Các nhà sản xuất lớn nhất Hàn Quốc ủng hộ Config, TSMC về dữ liệu robot

Việc châu Á đẩy mạnh phát triển AI vật lý đang được thúc đẩy bởi năng lực sản xuất đã giúp khu vực này trở thành cường quốc công nghiệp toàn cầu. Trên khắp Hàn Quốc, Nhật Bản, Trung Quốc và Đài Loan, sản xuất vẫn là trụ cột trung tâm của tăng trưởng kinh tế. Không giống như các nền kinh tế thiên về dịch vụ hoặc phần mềm, các quốc gia này từ lâu đã dựa vào sản xuất quy mô lớn, các ngành công nghiệp định hướng xuất khẩu và chuỗi cung ứng được tối ưu hóa cao. Nền tảng cấu trúc đó hiện đang định hình cách áp dụng trí tuệ nhân tạo và nơi đầu tư chảy vào. Điều này đặc biệt quan trọng khi Config, một công ty khởi nghiệp có trụ sở tại Seoul và San Jose xây dựng lớp dữ liệu cho các mô hình nền tảng robot (RFM), đã nhận được sự hỗ trợ từ các liên doanh 'của các nhà sản xuất lớn nhất Hàn Quốc. Samsung Venture Investment đã dẫn đầu vòng hạt giống trị giá 27 triệu USD được đăng ký vượt mức với mức định giá hơn 200 triệu USD, nâng tổng số vốn huy động được của Config lên 35 triệu USD. Công ty liên doanh ZER01NE Ventures của Hyundai Motor, LG Tech Ventures và SKT America, đơn vị VC của gã khổng lồ viễn thông Hàn Quốc, cũng tham gia với tư cách là nhà đầu tư chiến lược, cùng với nhà đầu tư thiên thần Pieter Abbeel (đồng sáng lập Covariant AI và giáo sư UC Berkeley) và chuyên gia tài chính. các công ty bao gồm Mirae Asset Ventures, Ngân hàng Phát triển Hàn Quốc, GS Futures, Kakao Ventures và Z Ventures. Config được thành lập vào tháng 1 năm 2025 bởi CEO Minjoon Seo, cựu nhà nghiên cứu tại Meta và nhà khoa học trưởng tại Twelve Labs, cùng với ba người đồng sáng lập có nền tảng tại Waymo, Google và Naver. Thay vì tự mình chế tạo rô-bốt, nhóm tập trung vào một mục tiêu đơn giản hơn, cung cấp dữ liệu mà rô-bốt cần học hỏi và vận hành. Họ tin rằng dữ liệu tốt hơn sẽ là chìa khóa giúp robot trở nên hữu ích hơn. Việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn rất tốn kém vì khả năng tính toán cần thiết để xử lý chúng, nhưng nguyên liệu thô, lượng văn bản khổng lồ từ khắp internet, lại rất dễ dàng có được. Seo cho biết trong một cuộc phỏng vấn độc quyền với TechCrunch rằng việc dạy robot di chuyển là một thách thức hoàn toàn khác. Mọi dữ liệu đào tạo phải được thu thập về mặt vật lý, chẳng hạn như bạn cần robot, cơ sở vật chất để vận hành nó và con người để vận hành nó. Theo Seo, điều đó khiến việc phát triển robot AI trở nên tốn kém hơn so với chatbot chỉ dùng phần mềm. Khi các công ty theo đuổi những robot có khả năng hoạt động tốt hơn, chi phí thu thập và ghi nhãn dữ liệu có thể tăng lên nhanh chóng. Config muốn trở thành công ty tạo ra robot AI cho mọi người có thể. Công ty khởi nghiệp này so sánh vai trò của mình với TSMC, một nhà sản xuất chip Đài Loan sản xuất cho Apple, Nvidia và AMD mà không cạnh tranh với bất kỳ ai trong số họ. Config nhằm mục đích đóng một vai trò tương tự trong chế tạo robot bằng cách cung cấp dữ liệu. Cách tiếp cận này đang thu hút được sự chú ý khi các nhà sản xuất