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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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