Gigantes surcoreanos: TSMC de datos robóticos

La expansión de Asia en el ámbito de la inteligencia artificial física se basa en su probada capacidad de manufactura, que ha posicionado a la región como un gigante industrial mundial. Países como Corea del Sur, Japón, China y Taiwán siguen considerando la fabricación como un pilar central de su crecimiento económico. A diferencia de las economías que dependen más de servicios o software, estas naciones han confiado durante mucho tiempo en la producción a gran escala, industrias orientadas a la exportación y cadenas de suministro altamente optimizadas. Esa base estructural está ahora influenciando la adopción de la inteligencia artificial y el flujo de inversiones en el sector.

En este contexto, llama la atención el surgimiento de Config, una startup con sede en Seúl y San José, que se dedica a construir la capa de datos para modelos fundacionales robóticos (RFMs). Recientemente, Config ha captado el apoyo de los brazos de inversión de algunos de los mayores fabricantes de Corea del Sur.

La inversión de $27 millones en la ronda inicial fue liderada por Samsung Venture Investment, alcanzando una valoración superior a los $200 millones y llevando el total recaudado por Config a $35 millones. Otras entidades notables, como ZER01NE Ventures de Hyundai Motor y LG Tech Ventures, así como SKT America, han sumado su apoyo estratégico, junto con inversores ángeles como Pieter Abbeel, cofundador de Covariant AI y académico en UC Berkeley.

Fundada en enero de 2025 por Minjoon Seo, un ex investigador de Meta, y tres cofundadores provenientes de Waymo, Google y Naver, Config no busca desarrollar robots, sino más bien proporcionar los datos necesarios para que estos aprendan y operen. La startup está convencida de que la calidad de los datos es fundamental para mejorar la utilidad de los robots.

El entrenamiento de grandes modelos de lenguaje requiere muchos recursos informáticos, pero el material en bruto, enormes cantidades de texto de internet, es fácil de obtener. Sin embargo, enseñar a los robots a moverse es un reto completamente distinto, como explicó Seo en una entrevista exclusiva. Cada dato de entrenamiento debe ser físicamente recogido, lo que implica contar con robots, instalaciones adecuadas y personal capacitado para operar. Esto hace que el desarrollo de inteligencia artificial robótica sea más costoso que el de un chatbot de software, afirmando que a medida que las empresas buscan robots más capaces, los costos de recolección y etiquetado de datos pueden incrementarse rápidamente.

Config busca posicionarse como la empresa que hará posible la inteligencia artificial para robots de otros. La comparación se establece con TSMC, un fabricante de semiconductores taiwanés que produce para gigantes como Apple y Nvidia sin competir con ellos. De manera similar, Config aspira a suministrar datos a quienes desarrollen sus propios sistemas robóticos en lugar de depender completamente de proveedores externos, una estrategia que está ganando tracción.

Según su COO, Jack Bang, Config ya genera ingresos. La startup cuenta entre sus clientes con grandes fabricantes, integradores de sistemas y empresas de sectores como la agricultura y la defensa. Sus competidores incluyen a Physical Intelligence, Generalist AI y Skild AI.

La startup recopila datos sobre la ejecución humana de tareas físicas en entornos controlados y en el campo. Con operaciones en Seúl y Hanoi, cuenta con una plantilla de casi 300 personas que se encargan de la producción de datos. Hasta la fecha, ha acumulado más de 100,000 horas de datos de movimiento humano, lo que supera más de 30 veces el tamaño del mayor conjunto de datos comparable disponible, AgiBot World, que ronda las 3,000 horas.

La mayoría de los equipos de robótica entrenan modelos de inteligencia artificial basándose en datos de movimiento humano, adaptando luego esos modelos a sus robots. Sin embargo, la estrategia de Config es diferente. Se enfoca en transformar los datos antes de iniciar el entrenamiento para que se ajusten mejor a la forma en que los robots interactúan con el mundo. Seo compara este proceso con la traducción de idiomas, destacando que entrenar un modelo con un tipo de dato y esperar que funcione sin problemas en otro contexto es como intentar enseñar coreano utilizando solo materiales en inglés.

La clave, según Seo, radica en convertir los datos, no el modelo. Esta tecnología de conversión es lo que distingue a Config de sus competidores.

Con estos fondos, Config tiene tres prioridades claras: escalar su operación de datos en Vietnam y Seúl hacia un millón de horas de recolección, incrementar su negocio de plataforma empresarial a $10 millones en ingresos anuales para finales de 2027 y lanzar un producto de Robot-as-a-Service en la nube que permita a las empresas gestionar el modelo fundacional de Config sin requerir hardware propio.