Por Canuto  

Config, una startup con sede en Seúl y San José, acaba de asegurar el respaldo de Samsung, Hyundai, LG y otros inversionistas para construir una pieza crítica de la nueva economía de la IA física: la infraestructura de datos que permite entrenar robots más capaces.
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  • Samsung Venture Investment lideró una ronda semilla sobresuscrita de USD $27 millones, con una valoración superior a USD $200 millones.
  • Config afirma haber reunido más de 100.000 horas de datos de movimiento humano y busca escalar hasta 1 millón de horas.
  • La empresa no fabrica robots: quiere convertirse en el proveedor de datos para modelos fundacionales de robótica, al estilo de TSMC en chips.

 

La carrera por la inteligencia artificial ya no se limita al software. Cada vez más capital se dirige hacia la llamada IA física, un campo que busca llevar modelos avanzados al mundo real mediante máquinas capaces de moverse, manipular objetos e interactuar con entornos complejos.

En ese contexto, Config, una startup con base en Seúl y San José, logró atraer a varios de los grupos industriales más poderosos de Corea del Sur. Su apuesta no consiste en fabricar robots, sino en resolver uno de los cuellos de botella más costosos del sector: conseguir y adaptar datos útiles para entrenar modelos fundacionales de robótica.

Según informó TechCrunch, Samsung Venture Investment lideró la ronda semilla sobresuscrita de Config por USD $27 millones. La operación valoró a la compañía en más de USD $200 millones y elevó su financiamiento total a USD $35 millones.

Junto a Samsung también participaron ZER01NE Ventures, el brazo de capital de riesgo de Hyundai Motor; LG Tech Ventures; y SKT America, la unidad de venture capital del gigante surcoreano de telecomunicaciones. A ellos se sumaron el inversionista ángel Pieter Abbeel, cofundador de Covariant AI y profesor de UC Berkeley, además de Mirae Asset Ventures, Korea Development Bank, GS Futures, Kakao Ventures y Z Ventures.

Una tesis centrada en datos, no en robots

Config fue fundada en enero de 2025 por Minjoon Seo, exinvestigador de Meta y ex científico jefe de Twelve Labs. Lo acompañan tres cofundadores con experiencia previa en Waymo, Google y Naver, una combinación que apunta a unir experiencia en IA, visión computacional y sistemas de gran escala.

La idea central de la empresa es simple, pero ambiciosa. En lugar de diseñar sus propios robots, Config quiere convertirse en una capa de infraestructura para terceros. Su producto son los datos que otras compañías necesitan para entrenar sistemas robóticos más hábiles y versátiles.

Seo explicó que entrenar grandes modelos de lenguaje es costoso por el cómputo que requieren, pero el insumo base, texto de internet, es abundante y fácil de obtener. En robótica ocurre lo contrario. Cada muestra de entrenamiento debe recolectarse físicamente, lo que implica contar con robots, instalaciones y operadores humanos.

Esa diferencia cambia por completo la estructura de costos del sector. Para muchas empresas, recolectar y etiquetar datos de movimiento y manipulación en el mundo real puede encarecer de forma significativa el desarrollo de IA aplicada a robots.

Por eso Config se presenta como un habilitador. La startup compara su papel con TSMC, la firma taiwanesa que fabrica chips para gigantes como Apple, Nvidia y AMD sin competir de forma directa con ellos. Config aspira a ocupar un rol similar, pero dentro de la economía de los datos para robótica.

Por qué Asia se está moviendo primero en IA física

La historia de Config también refleja una tendencia regional. En Corea del Sur, Japón, China y Taiwán, la manufactura sigue siendo una base esencial del crecimiento económico. Estas economías han construido ventajas competitivas en producción a gran escala, cadenas de suministro afinadas y sectores exportadores de alto peso.

Esa estructura industrial está influyendo ahora en la forma en que se adopta la inteligencia artificial. Frente a mercados más inclinados hacia servicios o software, buena parte de Asia tiene un incentivo directo para invertir en automatización avanzada, visión artificial y robótica.

