TechCrunch đưa tin ngày 11 tháng 5 rằng Config, một công ty robot mới thành lập vào tháng 1 năm 2025, đã hoàn tất vòng seed 27 triệu USD với mức định giá hơn 200 triệu USD. Tổng số vốn công ty huy động được đã lên tới 35 triệu USD.
Điểm đáng chú ý nhất không chỉ là tốc độ tăng định giá, mà là danh sách nhà đầu tư.
Samsung Venture Investment dẫn dắt vòng này, cùng với ZER01NE Ventures của Hyundai Motor, LG Technology Ventures và SKT America. Samsung, Hyundai, LG và SK Telecom hiếm khi cùng xuất hiện ở một vòng seed cho một công ty mới bốn tháng tuổi.
Config không sản xuất robot
CEO Config Minjoon Seo từng là nhà nghiên cứu tại Meta và trước đó là trưởng nhóm khoa học của công ty AI video TwelveLabs. Ba đồng sáng lập còn lại đến từ Waymo, Google và Naver.
Tuy vậy, Config không định tạo ra một thương hiệu robot của riêng mình.
"Điều chúng tôi muốn xây dựng là TSMC của ngành robot: không cạnh tranh trực tiếp với bất kỳ thương hiệu nào, nhưng cung cấp nguyên liệu nền tảng cho tất cả."
Đó là cách Config tự định vị. TSMC sản xuất chip cho Apple, Nvidia và AMD nhưng không bán điện thoại hay card đồ họa của riêng mình. Config muốn đóng vai trò tương tự bằng cách cung cấp dữ liệu huấn luyện cho các công ty xây dựng robot.
Vì sao robot cần một foundry dữ liệu
Nút thắt này đã lộ rõ từ năm 2024.
Mô hình phần mềm thiếu dữ liệu có thể thu thập thêm trên web. Mô hình robot thì không thể lấy các thao tác vật lý thật từ internet.
Để học cách gấp quần áo, mở cửa hay đặt nồi lên bếp, robot cần các phần trình diễn ghi lại góc khớp, phản hồi lực, đầu vào thị giác và trình tự hành động. Mỗi mẫu hữu ích đều mang metadata của thế giới vật lý, không chỉ là chữ hoặc hình ảnh.
Các cách làm phổ biến hiện nay đều có điểm yếu.
| Cách làm | Vấn đề |
|---|---|
| Tự dựng khu huấn luyện trong nhà máy và thuê người đeo găng tay dữ liệu để trình diễn | Tốn kém, chậm và bị lặp lại ở từng công ty |
| Dùng dữ liệu tổng hợp từ mô phỏng | Khoảng cách sim-to-real vẫn khó khép lại |
| Để robot tự khám phá bằng reinforcement learning | Sai sót trong thế giới vật lý có chi phí rất cao |
Config đặt cược rằng thay vì mỗi công ty tự xây một dây chuyền thu thập dữ liệu, lớp này nên được thuê ngoài và cung ứng theo nhu cầu.
Lập luận đó giống với sự trỗi dậy của điện toán đám mây trong thập niên 2010. Các công ty internet từng tự xây phòng máy, rồi nhận ra trả tiền cho AWS hiệu quả hơn. Dữ liệu huấn luyện robot có thể đang đi theo hướng tương tự.
Vì sao các tập đoàn Hàn Quốc cùng xuống tiền
Samsung, Hyundai và LG đều có tham vọng riêng trong robot hình người hoặc robot công nghiệp.
- Samsung có các dòng robot gia dụng như Ballie.
- Hyundai sở hữu Boston Dynamics sau thương vụ mua lại năm 2021.
- LG tập trung vào tự động hóa nhà máy và robot dịch vụ.
- SK đang đặt vị trí ở cảm biến robot và chip AI.
Theo lẽ thường, bốn công ty này có thể đầu tư vào các startup robot khác nhau vì sản phẩm của họ có thể cạnh tranh. Lần này họ lại cùng chọn một nhà cung cấp dữ liệu không cạnh tranh ở tầng sản phẩm.
Thông điệp khá rõ: thay vì mỗi tập đoàn tự xây và giữ kín pipeline dữ liệu huấn luyện, họ có thể cùng nuôi một công ty thượng nguồn dùng chung. Ai cần huấn luyện robot thì mua dữ liệu từ Config.
Đây là logic của TSMC trong ngành chip. Apple và Qualcomm cạnh tranh gay gắt ở thiết bị cuối, nhưng đều phụ thuộc vào cùng một lớp foundry.
Việc các tập đoàn Hàn Quốc cùng đầu tư vào Config cho thấy họ thừa nhận khác biệt của robot nhiều khả năng nằm ở thiết kế mô hình, cơ khí và ứng dụng, chứ không phải ở việc tự thu thập dữ liệu thô. Lớp dữ liệu có thể chia sẻ.
Config đã có doanh thu
Config cho biết công ty đã bắt đầu tạo doanh thu. Khách hàng gồm các nhà sản xuất lớn, nhà tích hợp hệ thống, công ty robot nông nghiệp và công ty robot quốc phòng.
Hai nhóm sau đáng chú ý. Robot nông nghiệp cần dữ liệu trình diễn ngoài trời, trên địa hình không đều. Robot quốc phòng cần hành động chiến thuật và mẫu ra quyết định trong môi trường phức tạp. Nếu Config phục vụ cả hai, mạng lưới thu thập dữ liệu của họ không chỉ nằm trong nhà máy.
Một cách nhìn
Đặt Config vào chuỗi cung ứng robot toàn cầu, vai trò của công ty khá rõ.
Nvidia đang xây GPU cho robot với Jetson và mô hình thế giới Cosmos. Google DeepMind đang xây bộ não robot với RT-2 và Gemini Robotics. Boston Dynamics, Figure và Unitree đang xây thân thể robot.
Config muốn cung cấp sữa công thức cho robot: đầu vào tiêu chuẩn để nhiều nhà sản xuất cùng dùng trước khi tạo khác biệt ở những lớp khác.
Thị trường này lâu nay do từng thương hiệu tự pha chế, chất lượng không đều, chi phí cao và khả năng tương thích thấp. Nếu Config chuẩn hóa được dữ liệu huấn luyện ở quy mô lớn và qua nhiều bối cảnh, ngành robot có thể lần đầu có một nền tảng dùng chung.
Hai câu hỏi thực tế vẫn còn đó. Config có thể giảm chi phí thu thập dữ liệu xuống thấp hơn một bậc so với khách hàng tự làm hay không? Định dạng dữ liệu của họ có thể trở thành tiêu chuẩn de facto hay không? Nếu một trong hai điều không thành, nhãn "TSMC của robot" sẽ chỉ là khẩu hiệu PR.
Dù vậy, điều đã rõ là các tập đoàn Hàn Quốc không chọn lao vào cuộc đua trực diện với Mỹ và Trung Quốc ở mọi mẫu robot. Họ âm thầm chiếm một vị trí thượng nguồn. Nước đi không quá hào nhoáng, nhưng khá chắc.
Nguồn: Korea's biggest manufacturers back Config, the TSMC of robot data (TechCrunch), CocoLoop, Why Config Is the AI Robotics Data Story Nobody Tells (KoreaPlus)