삼성·현대차·LG·SK가 ‘로봇의 뇌’ 스타트업 컨피그에 400억 넣었다

• 국내 4대 그룹 계열 자본이 한 로봇 AI 스타트업에 몰렸음

  • 컨피그인텔리전스가 시드 단계에서 400억원을 유치함
  • 프리시드까지 합치면 누적 투자액은 500억원
  • 라운드는 삼성벤처투자가 주도했고 현대차 제로원벤처스, LG테크놀로지벤처스, SK텔레콤아메리카가 참여함
  • 카카오벤처스, GS퓨처스, 네이버·소프트뱅크 합작 Z벤처캐피탈, 미래에셋벤처투자, 산업은행도 이름을 올림

• 이 회사가 노리는 건 흔히 말하는 ‘로봇의 뇌’임

  • 개발 중인 기술은 로봇 파운데이션 모델(RFM)
  • RFM은 대규모 데이터와 범용 AI를 기반으로 다양한 물리 환경과 작업을 이해하고 학습하는 모델임
  • 목표는 특정 로봇 하나가 아니라 여러 로봇에 공통 적용 가능한 지능형 제어 모델을 만드는 것임

• 기술 접근은 월드모델과 VLA를 섞는 방식임

  • 월드모델은 영상을 생성해 다음 상황을 예측하는 접근임
  • VLA(Vision-Language-Action)는 시각 정보와 언어 지시를 이해한 뒤 행동으로 옮기는 방식임
  • 투자자들은 두 방법론을 결합하면 단일 방식보다 다양한 환경에서 안정적인 성능을 낼 수 있다고 봄

• 숫자로 보면 데이터 확보량이 꽤 세다

  • 컨피그는 베트남에 300여명 규모의 공장 법인을 직접 운영함
  • 여기서 10만시간 이상의 인간 동작 데이터를 확보했다고 밝힘
  • 중국 애지봇이 오픈소스로 공개한 로봇 학습용 데이터셋 3000시간보다 33배 이상 많다는 비교가 나옴
  • 단순히 많이 모은 게 아니라, 로봇이 학습할 수 있는 형태로 정제하는 파이프라인이 차별점으로 언급됨

• 창업팀 이력도 투자 판단에 크게 작용한 듯함

  • 서민준 대표는 네이버, 메타, 트웰브랩스를 거친 뒤 카이스트 AI대학원 교수로 재직 중인 AI 연구자임
  • 손형목 CTO는 하버드 물리학 박사 출신으로 웨이모에서 자율주행 인지 시스템 성능 개선과 검증을 맡았음
  • 이기민 CSO는 UC버클리 인공지능연구소, 구글을 거쳐 카이스트 교수를 겸임 중임

• 투자금은 모델 고도화와 데이터 정제, 검증에 들어갈 예정임

  • 가장 큰 비용은 R&D 인건비
  • GPU 학습비용, 로봇 구매 비용, 데이터 수집 비용도 포함됨
  • 회사는 영상 데이터가 원석에 가까워 정제 없이 쓰기 어렵다고 보고, 정제 기술과 모델 검증에 자금을 집중할 계획임

• 컨피그는 로봇 하드웨어 제조사가 되려는 건 아님

  • 직접 로봇을 만드는 대신 피지컬 AI 기업이나 공장에서 쓰는 로봇에 지능을 공급하려는 방향임
  • 클라우드 기반 서비스형 로봇(RaaS) 상용화에 속도를 낼 계획임
  • 테크크런치는 이 회사를 ‘로봇계의 TSMC’라고 표현했는데, 로봇 AI를 가능하게 하는 데이터 인프라 공급자라는 의미임

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기술 맥락

• 로봇 파운데이션 모델이 어려운 이유는 언어 모델처럼 인터넷 텍스트를 긁어 학습시키기 어렵기 때문이에요. 로봇은 물체를 집고, 놓고, 밀고, 실패하는 물리 행동 데이터가 필요하고 이 데이터는 직접 만들어야 해요.

• 컨피그가 베트남에 300명 규모 공장 법인을 운영한다는 점이 그래서 중요해요. 10만시간 이상의 인간 동작 데이터를 확보했다는 건 모델 아키텍처만이 아니라 데이터 생산 체계를 회사 안에 넣었다는 뜻이거든요.

• 월드모델과 VLA를 결합하는 선택도 현실적인 절충이에요. 월드모델은 다음 상황 예측에 강하고, VLA는 사람이 내린 지시를 행동으로 바꾸는 데 강해서 둘을 같이 쓰면 물리 환경 변화와 명령 이해를 함께 다룰 수 있어요.

• 하드웨어를 만들지 않고 RaaS로 가겠다는 방향은 사업적으로도 의미가 있어요. 로봇 본체는 제조사마다 다르지만, 행동 데이터와 제어 지능을 공통 인프라로 공급하면 여러 현장에 확장할 여지가 생기니까요.