Los principales fabricantes coreanos respaldan a Config, la «TSMC de los datos robóticos»

El avance de Asia en el ámbito de la IA física se ve impulsado por la misma experiencia en fabricación que consolidó a la región como líder industrial mundial. En Corea del Sur, Japón, China y Taiwán, la fabricación sigue siendo una piedra angular de la expansión económica. A diferencia de las economías más centradas en los servicios o el software, estas naciones han dependido históricamente de la producción en masa, las industrias orientadas a la exportación y las cadenas de suministro altamente eficientes. Esta base estructural está influyendo ahora en la adopción de la inteligencia artificial y marcando las tendencias de inversión.

En este contexto, resulta especialmente destacable que Config, una startup con sede en Seúl y San José que desarrolla la infraestructura de datos para modelos de base robótica (RFM), haya conseguido inversión de las divisiones de capital riesgo de los mayores conglomerados industriales de Corea del Sur.

Samsung Venture Investment lideró su ronda de financiación inicial, que superó la demanda, por valor de 27 millones de dólares, lo que valora la empresa en más de 200 millones de dólares y eleva su financiación total a 35 millones de dólares. Entre los inversores estratégicos de la ronda se encontraban ZER01NE Ventures, la división de capital riesgo de Hyundai Motor; LG Tech Ventures; y SKT America, la unidad de capital riesgo del gigante surcoreano de las telecomunicaciones. A ellos se unieron el inversor ángel Pieter Abbeel (cofundador de Covariant AI y profesor de la Universidad de California en Berkeley) y patrocinadores financieros como Mirae Asset Ventures, el Banco de Desarrollo de Corea, GS Futures, Kakao Ventures y Z Ventures.

Config fue fundada en enero de 2025 por el director ejecutivo Minjoon Seo, antiguo investigador de Meta y científico jefe de Twelve Labs, junto con tres cofundadores que anteriormente trabajaron en Waymo, Google y Naver. En lugar de construir robots, el equipo se centra en un objetivo más fundamental: proporcionar los datos esenciales que los robots necesitan para aprender y funcionar. Creen que disponer de datos de calidad superior será crucial para mejorar la utilidad de los robots.

Entrenar grandes modelos de lenguaje es costoso debido a la potencia de cálculo necesaria, pero la materia prima —enormes cantidades de texto de Internet— está fácilmente disponible. Enseñar a los robots a moverse presenta un reto distinto, explicó Seo en una entrevista exclusiva con TechCrunch. Cada dato de entrenamiento debe recopilarse físicamente, lo que requiere el robot, unas instalaciones para operarlo y personal. Esto hace que desarrollar IA robótica sea más caro que los chatbots basados únicamente en software, según Seo. A medida que las empresas buscan robots más capaces, los gastos de recopilación y etiquetado de datos pueden dispararse rápidamente.

Config aspira a ser la fuerza impulsora detrás de la IA robótica de otras empresas. La startup compara su papel con el de TSMC, el fabricante taiwanés de chips que produce para Apple, Nvidia y AMD sin competir con ellas. Config busca desempeñar un papel similar en la robótica suministrando datos fundamentales. Esta estrategia está cobrando impulso a medida que los principales fabricantes buscan cada vez más desarrollar su propia IA robótica en lugar de depender exclusivamente de proveedores externos. Este es el mercado al que se dirige Config.

Según el director de operaciones y cofundador Jack Bang, Config ya está generando ingresos. La cartera actual de clientes de la startup incluye grandes fabricantes, integradores de sistemas y empresas de los sectores agrícola y de defensa, según explicó Bang a TechCrunch. Entre sus competidores en el sector se encuentran Physical Intelligence, Generalist AI y Skild AI.

Créditos de la imagen: Kate Park

Config captura a personas realizando tareas físicas tanto en entornos controlados de estudio como en entornos del mundo real. La empresa opera desde Seúl y Hanói, donde una plantilla de casi 300 personas gestiona la producción de datos. Hasta la fecha, ha acumulado más de 100 000 horas de datos de movimiento humano, lo que supone más de 30 veces el tamaño de AgiBot World, el mayor conjunto de datos de código abierto comparable, con aproximadamente 3000 horas.

La mayoría de los equipos de robótica entrenan modelos de IA con datos de movimiento humano y, posteriormente, adaptan esos modelos a los robots. Config está adoptando un enfoque diferente, afirmó Seo. La empresa se centra en transformar los datos antes de que comience el proceso de entrenamiento, para que se adapten mejor a la forma en que los robots se mueven e interactúan con su entorno. Seo comparó el proceso con la traducción de idiomas. Entrenar un modelo con un tipo de datos y esperar que funcione a la perfección en otro contexto, dijo Seo, es como intentar enseñar coreano utilizando únicamente materiales en inglés.

«Son los datos los que deben convertirse, no el modelo. Esta tecnología de conversión es el principal diferenciador técnico de Config», subrayó Seo.

La nueva financiación se destinará a tres prioridades clave: ampliar sus operaciones de datos en Vietnam y Seúl para alcanzar el millón de horas de datos recopilados, hacer crecer su negocio de plataformas empresariales para alcanzar los 10 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales (ARR) a finales de 2027, y lanzar un producto «Robot-as-a-Service» basado en la nube que permita a las empresas utilizar el modelo base de Config sin necesidad de hardware especializado integrado.