A aposta da Ásia na IA física está a ser alimentada pela mesma capacidade de produção que tornou a região numa potência industrial global. Na Coreia do Sul, no Japão, na China e em Taiwan, a indústria transformadora continua a ser um pilar central do crescimento económico. Ao contrário das economias mais fortemente centradas nos serviços ou no software, estes países dependem há muito tempo da produção em grande escala, de indústrias orientadas para a exportação e de cadeias de abastecimento altamente otimizadas. Essa base estrutural está agora a moldar a forma como a inteligência artificial é adotada e para onde flui o investimento.
O que torna particularmente significativo que a Config, uma startup sediada em Seul e San Jose que constrói a camada de dados para modelos de base robótica (RFMs), tenha garantido o apoio dos braços de risco dos maiores fabricantes da Coreia do Sul.
A Samsung Venture Investment liderou sua rodada inicial de US$ 27 milhões com excesso de assinaturas, com uma avaliação de mais de US$ 200 milhões, elevando o total arrecadado da Config para US$ 34 milhões. O braço de risco da Hyundai Motor, ZER01NE Ventures, LG Tech Ventures e SKT America, unidade de capital de risco de uma gigante de telecomunicações sul-coreana, também se juntaram como investidores estratégicos, ao lado do investidor anjo Pieter Abbeel (cofundador da Covariant AI e professor da UC Berkeley) e financiadores, incluindo Mirae Asset Ventures, Korea Development Bank, GS Futures, Kakao Ventures e Z Ventures.
A Config foi fundada em janeiro de 2025 pelo CEO Minjoon Seo, ex-pesquisador da Meta e cientista-chefe do Twelve Labs, junto com quatro cofundadores com experiência em Waymo, Google e Naver. Em vez de construir eles próprios os robôs, a equipe está focada em um objetivo mais simples, fornecer os dados que os robôs precisam para aprender e operar. Eles acreditam que dados melhores serão fundamentais para tornar os robôs mais úteis.
O treinamento de grandes modelos de linguagem é caro, devido ao poder computacional necessário para processá-los, mas a matéria-prima, grandes quantidades de texto da Internet, é fácil de obter. Ensinar robôs a se moverem é um desafio completamente diferente, disse Seo em entrevista exclusiva ao TechCrunch. Cada dado de treinamento deve ser coletado fisicamente, como se você precisasse do robô, das instalações para operá-lo e das pessoas para operá-lo. Isso torna o desenvolvimento da IA robótica mais caro do que o chatbot apenas de software, de acordo com o Seo. À medida que as empresas procuram robôs mais capazes, o custo da recolha e rotulagem de dados pode aumentar rapidamente.
A Config quer ser a empresa que torna possível a IA dos robôs de todos os outros. A startup compara seu papel ao da TSMC, fabricante de chips taiwanesa que fabrica para Apple, Nvidia e AMD sem competir com nenhuma delas. O Config pretende desempenhar um papel semelhante na robótica, fornecendo os dados. A abordagem está ganhando força à medida que os grandes fabricantes procuram cada vez mais construir sua própria IA de robô proprietária, em vez de depender inteiramente de fornecedores externos. É nesse mercado que a Config aposta.
O Config já está gerando receita, disse o COO e cofundador do Config Jack Bang. Os clientes atuais da startup incluem grandes fabricantes, integradores de sistemas e empresas dos setores agrícola e de defesa, disse Bang ao TechCrunch. Os pares no espaço incluem Inteligência Física, IA Generalista e IA Skild.
Evento Techcrunch
São Francisco, Califórnia
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13 a 15 de outubro de 2026
Créditos da imagem:Kate Parque
O Config registra humanos realizando tarefas físicas em ambientes de estúdio controlados e em campo. A startup opera em Seul e Hanói, onde uma força de trabalho de quase 300 pessoas cuida da produção de dados. Até o momento, acumulou mais de 100.000 horas de dados de movimento humano, mais de 30 vezes o tamanho do AgiBot World, o maior conjunto de dados de código aberto comparável, com aproximadamente 3.000 horas.
A maioria das equipes de robótica treina modelos de IA com base em dados de movimento humano e depois adapta esses modelos para um robô. O Config está adotando uma abordagem diferente, disse Seo. A empresa se concentra em transformar os dados antes do início do treinamento, para que se adaptem melhor à forma como os robôs se movem e interagem com o mundo. SEO comparou o processo à tradução de um idioma. Treinar um modelo em um tipo de dados e esperar que ele funcione perfeitamente em outro ambiente, disse Seo, é tentar ensinar coreano usando apenas materiais em inglês.
“Os dados devem ser convertidos, não o modelo. Esta tecnologia de conversão é o principal diferencial técnico do Config”, disse Seo.
O financiamento irá para três prioridades: dimensionar sua operação de dados no Vietnã e Seul para um milhão de horas de dados coletados, aumentar seu negócio de plataforma empresarial para US$ 10 milhões em ARR até o final de 2026 e lançar um produto Robot-as-a-Service baseado em nuvem que permite às empresas executar o modelo básico do Config sem a necessidade de hardware integrado.
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