CyberAgent Ventures與創業者對話
CyberAgent Ventures與創業者對話
2013.09.06 | 創業

從今年4月起,CyberAgent Ventures舉辦與創業者對話一系列小型分享會,第一場先是介紹CyberAgent Ventures在日本各項網路事業的介紹及投資觀點,並透過實際案例說明,了解他們如何看待被投資公司的短中期發展戰略。第二場則是針對國內或海外設立公司的考量及優缺點做討論,包含股權/募資規劃及業務發展計劃。在9/7(四)所舉辦的第三場活動中,則是說明國際性投資基金與創業團隊的投資框架協議,包含股權架構及投資條款。 

在活動一開始,主辦方邀請Pinkoi共同創辦人顏君庭Peter及Cardinal Blue共同創辦人樊立勳John,簡單分享他們的募資經驗以及對募資合約的看法與心得。

2011年成立至今的Pinkoi,已擁有8000位設計師、超過3500個品牌以及陳列9萬多件商品,但一開始並非如此順遂。顏君庭回憶當時到北京見投資人的情況,也曾被不看好過,以一句「Your business is not sexy.」被否定掉。但在去年11月,團隊審慎評估後將重心放在亞洲市場,訂定發展策略,只用了6張投影片和投資人介紹網站的traction,並順利拿到第一輪的募資。他建議,「當你信任你的投資人,甚至可以把GA權限開給他,把最真實一面呈現出來。」也可從中判斷投資人是否了解數據背後所呈現的意義。 

日前宣布全球下載量已突破3500萬次的PicCollage樊立勳表示,當時選擇在500 startup的Demo Day上發表,以及在AngelList上登錄,意外吸引許多投資人的關注。此外,他現場也提出VC與Angel的不同,例如VC投資金額較高,約3百萬~1億元美元之間,Angel則是落在10萬美元左右,並且為可轉債票券(convertible note)。他建議團隊,若未來有機會與國際投資人接觸時,需注意以下3點:第一,在對的時間找到對的投資者,並了解每位投資者喜歡的投資工具。第二,先透過介紹,然後再到當地面對面了解。第三,不僅針對台灣市場,最好在代表性市場中有一些好的數據表現。

接著由CyberAgent Ventures總經理方倩勻Alice說明投資公司的流程。CyberAgent Ventures在確認投資標的後,會事前簽署一份NDA保密協議,再來就會進行Due Diligence投資評估過程,才得以了解團隊在市場上發展潛力,並且規劃日後發展的Business Model,之後便開始製作投資報告,此時投資案大致抵定。

若與投資方進行到擬定Term Sheet(投資條件書)的階段,表示雙方已有共識,幾乎算是要準備投資了。以下提出CyberAgent Ventures在看Term Sheet的幾個重點:
1. Price/Valuation(公司估值)
2. Investor Right/Investment terms Discussion(投資條件)
此階段合約內容要看清楚,若覺得不妥,大多與投資人還是有談判討論的空間。
3. Legal and Financial Due-diligece(進入法律程序)
開始請律師共同參與,DD的目的主要是確認公司是否合法存在,過去沒有任何訴訟問題。
4. Agreements and legal documents(相關文件的準備)
文件如Share Purchase Agreement、Share Holders Agreement、M&AA、Legal Opinion等。像是條款規範、修訂章程的工作,就像是男女雙方結婚前的協議條款,必須在事前明訂財產分配的問題,以防不幸走上「離婚」一途。
5. Funding/Closing Schedule-Closing condition(結案)
網路產業變化速度很快,因此在投資前的準備工作是非常緊湊的,會盡量控制在6週內完成以上流程。

此外,方倩勻建議台灣團隊在A輪不能持股太少,至少要擁有50~80%的股份,要注意股權分配的問題,且團隊在持股比例上,以負責營運及技術部門的持股比例高一些較理想。萬一團隊拿到的股份過低,後續該如何拿回股份(Dilution Issue),可藉由以下3個作法:
1. ESOP(員工持股計畫)
2. Warrant(員工可用較低價錢買到現值股份)
3. Others(注意對等協議是否不利下輪投資)

而大部分投資人常見的退場機制不外乎以下3點:
1. IPO
2. Trade sale(出售)
3. Redemption(清算/贖回)

最後他給團隊兩個建議,要清楚且快速的完成Term Sheet的結案,另外很實際的是,要和你的律師保持良好的互動關係。

【活動預告】創業小聚#33:創新創業X商務應用**
**9 月 17 日(週二) 19:00-21:00在犇亞國際會議中心。邀請86小舖總經理王閔麒、17life總經理李易騰Elton、Citiesocial執行長王偉任Eric、愛度無限執行副總裁陳菲Faye、Tagtoo執行長楊長峰Teddy、工作空間網總經理尹克勤Elias、Yahoo!亞太區電子商務研發工程部資深工程師劉自強TC、時間軸科技執行長葉建漢John。詳見活動網頁

關鍵字: #募資
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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