[李開復] 投資人為什麼不可以早中期就占大股?
[李開復] 投資人為什麼不可以早中期就占大股?
2015.04.23 | 創業

前一陣見了一個很不錯的台灣創業團隊,努力了五六年,也做出了很好的成績,商業模式、技術、用戶量都發展的不錯。問到股份結構的時候,三位創辦人說:現在三人一共10%。如果做得好,投資人口頭說以後最多給到30%。

如同之前對台大天使基金的看法一樣,這又是一個恐龍時代的投資條款。大約B輪的一個公司,三位創辦人一共只有有10%的股份?那根本不是創業,是打工了。

投資人說「可以多給點」,那是老闆獎勵員工的慷慨,還是有錢人施捨窮人的慈悲心呢?口頭說,卻不落實在合約,那是看大老闆是否心情好,還是看小朋友是否聽話來決定呢?

除了台灣之外,每個國家都是天使占小股,VC和其他投資人占小股,隨著估值增長,大家一起稀釋股份,再引入下一個投資人的模式在做創投

為什麼這方面台灣要有特色呢?而且還是這麼致命的特色。過去硬體公司的慣例也不是藉口啊!因為都那麼多年了,而且看看國外硬體公司也是用著與時俱進的方式啊(看看小米、Tesla的創始團隊占多少股份?)這方面,雖然最近台灣投資法、技術股等問題都在修改,在和國際對接,也有一些不錯的天使和VC誕生,但是如果很多投資人對待創業者的心態還是在獎勵、施捨、管理一批打工仔,那麼創業生態系統如何能起來呢?

為什麼投資人不可以在早中期(B輪和之前吧)占大股的八個觀念

1)投資人按照出資額度和公司估值的比例占股,本來就是天經地義的。

2)創業公司成功絕對是創辦人功勞最大,所以得到最大的利益,也是天經地義的。

3)好的創業者是獨立自信,可以獨當一面的。但是如果一開始就讓給出大股,變成打工仔,還要看「老闆」臉色心情,這樣的環境他能發揮出潛力嗎?

4)股份稀釋到一定的狀態,創業者就會沒有動力了
經濟方面,如果上面的公司你拼命工作了5、6年,幾乎不拿薪水,算算只有公司估值的3%,值得嗎?掌控權方面,如果董事會是投資人控制甚至董事長也是投資人,還要審批公司的各個決策,創業家還想幹下去嗎?

5)好的生態系統應該讓創業者和投資人有interest alignment(利益契合)
如果說投資人一開始占了大股,以後做的好再贈送給創辦人,就算這方面他有心做到,也是利益不契合的(因為一個正確的決定讓一方獲利另一方受損,這樣的合約是不符合人性的;符合人性的利益契合應該是讓雙方可以利益一致的)。

6)好的公司估值會不斷上升,這樣用占小股模式的投資的投資人和創業者就可以達到利益契合和雙贏。

7)創業公司在早期需要迅速做決策,執行力和速度決定一切
所以應該絕大多數的決策都是CEO說了算,只有重大的戰略問題才要到董事會,而且即便進了董事會,也應該是創辦人控制的董事會。所以只有創辦人擁有大半股份和投票權,才能有相對應的決策權和決策機制。

8)需要「大股、控股」的投資人,本身的心態就不是好的投資人
因為他不是在支持獨立創業,而是在「變相收購」一個公司。如果自己一定要當老闆才行,那乾脆並購就好了,買下來就真的做老闆了,創辦人願意去留都可以。不要去占大股,可能弄得大家都不開心。

李開復對於台大天使基金事件的相關ㄧ文摘要

大學生創業,本來就是一種學習行為,成功是非常罕見的。所以應該是由學校或校友捐款,或者經費來自教育部或科技部,不占股份,不求回報。MIT、Stanford、CMU的育成機構都是不占任何股份,據我所知,若有投資獎勵也不占股份。

如果真的有很厲害的學生做出點成績,他已經不是這艘火箭船的主人了。而且,之後他再去融資,因為已經被占了65%股份,頂級的VC都會被這樣的條款嚇跑的。

我認為這類『幫助大學生創業』計劃的贊助商,無論是否占股,也是不可能有特別確切或者高額的回報期望的。所以本來就是為了社會責任感+企業形象來贊助的,那麼為什麼不乾脆一點,就不要占股了呢?成為台灣的第一個真正的「無償天使」財團,那會是多好的企業形象啊!

延伸活動|【驅動創新時代,Let’s Meet Talents!2015創業小聚暨AAMA台北搖籃計畫年會
創新,是世界滾動的偉大能量,不分領域、不分世代,都在積極爭取創新DNA加入,這是一場開放的Talent Party,一同實現世代對話、創新交流、資源共享…. 2015/06/26 跟著數位時代、創業小聚、AAMA一同參與這場盛會!論壇報名
大會徵展:超過600位國內外創業者、學生、企業家、投資人齊聚,快來現場介紹你的創新服務,吸引最棒的人才加入!

往下滑看下一篇文章
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

數智聚(良興)_1.JPG
良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

數智聚(良興)_2.JPG
Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

數智聚(良興)_3.jpg
良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