隨著實體 AI 熱潮升溫，專注機器人訓練數據的新創 Config，獲三星、現代、LG 等南韓製造業資本押注。Config 將自身角色類比為台積電在晶片產業的定位：台積電為 Apple、NVIDIA、AMD 等企業代工晶片，但本身並不與客戶競爭，Config 希望在機器人領域專注提供訓練 AI 所需的數據，而非直接開發機器人產品。
機器人 AI 供應鏈成形？實體 AI 熱潮帶動 Config 估值破 2 億美元
《TechCrunch》指出，亞洲近年積極投入實體 AI（physical AI）與機器人技術，而背後推力，正是該地區累積的製造業實力。南韓、日本、中國與台灣皆以製造、出口與供應鏈體系為經濟核心，這套產業基礎也延伸到 AI 領域，帶動機器人相關技術與資本加速發展。
在這波趨勢下，新創公司 Config 於 2025 年成立，由前 Meta 研究員、前 TwelveLabs 首席科學家 Minjoon Seo 與來自 Waymo、Google、Naver 的團隊共同創辦。此次種子輪由三星創投領投，募資金額達 2700 萬美元，推升公司估值突破 2 億美元，累計募資達 3500 萬美元。
參與投資者還包括現代汽車創投 ZER01NE Ventures、LG Technology Ventures、SKT America，以及 Mirae Asset Ventures、韓國開發銀行（KDB）等機構。《TechCrunch》說明，隨著越來越多大型製造商希望掌握自己的機器人 AI 技術，而非完全依賴外部供應商，這類「基礎供應商」模式開始受到市場關注。
已開始有營收！Config 搶攻機器人訓練與雲端服務
Config 在首爾與河內設有數據生產據點，透過攝影棚與實地場景記錄人類執行各種動作，累積超過 10 萬小時的人類動作數據，規模是開源機器人資料集 AgiBot World 的 30 倍以上。Minjoon Seo 指出，相較於大型語言模型可直接利用網路文字訓練，機器人 AI 的訓練數據必須透過真實世界蒐集，不僅需要機器人設備與場地，還需要人員實際操作，因此成本遠高於純軟體 AI。
此外，多數機器人公司會先用人類數據訓練模型，再讓模型適應機器人，但 Config 選擇在訓練前先「轉換數據」，讓資料本身更符合機器人的運動與互動方式。Minjoon Seo 將其比喻為語言翻譯：「如果只用英文教材教韓文，很難真正學好。」他認為，真正需要被轉換的其實是數據，而這正是 Config 的核心技術。
目前 Config 已開始產生營收，客戶涵蓋大型製造商、系統整合商，以及農業、國防等產業。競爭對手則包括 Physical Intelligence、Generalist AI 與 Skild AI。《TechCrunch》指出，這筆資金將用於擴大韓國與越南的數據生產規模，目標累積 100 萬小時機器人訓練數據；同時推進企業平台業務，力拚 2027 年底達成 1000 萬美元 ARR（年經常性收入），並推出雲端機器人服務，讓企業不必自行部署運算設備，就能使用 Config 的機器人基礎模型。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《TechCrunch》、Config，圖片來源：Config。
