한국 최대 제조업체들, 로봇 데이터의 TSMC인 Config를 지원
Source: TechCrunch
배경
아시아의 물리적 AI 추진은 이 지역을 세계적인 산업 강국으로 만든 제조 역량에 의해 뒷받침되고 있습니다. 한국, 일본, 중국, 대만 전역에서 제조업은 여전히 경제 성장의 핵심 축을 이루고 있습니다. 서비스나 소프트웨어 중심의 경제와 달리, 이들 국가는 대규모 생산, 수출 주도 산업, 그리고 고도로 최적화된 공급망에 오래 의존해 왔습니다. 이러한 구조적 기반이 이제 인공지능 채택 방식과 투자 흐름을 형성하고 있습니다.
투자 라운드
Config, 로봇 기반 모델(RFMs)을 위한 데이터 레이어를 구축하는 서울·산호세 기반 스타트업이 한국 최대 제조업체들의 벤처 부문으로부터 지원을 받았습니다.
- 주도 투자자: Samsung Venture Investment
- 라운드 규모: 2,700만 달러 시드 라운드(초과 청약)
- 밸류에이션: 2억 달러 이상
- 총 조달 자금: 3,500만 달러
그 외 전략적 투자자:
- 현대자동차 ZER01NE Ventures
- LG Tech Ventures
- SKT America(통신 대기업 VC 부문)
- 엔젤 투자자 Pieter Abbeel(코베리언트 AI 공동 설립자, UC Berkeley 교수)
- 미래에셋벤처스, 한국산업은행, GS Futures, 카카오벤처스, Z Ventures
회사 개요
2025년 1월에 CEO Minjoon Seo(전 Meta 연구원이자 Twelve Labs 수석 과학자)와 Waymo, Google, Naver 출신 공동 창업자 3명에 의해 설립된 Config는 로봇 자체를 만드는 대신 로봇이 학습하고 작동하는 데 필요한 데이터를 제공하는 데 집중하고 있습니다.
TechCrunch와의 독점 인터뷰에서 강조된 핵심 내용:
- 대형 언어 모델을 학습시키는 비용은 주로 컴퓨팅 비용 때문이며, 원시 텍스트 데이터는 풍부합니다.
- 로봇에게 움직임을 가르치려면 물리적으로 수집된 데이터—로봇, 시설, 운영자—가 필요해 로봇 AI가 순수 소프트웨어 챗봇보다 비용이 많이 듭니다.
- 로봇이 더 정교해질수록 데이터 수집 및 라벨링 비용이 급격히 상승할 수 있습니다.
비즈니스 모델 및 시장 위치
Config는 로봇 AI 개발자에게 고품질 학습 데이터를 제공하면서 그들과 경쟁하지 않는 “로봇 데이터의 TSMC”로 자리매김하고 있습니다. 이미 고객으로는 대형 제조업체, 시스템 통합업체, 농업 및 방위 분야 기업들이 포함돼 있습니다.
동종 기업:
- Physical Intelligence
- Generalist AI
- Skild AI
데이터 수집 및 규모
Image Credit: Kate Park
- 서울과 하노이에서 운영되며, 데이터 생산을 담당하는 인력이 약 300명에 달합니다.
- 100,000시간 이상의 인간 움직임 데이터를 축적했으며, 이는 오픈소스 AgiBot World dataset (~3,000시간)의 30배 이상에 해당합니다.
접근 방식
대부분의 로봇 팀은 원시 인간 움직임 데이터를 기반으로 AI 모델을 학습시킨 뒤 로봇에 적용합니다. Config는 학습 전에 데이터를 변환하여 로봇의 운동학 및 상호작용에 더 적합하도록 만듭니다. 서 대표는 이를 언어 번역에 비유합니다: “한 종류의 데이터로 모델을 학습시키고 다른 환경에서 그대로 작동하도록 기대하는 것은 영어 자료만으로 한국어를 가르치는 것과 같습니다.”
“데이터는 변환되어야 하고, 모델이 아니라. 이 변환 기술이 Config의 핵심 기술 차별점입니다.” — Minjoon Seo
향후 계획
이번 신규 자금은 세 가지 우선순위에 배분될 예정입니다:
- 베트남과 서울에서 데이터 운영을 확장하여 1백만 시간의 데이터를 수집.
- 엔터프라이즈 플랫폼을 성장시켜 2027년 말까지 1,000만 달러 ARR 달성.
- 클라우드 기반 Robot‑as‑a‑Service (RaaS) 제품을 출시하여 기업이 자체 하드웨어 없이 Config의 기반 모델을 활용할 수 있게 함.