جسمانی AI میں ایشیا کے دھکیل کو اسی مینوفیکچرنگ کی صلاحیتوں سے تقویت مل رہی ہے جس نے اس خطے کو ایک عالمی صنعتی پاور ہاؤس بنا دیا ہے۔ جنوبی کوریا، جاپان، چین اور تائیوان میں، مینوفیکچرنگ اقتصادی ترقی کا مرکزی ستون ہے۔ خدمات یا سافٹ ویئر کی طرف زیادہ وزن والی معیشتوں کے برعکس، ان ممالک نے طویل عرصے سے بڑے پیمانے پر پیداوار، برآمدات سے چلنے والی صنعتوں، اور انتہائی بہتر سپلائی چینز پر انحصار کیا ہے۔ وہ ساختی بنیاد اب یہ تشکیل دے رہی ہے کہ مصنوعی ذہانت کو کس طرح اپنایا جاتا ہے اور سرمایہ کاری کہاں جاتی ہے۔
جو یہ خاص طور پر اہم بناتا ہے کہ روبوٹک فاؤنڈیشن ماڈلز (RFMs) کے لیے ڈیٹا لیئر بنانے والے سیول اور سان ہوزے پر مبنی سٹارٹ اپ Config نے جنوبی کوریا کے سب سے بڑے مینوفیکچررز کے وینچر آرمز سے حمایت حاصل کی ہے۔
سام سنگ وینچر انویسٹمنٹ نے $200 ملین سے زیادہ کی قیمت کے ساتھ اپنے $27 ملین سیڈ راؤنڈ کی اوور سبسکرائب کی قیادت کی، جس سے Config کی کل رقم $34 ملین تک پہنچ گئی۔ Hyundai Motor کی وینچر آرم ZER01NE Ventures، LG Tech Ventures، اور SKT America، ایک جنوبی کوریائی telco giant کی VC یونٹ، بھی سٹریٹجک سرمایہ کاروں کے طور پر شامل ہوئے، ان کے ساتھ فرشتہ سرمایہ کار Pieter Abbeel (Covariant AI کے شریک بانی اور UC Berkeley کے ایک پروفیسر، Mirae کے طور پر مالیاتی بینک کے کوریا کے ڈیولپمنٹ اور بیک سیٹ) فیوچرز، کاکاو وینچرز، اور زیڈ وینچرز۔
Config کی بنیاد جنوری 2025 میں CEO Minjoon Seo نے رکھی تھی، جو Meta کے سابق محقق اور Twelve Labs کے چیف سائنٹسٹ تھے، ساتھ ہی Waymo، Google اور Naver کے پس منظر والے چار شریک بانی تھے۔ خود روبوٹس بنانے کے بجائے، ٹیم ایک آسان مقصد پر مرکوز ہے، جو ڈیٹا روبوٹ کو سیکھنے اور چلانے کی ضرورت فراہم کرتی ہے۔ ان کا خیال ہے کہ بہتر ڈیٹا روبوٹس کو مزید کارآمد بنانے کی کلید ہوگا۔
بڑے لینگویج ماڈلز کو تربیت دینا مہنگا ہے، کیونکہ ان پر کارروائی کرنے کے لیے کمپیوٹنگ کی طاقت درکار ہوتی ہے، لیکن خام مال، پورے انٹرنیٹ سے متن کی بڑی مقدار، حاصل کرنا آسان ہے۔ Seo نے TechCrunch کے ساتھ ایک خصوصی انٹرویو میں کہا کہ روبوٹ کو حرکت کرنا سکھانا بالکل مختلف چیلنج ہے۔ تربیتی ڈیٹا کے ہر ٹکڑے کو جسمانی طور پر جمع کرنا ہوتا ہے، جیسے کہ آپ کو روبوٹ، اسے چلانے کی سہولت، اور اسے چلانے کے لیے لوگوں کی ضرورت ہے۔ SEO کے مطابق، اس سے روبوٹکس AI کو صرف سافٹ ویئر کے چیٹ بوٹ کے مقابلے میں زیادہ مہنگا بناتا ہے۔ چونکہ کمپنیاں زیادہ قابل روبوٹس کا پیچھا کرتی ہیں، ڈیٹا اکٹھا کرنے اور لیبل لگانے کی لاگت تیزی سے بڑھ سکتی ہے۔
