для робота. Config придерживается иного подхода, пояснил Сео. Компания фокусируется на преобразовании данных до начала обучения, чтобы они были лучше приспособлены к способу движения и взаимодействия роботов с окружающим миром. Сео сравнил этот процесс с языковым переводом, заявив, что попытка обучить модель на одном типе данных и ожидать ее бесперебойной работы в другой среде — это все равно что пытаться учить корейский язык, используя только англоязычные материалы.

«Должны быть преобразованы данные, а не модель. Эта технология преобразования является ключевым техническим преимуществом Config», — подчеркнул Сео.

Планы на будущее

Привлеченные средства будут направлены на три приоритетные цели:

• Масштабирование операций по сбору данных во Вьетнаме и Сеуле до одного миллиона часов.
• Увеличение годового регулярного дохода (ARR) от корпоративной платформы до 10 миллионов долларов США к концу 2026 года.
• Запуск облачного продукта «робот как услуга» (RaaS), который позволит компаниям использовать базовую модель Config без необходимости установки собственного оборудования.

* — деятельность компании запрещена на территории РФ

Твитнуть