TechCrunch melaporkan pada 11 Mei bahwa Config, perusahaan robotika yang baru berdiri pada Januari 2025, telah menutup pendanaan seed senilai 27 juta dolar AS. Valuasinya kini melewati 200 juta dolar AS, sementara total dana yang sudah dikumpulkan mencapai 35 juta dolar AS.
Namun angka valuasi bukan bagian paling menarik. Yang lebih penting adalah siapa yang masuk ke putaran itu.
Samsung Venture Investment memimpin putaran tersebut, diikuti ZER01NE Ventures milik Hyundai Motor, LG Technology Ventures, dan SKT America. Samsung, Hyundai, LG, dan SK Telecom jarang bergerak bersama pada tahap seed, apalagi untuk perusahaan yang baru berusia empat bulan.
Config bukan pembuat robot
CEO Config Minjoon Seo sebelumnya adalah peneliti di Meta dan, sebelum itu, kepala ilmuwan di perusahaan AI video TwelveLabs. Tiga salah satu pendirinya berasal dari Waymo, Google, dan Naver.
Tetapi Config tidak sedang membangun robot mereknya sendiri.
"Yang ingin kami bangun adalah TSMC untuk industri robot: tidak bersaing langsung dengan merek mana pun, tetapi memasok bahan dasar yang dibutuhkan semua pihak."
Itulah posisi yang dipilih Config. TSMC membuat cip untuk Apple, Nvidia, dan AMD, tetapi tidak menjual ponsel atau kartu grafis sendiri. Config ingin melakukan hal serupa dengan menyediakan data pelatihan bagi perusahaan yang membangun robot.
Mengapa robot butuh foundry data
Masalah utamanya sudah terlihat sejak 2024.
Model AI untuk perangkat lunak dapat mencari data tambahan dari web. Model robot tidak bisa begitu saja merayapi internet untuk menemukan contoh manipulasi fisik.
Agar robot belajar melipat pakaian, membuka pintu, atau meletakkan panci di atas kompor, dibutuhkan demonstrasi yang merekam sudut sendi, umpan balik gaya, masukan visual, dan urutan gerakan. Setiap sampel berguna membawa metadata dunia fisik, bukan hanya teks atau gambar.
Pilihan yang umum dipakai industri sama-sama mahal.
| Pendekatan | Masalah |
|---|---|
| Membangun area pelatihan sendiri dan membayar orang untuk mendemonstrasikan tugas dengan sarung tangan data | Mahal, lambat, dan diduplikasi oleh tiap perusahaan |
| Menggunakan data sintetis dari simulasi | Kesenjangan sim-to-real masih sulit ditutup |
| Membiarkan robot bereksplorasi lewat reinforcement learning | Kegagalan di dunia fisik sangat mahal |
Taruhan Config adalah bahwa pengumpulan data ini lebih masuk akal jika dialihdayakan ke satu pemasok khusus, lalu dijual sesuai kebutuhan, daripada dibangun sendiri oleh setiap perusahaan robot.
Logikanya mirip dengan kebangkitan cloud pada 2010-an. Banyak perusahaan internet dulu membangun ruang server sendiri, lalu menyadari bahwa membayar AWS lebih efisien. Lapisan data pelatihan robot mungkin sedang bergerak ke arah yang sama.
Mengapa konglomerat Korea sepakat
Samsung, Hyundai, dan LG masing-masing punya agenda robot humanoid atau robot industri.
- Samsung memiliki lini robot rumah seperti Ballie.
- Hyundai memiliki Boston Dynamics sejak akuisisi 2021.
- LG bergerak di otomasi pabrik dan robot layanan.
- SK menempatkan taruhan pada sensor robot dan cip AI.
Dalam situasi normal, keempat grup ini mungkin akan mendanai startup robot yang berbeda karena produk mereka berpotensi bersaing. Kali ini mereka memilih perusahaan data yang tidak bersaing di hilir.
Pesannya jelas: alih-alih setiap grup membangun pipeline data pelatihan sendiri dan menyimpannya rapat-rapat, mereka dapat mendukung pemasok hulu bersama. Siapa pun yang perlu melatih robot dapat membeli data dari Config.
Ini sama dengan logika TSMC di semikonduktor. Apple dan Qualcomm bertarung di pasar perangkat, tetapi keduanya tetap bergantung pada lapisan foundry yang sama.
Dengan ikut mendanai Config, para raksasa Korea itu mengakui bahwa diferensiasi robot lebih mungkin muncul dari desain model, rekayasa mekanik, dan skenario penggunaan, bukan dari pengumpulan data mentah. Lapisan data bisa dibagi.
Sudah menghasilkan pendapatan
Config mengatakan perusahaan sudah membukukan pendapatan. Pelanggannya mencakup produsen besar, integrator sistem, perusahaan robot pertanian, dan perusahaan robot pertahanan.
Dua kategori terakhir penting. Robot pertanian membutuhkan demonstrasi di luar ruangan dan medan tidak beraturan. Robot pertahanan membutuhkan aksi taktis serta sampel keputusan di lingkungan kompleks. Jika Config melayani keduanya, jaringan pengumpulan datanya tidak hanya berada di lantai pabrik.
Satu cara membaca posisinya
Dalam rantai pasok robotika global, posisi Config cukup mudah dibaca.
Nvidia sedang membangun GPU untuk robot melalui Jetson dan model dunia Cosmos. Google DeepMind membangun otak robot melalui RT-2 dan Gemini Robotics. Boston Dynamics, Figure, dan Unitree membangun tubuh robot.
Config ingin menyediakan susu formula untuk robot: bahan masukan standar yang bisa dipakai banyak pembuat sebelum mereka membedakan diri di bagian lain.
Pasar ini selama ini diracik sendiri oleh masing-masing merek, dengan kualitas tidak merata, biaya tinggi, dan kompatibilitas rendah. Jika Config mampu menstandarkan data pelatihan lintas skala dan skenario, industri robotika bisa memperoleh lapisan dasar bersama untuk pertama kalinya.
Pertanyaan berikutnya sangat praktis. Bisakah Config menurunkan biaya pengumpulan data satu orde lebih rendah daripada pelanggan yang membangunnya sendiri? Bisakah format datanya menjadi standar de facto? Jika salah satunya gagal, label "TSMC untuk robot" hanya akan menjadi slogan PR.
Yang sudah jelas: raksasa industri Korea tidak memilih berlomba langsung dengan Amerika Serikat dan Tiongkok dalam membuat setiap robot. Mereka diam-diam mengambil posisi di hulu. Tidak mencolok, tetapi cukup stabil.
Sumber: Korea's biggest manufacturers back Config, the TSMC of robot data (TechCrunch), CocoLoop, Why Config Is the AI Robotics Data Story Nobody Tells (KoreaPlus)