아시아 제조업 강국들이 ‘피지컬 AI’ 경쟁에 속도를 내는 가운데, 로봇용 AI 데이터 인프라를 개발하는 스타트업 컨피그(Config)가 국내 대기업들의 대규모 전략적 투자를 유치하며 주목받고 있다.
11일(현지시간) 테크크런치에 따르면, 서울과 미국 새너제이에 기반을 둔 컨피그가 2억달러(약 2900억원) 이상의 기업 가치로 2700만달러(약 400억원) 규모의 초과 청약 시드 투자를 유치했다.
이번 라운드는 삼성벤처투자가 주도했으며, 현대차 벤처 투자 부문 ZER01NE벤처스와 LG테크놀로지벤처스, SKT아메리카 등 국내 주요 제조·통신 기업 계열 투자사들이 전략적 투자자로 참여했다.
이 밖에도 미래에셋벤처투자, 산업은행, 카카오벤처스, GS퓨처스와 함께 로봇 AI 분야의 대표 연구자인 피터 아벨도 투자자로 이름을 올렸다. 이번 투자로 컨피그의 누적 투자 유치 금액은 3500만달러(약 520억원)에 달하게 됐다.
컨피그는 전 메타 연구원이자 AI 영상 스타트업 트웰브랩스의 최고 과학자였던 서민준 CEO가 2025년 1월 공동 창립했다. 공동 창립 멤버에는 웨이모, 구글, 네이버 출신 인력들도 포함돼 있다.
핵심 사업은 로봇을 만드는 것이 아니라, 로봇 파운데이션 모델(RFM)에 필요한 데이터 계층을 구축하는 것이다. 대형언어모델(LLM)이 인터넷 텍스트 데이터를 학습하는 것과 달리, 로봇 AI는 실제 물리 환경에서 사람의 움직임과 작업 데이터를 직접 수집해야 한다는 점에 착안한 전략이다.
서민준 CEO는 “챗봇은 인터넷 데이터를 활용하면 되지만, 로봇은 실제 장비와 공간, 작업 인력이 필요해 데이터 확보 비용이 훨씬 높다”라며 “결국 더 좋은 데이터가 더 유용한 로봇을 만든다”라고 설명했다.
컨피그는 서울과 베트남 하노이를 거점으로 300여명의 인력을 운영하며 인간의 물리적 작업 데이터를 수집하고 있다. 이제까지 확보한 인간 동작 데이터는 10만 시간 이상으로, 오픈소스 로봇 데이터셋 가운데 최대 규모로 알려진 중국 애지봇의 약 30배 수준이다.
특히 컨피그는 단순히 인간 행동 데이터를 로봇 학습에 사용하는 기존 방식 대신, 데이터를 로봇 움직임에 최적화된 형태로 변환하는 기술에 집중하고 있다. 컨피그는 이를 “모델이 아니라 데이터를 번역하는 접근”이라고 설명한다.
서민준 CEO는 “영어 교재만으로 한국어를 가르칠 수 없는 것처럼, 인간용 데이터를 그대로 로봇에 적용하는 데는 한계가 있다”며 “데이터 변환 기술이 컨피그의 핵심 차별점”이라고 강조했다.
Most robot data is collected in human-free environments — but the real world is not.
We're closing that gap by collecting human-present data.
Our models learn to naturally pause, yield, and collaborate!
Blog post:
https://t.co/U1jtFLVXDr
1/N
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— Config (@config_inc)
April 7, 2026
컨피그는 자신들의 역할을 TSMC에 비유했다. 직접 완제품을 만들기보다 여러 기업이 자체 로봇 AI를 개발할 수 있도록 데이터 인프라를 제공하는 ‘로봇 AI 생태계의 파운드리’가 되겠다는 전략이다.
이미 일부 대형 제조업체와 시스템 통합 기업, 농업·국방 분야 고객사를 확보해 매출도 발생하고 있는 것으로 전해졌다. 업계에서는 피지컬 인텔리전스, 스킬드 AI 등과 함께 차세대 로봇 AI 인프라 기업으로 평가하고 있다는 평이다.
컨피그는 이번 투자금을 활용해 서울·베트남 데이터 운영 규모를 100만 시간 수준으로 확대하고, 2027년까지 연간 반복 매출(ARR) 1000만달러(약 140억원) 달성, 클라우드 기반 로봇 서비스형 소프트웨어(RaaS) 출시 등을 추진할 계획이다.
박찬 기자 cpark@aitimes.com
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