Config وہ کمپنی بننا چاہتی ہے جو ہر کسی کے روبوٹ AI کو ممکن بناتی ہے۔ اسٹارٹ اپ اپنے کردار کا موازنہ TSMC سے کرتا ہے، ایک تائیوان کی چپ میکر جو Apple، Nvidia اور AMD کے لیے ان میں سے کسی سے مقابلہ کیے بغیر تیار کرتی ہے۔ Config کا مقصد ڈیٹا کی فراہمی کے ذریعے روبوٹکس میں اسی طرح کا کردار ادا کرنا ہے۔ یہ طریقہ کارگردگی حاصل کر رہا ہے کیونکہ بڑے مینوفیکچررز باہر کے دکانداروں پر مکمل انحصار کرنے کے بجائے تیزی سے اپنا مالکانہ روبوٹ AI بنانے کی کوشش کر رہے ہیں۔ یہی وہ مارکیٹ ہے جس پر کنفیگ لگا رہا ہے۔
Config کے COO اور شریک بانی جیک بینگ نے کہا کہ Config پہلے سے ہی آمدنی پیدا کر رہا ہے۔ بینگ نے ٹیک کرنچ کو بتایا کہ اسٹارٹ اپ کے موجودہ صارفین میں بڑے مینوفیکچررز، سسٹم انٹیگریٹرز، اور زراعت اور دفاعی شعبوں میں کمپنیاں شامل ہیں۔ خلا میں ساتھیوں میں فزیکل انٹیلی جنس، جنرلسٹ اے آئی اور سکلڈ اے آئی شامل ہیں۔
Config کنٹرول شدہ اسٹوڈیو کے ماحول اور فیلڈ میں جسمانی کام انجام دینے والے انسانوں کو ریکارڈ کرتا ہے۔ یہ سٹارٹ اپ سیئول اور ہنوئی سے باہر کام کرتا ہے، جہاں تقریباً 300 افرادی قوت ڈیٹا کی تیاری کو سنبھالتی ہے۔ آج تک، اس نے 100000 گھنٹے سے زیادہ انسانی حرکت کا ڈیٹا اکٹھا کیا ہے، جو AgiBot World کے سائز سے 30 گنا زیادہ ہے، جو تقریباً 3000 گھنٹے کا سب سے بڑا موازنہ اوپن سورس ڈیٹاسیٹ ہے۔
زیادہ تر روبوٹکس ٹیمیں AI ماڈلز کو انسانی حرکت کے ڈیٹا پر تربیت دیتی ہیں اور پھر ان ماڈلز کو روبوٹ کے لیے ڈھال لیتی ہیں۔ Seo نے کہا، Config ایک مختلف انداز اختیار کر رہی ہے۔ کمپنی ٹریننگ شروع ہونے سے پہلے ڈیٹا کو تبدیل کرنے پر توجہ مرکوز کرتی ہے لہذا یہ روبوٹ کے چلنے اور دنیا کے ساتھ تعامل کے طریقے سے بہتر ہے۔ ایس ای او نے اس عمل کا زبان کے ترجمہ سے موازنہ کیا۔ ایک ماڈل کو ایک قسم کے ڈیٹا پر تربیت دینا اور اس سے دوسری ترتیب میں بغیر کسی رکاوٹ کے کام کرنے کی توقع کرنا، Seo نے کہا، صرف انگریزی زبان کے مواد کا استعمال کرتے ہوئے کورین زبان سکھانے کی کوشش کر رہا ہے۔
"ڈیٹا کو تبدیل کیا جانا چاہیے، ماڈل کو نہیں۔ یہ تبادلوں کی ٹیکنالوجی Config کی بنیادی تکنیکی تفریق ہے،" Seo نے کہا۔ فنڈنگ تین ترجیحات کی طرف جائے گی: ویتنام اور سیئول میں اس کے ڈیٹا آپریشن کو 10 لاکھ گھنٹے جمع کیے گئے ڈیٹا کی طرف بڑھانا، 2026 کے آخر تک اس کے انٹرپرائز پلیٹ فارم کے کاروبار کو ARR میں $10 ملین تک بڑھانا، اور کلاؤڈ بیسڈ روبوٹ-ایس-اے-سروس پروڈکٹ لانچ کرنا جو کمپنیوں کو کنفیگ کے فاؤنڈیشن ماڈل کے ہارڈ ویئر کے بغیر کنفیگ کے فاؤنڈیشن ماڈل کو چلانے کی اجازت دیتا ہے۔
