TechCrunch informó el 11 de mayo que Config, una empresa de robótica fundada en enero de 2025, cerró una ronda seed de 27 millones de dólares. Su valoración supera los 200 millones de dólares y la financiación total acumulada llega a 35 millones.
Lo más interesante no es la rapidez de la valoración, sino la lista de inversores.
Samsung Venture Investment lideró la ronda, con participación de ZER01NE Ventures de Hyundai Motor, LG Technology Ventures y SKT America. Samsung, Hyundai, LG y SK Telecom rara vez se alinean en una compañía seed de apenas cuatro meses.
Config no está fabricando robots
El CEO de Config, Minjoon Seo, fue investigador en Meta y antes científico jefe de la empresa de IA de video TwelveLabs. Sus tres cofundadores vienen de Waymo, Google y Naver.
Aun así, Config no busca crear su propia marca de robots.
"Lo que queremos construir es el TSMC de la industria robótica: una empresa que no compite directamente con ninguna marca, pero suministra la materia prima básica para todos."
Así se define la propia Config. TSMC fabrica chips para Apple, Nvidia y AMD, pero no vende teléfonos ni tarjetas gráficas. Config quiere ocupar un papel similar al suministrar datos de entrenamiento a las compañías que desarrollan robots.
Por qué la robótica necesita una foundry de datos
El cuello de botella ya estaba claro en 2024.
Cuando a los grandes modelos de software les faltan datos, pueden rastrear la web. Los modelos de robots no pueden obtener de internet ejemplos reales de manipulación física.
Para aprender a doblar ropa, abrir una puerta o poner una olla sobre la cocina, un robot necesita demostraciones con ángulos articulares, retroalimentación de fuerza, entrada visual y secuencia temporal. Cada muestra útil incluye metadatos del mundo físico.
Las opciones habituales tienen costes evidentes.
| Enfoque | Problema |
|---|---|
| Construir un campo de entrenamiento propio y pagar a personas para demostrar tareas con guantes de datos | Caro, lento y repetido por cada empresa |
| Usar datos sintéticos de simulación | La brecha sim-to-real sigue abierta |
| Dejar que los robots exploren con reinforcement learning | Los fallos en el mundo físico son costosos |
La apuesta de Config es que esta capa debe externalizarse a un proveedor especializado y venderse por volumen, en lugar de ser reconstruida por cada empresa de robótica.
La lógica recuerda al auge de la nube en la década de 2010. Muchas compañías de internet tenían sus propias salas de servidores hasta que pagar a AWS resultó más eficiente. La capa de datos de entrenamiento para robots podría estar siguiendo el mismo camino.
Por qué los grupos coreanos coinciden
Samsung, Hyundai y LG tienen sus propias ambiciones en robots humanoides o industriales.
- Samsung cuenta con líneas de robots domésticos como Ballie.
- Hyundai posee Boston Dynamics desde la adquisición de 2021.
- LG trabaja en automatización de fábricas y robots de servicio.
- SK se está posicionando en sensores robóticos y chips de IA.
En circunstancias normales, estas compañías podrían financiar startups de robótica distintas porque sus líneas de producto compiten. Esta vez eligieron juntas a un proveedor de datos que no compite con ellas en el mercado final.
El mensaje es claro: en vez de que cada grupo construya y proteja su propio pipeline de datos de entrenamiento, pueden sostener una empresa upstream compartida. Quien necesite entrenar robots puede comprar datos a Config.
Es la misma lógica de TSMC en semiconductores. Apple y Qualcomm compiten en dispositivos, pero dependen de la misma capa de foundry.
Al coinvertir en Config, los grupos coreanos reconocen que la diferenciación en robótica probablemente estará en el diseño de modelos, la ingeniería mecánica y las aplicaciones, no en la captura bruta de datos. Esa capa puede compartirse.
Ya hay ingresos
Config afirma que ya genera ingresos. Sus clientes incluyen grandes fabricantes, integradores de sistemas, compañías de robots agrícolas y compañías de robots de defensa.
Las dos últimas categorías son relevantes. Los robots agrícolas necesitan demostraciones en exteriores y terrenos irregulares. Los robots de defensa requieren acciones tácticas y muestras de decisión en entornos complejos. Si Config atiende ambos mercados, su red de captura de datos no se limita a fábricas.
Una lectura
Dentro de la cadena global de robótica, el papel de Config es fácil de ubicar.
Nvidia está construyendo la capa GPU de los robots, con Jetson y el modelo de mundo Cosmos. Google DeepMind trabaja en el cerebro de los robots, con RT-2 y Gemini Robotics. Boston Dynamics, Figure y Unitree construyen el cuerpo.
Config quiere suministrar la leche de fórmula de los robots: un insumo estandarizado que muchos fabricantes pueden usar antes de diferenciarse en otras capas.
Hasta ahora, este mercado se mezclaba dentro de cada marca, con calidad irregular, costes altos y poca compatibilidad. Si Config logra estandarizar y escalar datos de entrenamiento en distintos escenarios, la robótica podría tener por primera vez una base compartida.
Las preguntas son prácticas. ¿Puede Config reducir el coste de captura de datos en un orden de magnitud frente a las soluciones internas de sus clientes? ¿Puede su formato convertirse en estándar de facto? Si una de esas dos cosas falla, el rótulo de "TSMC de los robots" quedará como frase de relaciones públicas.
Lo que ya está claro es que los gigantes coreanos no están intentando competir de frente con Estados Unidos y China para fabricar todos los robots. Están tomando discretamente una posición aguas arriba. No es una jugada estridente, pero sí firme.
Fuentes: Korea's biggest manufacturers back Config, the TSMC of robot data (TechCrunch), CocoLoop, Why Config Is the AI Robotics Data Story Nobody Tells (KoreaPlus)