Desde esa perspectiva, no resulta menor que las ramas de venture capital de grandes fabricantes coreanos estén respaldando a una empresa enfocada en datos para robots. El mensaje implícito es que la próxima etapa de la IA podría depender tanto de la calidad del dato físico como de la potencia del modelo.

Además, el interés parece alinearse con otra tendencia mencionada en la cobertura: los grandes fabricantes buscan desarrollar su propia IA robótica propietaria, en vez de depender por completo de proveedores externos. Ese es precisamente el mercado que Config intenta capturar.

La ventaja técnica que dice tener Config

Config ya genera ingresos, según Jack Bang, COO y cofundador de la empresa. Entre sus clientes actuales figuran grandes fabricantes, integradores de sistemas y compañías de sectores como agricultura y defensa. La startup no reveló nombres, pero sí dejó claro que su actividad comercial ya está en marcha.

En cuanto a competencia, la empresa se mueve en un espacio donde también aparecen firmas como Physical Intelligence, Generalist AI y Skild AI. Sin embargo, Config asegura que su diferenciación no solo está en la escala de sus datos, sino en cómo transforma ese material antes del entrenamiento.

La compañía registra a humanos realizando tareas físicas tanto en estudios controlados como en entornos de campo. Opera desde Seúl y Hanói, donde mantiene una fuerza laboral cercana a 300 personas dedicada a la producción de datos.

Hasta el momento, Config afirma haber acumulado más de 100.000 horas de datos de movimiento humano. La empresa sostiene que eso equivale a más de 30 veces el tamaño de AgiBot World, el mayor conjunto de datos open source comparable, que ronda las 3.000 horas.

La mayoría de los equipos de robótica entrena modelos de IA con datos de movimiento humano y luego intenta adaptar esos modelos a un robot. Config dice seguir una ruta distinta. Su enfoque consiste en transformar los datos antes del entrenamiento para que encajen mejor con la forma en que los robots se mueven e interactúan con el entorno.

Seo comparó este proceso con una traducción entre idiomas. En su visión, entrenar un modelo con un tipo de datos y esperar que funcione sin fricciones en otro contexto sería similar a intentar enseñar coreano usando solo materiales en inglés.

En palabras del propio ejecutivo: “Los datos deben convertirse, no el modelo. Esta tecnología de conversión es el principal diferenciador técnico de Config”. La frase resume la tesis de producto de la startup y su intento por posicionarse como proveedor especializado de una capa técnica difícil de replicar.

Qué hará Config con el nuevo capital

La financiación recién obtenida se destinará a tres prioridades. La primera es ampliar su operación de datos en Vietnam y Seúl hasta llegar a 1 millón de horas de datos recolectados, un salto sustancial frente al volumen actual reportado por la compañía.

La segunda meta consiste en expandir su negocio de plataforma empresarial hasta alcanzar USD $10 millones en ingresos recurrentes anuales para finales de 2027. Ese objetivo sugiere que la empresa no solo quiere vender recolección de datos, sino construir una oferta recurrente de infraestructura y servicios para clientes corporativos.

La tercera prioridad es lanzar un producto Robot-as-a-Service basado en la nube. Según lo planteado por la compañía, esta solución permitiría a las empresas ejecutar el modelo fundacional de Config sin requerir hardware integrado.

En términos estratégicos, eso podría ampliar su mercado objetivo. En vez de limitarse a vender datasets o servicios de preparación de datos, Config buscaría capturar parte del valor del software de ejecución y despliegue para sistemas robóticos empresariales.

El caso también deja una lectura más amplia para el mercado tecnológico. Durante años, gran parte del entusiasmo por la IA se concentró en modelos, chips y centros de datos. Pero si la siguiente ola está en robots útiles para fábricas, agricultura o defensa, el insumo escaso podría ser otro: datos físicos bien recolectados, etiquetados y convertidos.

Ahí es donde Config quiere posicionarse. Y el respaldo de Samsung, Hyundai, LG y otros actores coreanos sugiere que, al menos para una parte del capital industrial asiático, esa tesis ya empieza a parecer menos una promesa y más una infraestructura clave de la próxima etapa de la automatización.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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