一定要知道!新創公司和VC協議投資常見的法律要項
一定要知道!新創公司和VC協議投資常見的法律要項

創投與新創公司對彼此的感覺常常很矛盾─大多數的時候,雙方都希望成就一段「魚幫水、水幫魚」的美好關係,然而,「諜對諜」的劇碼卻也不時上演。不過無論如何,新創公司,尤其是網路新創企業,由於網路科技變化迅速的特性,為了不斷跟上競爭的腳步並保有優勢,對一切能夠取得的幫助,當然都有必要加以考慮。

在網路新創公司的投資領域,國際私募之創業投資基金(VC),一向是重要的推手之一。因為各地法令的不同,一些「租稅天堂」所獨具的法律優勢,讓這些基金常採取一種作法:於投資目標公司所在的境外成立控股公司,再以境外控股公司進行投資,目的是希望藉此讓投資者重視的各項保護條款,能不受當地法令的限制,進而在合約中形成具拘束力的協定,以便更靈活的掌控真正營運的當地公司。

台灣的網路產業,要走向世界,甚至達到國際上市公司的規模,了解這樣的趨勢以及從此借力,顯然是必作的功課,而近年來常在美國、香港掛牌上市的中國網路公司,理所當然是眼前最現成的參考範例;由讀者方倩芬投稿、撰述的《網路公司與創投的協議投資過程與合約中常見的優先股條款》一文,便是從這個角度,對國際私募之創業投資基金(VC),投資初始階段的網路公司的必要法律進程,進行詳細的流程說明,以下節錄該文部分段落: 

**第一步, VC與目標公司的初步接觸
**雙方建立投資關係的開始,一般目標公司在投資人願意簽訂保密協議的前提下,提供公司的財務報表以供投資人提出其擬投資的條件

**第二步,VC與目標公司及主要股東簽訂意向書
**若雙方認為彼此條件尚可接受,將展開意向書之協議。意向書在目前的商業慣例上並不具法律拘束力(除少數條款會約定拘束力外),但依舊是極為重要的投資法律文件,其精神與約定,也是雙方在發生歧見時,回歸討論之處,而其中目標公司估值及該估值為基礎所計算出來的股權比例及售價,則是意向書中最重要的財務資訊。

**第三步, 投資人開始進行盡職調查
**由於目標公司與投資人之間的資訊常不對等,為了確認目標公司估值的合理性,常給予地毯式的盡職調查方式,一般包括:目標公司所在行業研究、股東、董事、歷史沿革、人力資源、行銷與銷售、研究與開發、生產與服務、採購、法律與監管、財務與會計、稅收、執行資訊系統等。若在調查的結果中發現可以影響公司估值的因素,在討論正式投資合約時,可以作為調整公司估值的絕佳理由。

**第四步,投資人與目標公司及其主要股東開始進行一系列合約的協商
**完成盡職調查程序,雙方會進入一系列合約的協商過程,基本需要的合約有投資合約與股東合約。會記載交易雙方所協定的交易方式、交易價格、支付方式、交割條件、交割之前未經投資人同意不得進行的事項、交割之後目標公司及創始股東及主要股東應進行的事項、目標公司及創始股東及主要股東應陳述保證的事項、交易終止的條件、退出機制、對賭協議,還有其他的承諾事項等。國際慣例上,合約的初稿多是由投資方提供草稿讓目標公司方與其主要股東審閱。 

更多內容,請閱覽《網路公司與創投的協議投資過程與合約中常見的優先股條款》全文 

本文作者方倩芬,目前為北京對外經貿大學國際法學博士研究,北京市富鼎律師事務所併購與海外融資高級顧問、台灣富鼎博瑞國際法律事務所併購與海外及大陸事務高級顧問。

關鍵字: #創投 #創新創業
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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