lớn ngày càng tìm cách xây dựng AI robot độc quyền của riêng họ thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào các nhà cung cấp bên ngoài. Đó chính là thị trường mà Config đang đặt cược. COO và đồng sáng lập của Config Jack Bang cho biết Config đã tạo ra doanh thu. Bang nói với TechCrunch rằng khách hàng hiện tại của công ty khởi nghiệp bao gồm các nhà sản xuất lớn, nhà tích hợp hệ thống và các công ty trong lĩnh vực nông nghiệp và quốc phòng. Các đối thủ ngang hàng trong không gian bao gồm Trí tuệ Vật lý, AI Tổng quát và AI Skild. Config ghi lại con người thực hiện các nhiệm vụ thể chất trong môi trường studio được kiểm soát và tại hiện trường. Công ty khởi nghiệp này hoạt động ở Seoul và Hà Nội, nơi có lực lượng lao động gần 300 người xử lý việc sản xuất dữ liệu. Cho đến nay, nó đã tích lũy được hơn 100.000 giờ dữ liệu chuyển động của con người, gấp hơn 30 lần quy mô của AgiBot World, bộ dữ liệu nguồn mở lớn nhất có thể so sánh với khoảng 3.000 giờ. Hầu hết các nhóm chế tạo robot đều đào tạo các mô hình AI dựa trên dữ liệu chuyển động của con người và sa... ose mô hình cho robot. Seo cho biết, Config đang thực hiện một cách tiếp cận khác. Công ty tập trung vào việc chuyển đổi dữ liệu trước khi bắt đầu đào tạo để dữ liệu phù hợp hơn với cách robot di chuyển và tương tác với thế giới. Seo so sánh quá trình này với việc dịch ngôn ngữ. Seo cho biết, việc đào tạo một mô hình trên một loại dữ liệu và mong đợi nó hoạt động trơn tru trong môi trường khác đang cố gắng dạy tiếng Hàn chỉ bằng các tài liệu tiếng Anh. Seo nói: "Dữ liệu phải được chuyển đổi chứ không phải mô hình. Công nghệ chuyển đổi này là điểm khác biệt kỹ thuật cốt lõi của Config". Khoản tài trợ này sẽ hướng tới ba ưu tiên: mở rộng quy mô hoạt động dữ liệu tại Việt Nam và Seoul theo hướng thu thập được một triệu giờ dữ liệu, phát triển hoạt động kinh doanh nền tảng doanh nghiệp lên 10 triệu USD ARR vào cuối năm 2027 và ra mắt sản phẩm Robot-as-a-Service dựa trên đám mây cho phép các công ty chạy mô hình nền tảng của Config mà không yêu cầu phần cứng tích hợp. Khi bạn mua hàng thông qua các liên kết trong bài viết của chúng tôi, chúng tôi có thể kiếm được một khoản hoa hồng nhỏ. Điều này không ảnh hưởng đến tính độc lập biên tập của chúng tôi. Kate Park là phóng viên của TechCrunch, chuyên về công nghệ, khởi nghiệp và đầu tư mạo hiểm ở châu Á. Trước đây cô là nhà báo tài chính tại Thị trường sáp nhập bao gồm M&A, vốn cổ phần tư nhân và vốn mạo hiểm. StrictlyVC Athens là người tiếp theo. Nghe những hiểu biết sâu sắc chưa được lọc trực tiếp từ các nhà lãnh đạo công nghệ của Châu Âu và kết nối với những người đang định hình những gì phía trước. Khóa tại chỗ của bạn trước khi nó biến mất. Những công nhân bị sa thải của Oracle đã cố gắng thương lượng mức lương thôi việc tốt hơn. Oracle đã nói không. Julie Bort Thị trường nhà đất ở San Francisco đã mất trí Gợi ý thực hành: 1. Theo dõi thông báo từ cơ quan địa phương tại California. 2. Kiểm tra nguồn chính thức trước khi chia sẻ lại thông tin.