TechCrunch berichtete am 11. Mai, dass das Robotikunternehmen Config eine Seed-Runde über 27 Millionen US-Dollar abgeschlossen hat. Die Bewertung liegt bei mehr als 200 Millionen US-Dollar, die gesamte Finanzierung inzwischen bei 35 Millionen US-Dollar.
Interessanter als die Geschwindigkeit der Bewertung ist die Liste der Geldgeber.
Samsung Venture Investment führte die Runde an. Hinzu kamen ZER01NE Ventures von Hyundai Motor, LG Technology Ventures und SKT America. Dass Samsung, Hyundai, LG und SK Telecom gemeinsam in ein vier Monate altes Seed-Unternehmen investieren, ist ungewöhnlich.
Config baut keine Roboter
Config-CEO Minjoon Seo war zuvor Forscher bei Meta und davor Chief Scientist des Video-KI-Unternehmens TwelveLabs. Die drei Mitgründer kommen von Waymo, Google und Naver.
Trotzdem will Config keine eigene Robotermarke aufbauen.
"Wir wollen das TSMC der Robotikindustrie werden: ein Unternehmen, das mit keiner Marke direkt konkurriert, aber allen die grundlegenden Rohstoffe liefert."
So beschreibt Config seine Rolle. TSMC fertigt Chips für Apple, Nvidia und AMD, verkauft aber selbst keine Smartphones oder Grafikkarten. Config will ähnlich arbeiten und Trainingsdaten für Unternehmen liefern, die Roboter entwickeln.
Warum Robotik eine Daten-Foundry braucht
Der Engpass war schon 2024 klar sichtbar.
Große Softwaremodelle können bei Datenmangel das Web durchsuchen. Robotermodelle können reale Handgriffe nicht einfach aus dem Internet crawlen.
Damit ein Roboter lernt, Kleidung zu falten, Türen zu öffnen oder einen Topf auf den Herd zu stellen, braucht er Demonstrationen mit Gelenkwinkeln, Kraftfeedback, visuellen Eingaben und zeitlicher Abfolge. Jede brauchbare Probe enthält Metadaten aus der physischen Welt.
Die üblichen Ansätze sind alle problematisch.
| Ansatz | Problem |
|---|---|
| Eigene Trainingsflächen aufbauen und Menschen mit Datenhandschuhen Aufgaben demonstrieren lassen | Teuer, langsam und bei jedem Unternehmen doppelt |
| Synthetische Daten aus Simulationen nutzen | Die Sim-to-real-Lücke bleibt |
| Roboter per Reinforcement Learning selbst erkunden lassen | Fehler in der physischen Welt sind kostspielig |
Config setzt darauf, dass diese Datenerfassung nicht jedes Robotikunternehmen selbst bauen sollte. Eine spezialisierte Firma kann sie bündeln und nach Bedarf liefern.
Die Logik erinnert an Cloud Computing in den 2010er-Jahren. Internetunternehmen bauten früher eigene Serverräume, bevor viele erkannten, dass AWS effizienter war. Die Schicht für Robotik-Trainingsdaten könnte nun denselben Weg nehmen.
Warum die koreanischen Konzerne gemeinsam investieren
Samsung, Hyundai und LG arbeiten jeweils an humanoiden oder industriellen Robotern.
- Samsung hat Haushaltsroboter wie Ballie.
- Hyundai besitzt seit 2021 Boston Dynamics.
- LG konzentriert sich auf Fabrikautomation und Serviceroboter.
- SK positioniert sich bei Robotiksensoren und KI-Chips.
Normalerweise würden diese Gruppen eher unterschiedliche Robotik-Startups finanzieren, weil ihre Produktlinien konkurrieren. Diesmal unterstützen sie gemeinsam einen Datenlieferanten, der ihnen im Endmarkt nicht in die Quere kommt.
Die Botschaft ist klar: Statt getrennte Trainingsdaten-Pipelines aufzubauen und abzuschotten, können sie eine gemeinsame Upstream-Firma stärken. Wer Roboter trainieren will, kauft Daten von Config.
Das entspricht der TSMC-Logik in der Chipindustrie. Apple und Qualcomm kämpfen im Endgerätemarkt, sind aber beide auf dieselbe Foundry-Schicht angewiesen.
Mit der Co-Investition erkennen die koreanischen Gruppen an, dass Differenzierung in der Robotik eher bei Modelldesign, Mechanik und Anwendungsszenarien entsteht, nicht bei der reinen Datenerfassung. Diese Datenschicht kann geteilt werden.
Umsatz gibt es bereits
Config sagt, das Unternehmen erziele bereits Erlöse. Zu den Kunden gehören große Hersteller, Systemintegratoren, Robotikfirmen aus der Landwirtschaft und Robotikfirmen aus dem Verteidigungsbereich.
Gerade die letzten beiden Kategorien sind aufschlussreich. Agrarroboter brauchen Demonstrationsdaten aus unregelmäßigem Gelände im Freien. Verteidigungsroboter benötigen taktische Aktionen und Entscheidungsmuster in komplexen Umgebungen. Configs Erfassungsnetz scheint also nicht nur auf Fabrikhallen begrenzt zu sein.
Eine Einordnung
In der globalen Robotik-Lieferkette lässt sich Configs Rolle leicht einordnen.
Nvidia baut mit Jetson und dem Cosmos-Weltmodell die GPU-Schicht für Roboter. Google DeepMind baut mit RT-2 und Gemini Robotics das Gehirn. Boston Dynamics, Figure und Unitree bauen den Körper.
Config will die Babynahrung für Roboter liefern: standardisierte Eingaben, die viele Hersteller nutzen können, bevor sie sich an anderer Stelle differenzieren.
Bisher mischte jede Marke diese Nahrung selbst, mit schwankender Qualität, hohen Kosten und geringer Kompatibilität. Wenn Config Trainingsdaten standardisieren, skalieren und über Szenarien hinweg liefern kann, bekäme die Robotik erstmals eine gemeinsame Basisschicht.
Entscheidend sind zwei praktische Fragen. Kann Config die Datenerfassung um eine Größenordnung günstiger machen als interne Lösungen der Kunden? Kann das Datenformat zum De-facto-Standard werden? Scheitert eines davon, bleibt das "TSMC für Roboter" ein PR-Slogan.
Klar ist aber schon jetzt: Koreas Industriekonzerne treten nicht frontal gegen die USA und China an, um jeden Roboter selbst zu bauen. Sie sichern sich leise eine Upstream-Position. Das ist nicht spektakulär, aber solide.
Quellen: Korea's biggest manufacturers back Config, the TSMC of robot data (TechCrunch), CocoLoop, Why Config Is the AI Robotics Data Story Nobody Tells (KoreaPlus)