Führende koreanische Hersteller unterstützen Config, das „TSMC der Roboterdaten“

Asiens Fortschritte im Bereich der physischen KI werden von derselben Fertigungskompetenz angetrieben, die die Region als weltweit führende Industrienation etabliert hat. In Südkorea, Japan, China und Taiwan ist die Fertigungsindustrie nach wie vor ein Eckpfeiler des Wirtschaftswachstums. Im Gegensatz zu Volkswirtschaften, die sich stärker auf Dienstleistungen oder Software konzentrieren, stützen sich diese Länder seit jeher auf Massenproduktion, exportorientierte Industrien und hocheffiziente Lieferketten. Diese strukturelle Basis beeinflusst nun die Einführung künstlicher Intelligenz und bestimmt die Investitionstrends.

Vor diesem Hintergrund ist es besonders bemerkenswert, dass Config, ein Start-up mit Sitz in Seoul und San Jose, das die Dateninfrastruktur für Robotic Foundation Models (RFMs) entwickelt, sich Investitionen von den Venture-Capital-Sparten der größten südkoreanischen Industriekonzerne gesichert hat.

Samsung Venture Investment führte die überzeichnete Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 27 Millionen US-Dollar an, wodurch das Unternehmen mit über 200 Millionen US-Dollar bewertet wurde und sich die Gesamtfinanzierung auf 35 Millionen US-Dollar belief. Zu den strategischen Investoren in dieser Runde gehörten ZER01NE Ventures, die Venture-Capital-Sparte von Hyundai Motor, LG Tech Ventures sowie SKT America, die Venture-Capital-Einheit des südkoreanischen Telekommunikationsriesen. Hinzu kamen der Angel-Investor Pieter Abbeel (Mitbegründer von Covariant AI und Professor an der UC Berkeley) sowie Geldgeber wie Mirae Asset Ventures, die Korea Development Bank, GS Futures, Kakao Ventures und Z Ventures.

Config wurde im Januar 2025 von CEO Minjoon Seo, einem ehemaligen Forscher bei Meta und Chefwissenschaftler bei Twelve Labs, zusammen mit drei Mitbegründern gegründet, die zuvor bei Waymo, Google und Naver tätig waren. Anstatt Roboter zu bauen, konzentriert sich das Team auf ein grundlegenderes Ziel: die Bereitstellung der wesentlichen Daten, die Roboter zum Lernen und Funktionieren benötigen. Sie sind davon überzeugt, dass hochwertige Daten entscheidend für die Verbesserung des Nutzens von Robotern sein werden.

Das Trainieren großer Sprachmodelle ist aufgrund der erforderlichen Rechenleistung kostspielig, doch das Rohmaterial – riesige Mengen an Text aus dem Internet – ist leicht verfügbar. Roboter das Bewegen beizubringen, stellt eine ganz eigene Herausforderung dar, erklärte Seo in einem Exklusivinterview mit TechCrunch. Jedes einzelne Trainingsdatenelement muss physisch gesammelt werden, was den Roboter, eine Anlage zu dessen Betrieb sowie Personal erfordert. Dies macht die Entwicklung von Robotik-KI laut Seo teurer als reine Software-Chatbots. Da Unternehmen immer leistungsfähigere Roboter anstreben, können die Kosten für Datenerfassung und -kennzeichnung rapide steigen.

Config will die treibende Kraft hinter der Roboter-KI anderer Unternehmen sein. Das Start-up vergleicht seine Rolle mit der von TSMC, dem taiwanesischen Chiphersteller, der für Apple, Nvidia und AMD produziert, ohne mit ihnen zu konkurrieren. Config strebt eine ähnliche Rolle in der Robotik an, indem es grundlegende Daten bereitstellt. Diese Strategie gewinnt an Dynamik, da große Hersteller zunehmend darauf setzen, ihre eigene proprietäre Roboter-KI zu entwickeln, anstatt sich ausschließlich auf externe Anbieter zu verlassen. Dies ist der Markt, den Config anvisiert.

Laut COO und Mitbegründer Jack Bang erzielt Config bereits Umsatz. Zu den aktuellen Kunden des Start-ups zählen große Hersteller, Systemintegratoren sowie Unternehmen aus den Bereichen Landwirtschaft und Verteidigung, erklärte Bang gegenüber TechCrunch. Zu den Mitbewerbern in diesem Bereich gehören Physical Intelligence, Generalist AI und Skild AI.

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Config erfasst Menschen bei der Ausführung körperlicher Aufgaben sowohl in kontrollierten Studio-Umgebungen als auch in realen Umgebungen. Das Unternehmen ist von Seoul und Hanoi aus tätig, wo fast 300 Mitarbeiter die Datenproduktion verwalten. Bis heute hat es über 100.000 Stunden an Bewegungsdaten von Menschen gesammelt – das ist mehr als das 30-Fache von AgiBot World, dem größten vergleichbaren Open-Source-Datensatz mit etwa 3.000 Stunden.

Die meisten Robotik-Teams trainieren KI-Modelle anhand von Daten menschlicher Bewegungen und passen diese Modelle anschließend für Roboter an. Config verfolgt einen anderen Ansatz, erklärte Seo. Das Unternehmen konzentriert sich darauf, die Daten vor Beginn des Trainingsprozesses umzuwandeln, damit sie besser auf die Art und Weise abgestimmt sind, wie sich Roboter bewegen und mit ihrer Umgebung interagieren. Seo verglich den Prozess mit der Übersetzung von Sprachen. Ein Modell anhand einer bestimmten Art von Daten zu trainieren und zu erwarten, dass es in einem anderen Kontext einwandfrei funktioniert, sei vergleichbar mit dem Versuch, Koreanisch nur mit englischsprachigen Materialien zu lehren, so Seo.

„Die Daten müssen konvertiert werden, nicht das Modell. Diese Konvertierungstechnologie ist das zentrale technische Alleinstellungsmerkmal von Config“, betonte Seo.

Die neuen Finanzmittel werden für drei Hauptprioritäten eingesetzt: den Ausbau der Datenaktivitäten in Vietnam und Seoul, um eine Million Stunden an gesammelten Daten zu erreichen, das Wachstum des Unternehmensplattformgeschäfts, um bis Ende 2027 einen jährlichen wiederkehrenden Umsatz (ARR) von 10 Millionen US-Dollar zu erzielen, sowie die Einführung eines cloudbasierten „Robot-as-a-Service“-Produkts, das es Unternehmen ermöglicht, das Basismodell von Config zu nutzen, ohne spezielle Hardware vor Ort zu benötigen.