股權群募真的是良藥不苦口?
股權群募真的是良藥不苦口?
2016.03.15 | 創業

圖說明
圖說:股權群募未必新創公司好,因為風投會擔心太多投資人的問題,如電影《社群網路》中,未出資卻透過訴訟取得補償金的金髮兄弟,圖為電影劇照。(取自網路)

本文作者楊建銘,原文〈楊建銘專欄:股權群募真的是良藥不苦口?〉,刊載於風傳媒,《數位時代》獲授權轉載。

最近常被問到我對於股權群募(Equity-based crowdfunding)的看法,一開始我還不以為意地直接給他們我的結論而未多做說明,但被問太多次後,我發現好像不少人對於股權群募有錯誤的期待,而這些錯誤的期待與對於風險資本生態系統認知的偏差有相當的關係,因此決定寫一篇文章解釋我個人所給的結論。

先講結論:「如果你是風險新創,你應該避開股權群募這個初期募資方式。」

我所謂的『風險新創』,指的是有指數成長的潛力、需要風險資本家分階段注資的新創公司,而不是單純的『創業』。沒有指數成長的潛力,或者說沒有可迅速規模化的可能性(scalability)的新創,我自己習慣稱之為線性新創(相對於指數而言),Union Square Ventures的知名風險資本家弗列德・威爾遜則稱之為「生活風格新創(lifestyle startup)」。

雞排店就是線性新創最好的例子。開雞排店每開一間就是一份資金、一份工,除了「獨家配方」以外,很少有可以重複快速複製使用的核心競爭力,而以台灣滿坑滿谷的「獨家配方雞排店」來看,這個天不知地不知只有老闆知的「獨家配方」,可能還不如聘請一個辣妹來賣雞排對消費者比較有說服力。而如果走上聘請辣妹賣雞排的路線,就完全消除了最後一絲迅速規模化的可能性——因為辣妹得一個一個聘請和訓練,不能快速大量複製,更甭提對手抄襲的容易度。

線性新創並不是不好,只是他並非風險資本的投資標的。之前的文章中我說過:風險資本家的工作是管理LP所承諾的資金,這些資金根據風險資本的高風險特質,要求回報可以高達年化回報率30%,因此一個新創如果沒有指數成長的潛力,就不適合風險資本投入,而應該由其他種類的資金贊助——例如準岳父剛領到的退休金之類的。

了解這點後,我們回頭過來看風險資本生態體系的特異點。

「生態體系」這個字眼是從生物學借來的,一個生態體系一定是許多部分環環相扣,缺一不可。如果一個關鍵部分歪掉或錯掉,整個體系就會逐漸瓦解。同樣的,風險資本既然會被稱為「生態體系」,也是因為這個系統只有在每一個環節都扣上時,才有機會達成它的功能,如果有一環歪掉,就會出現嚴重偏差。

而拴住風險資本生態體系的其實只有一個精神:長期利益一致化。

真正的風險新創的目標在顛覆既有市場或者創造全新市場,從創立到成功IPO的時間從七年到十年不等,面臨的內部和外部風險因子多不勝數,而且絕大多數是難以控管、無法避險的風險因子。因此每二十間有潛力顛覆市場的新創,可能只有一間能打出超級全壘打,這並不是其他十九間在創始之初不如這一間,只是因為這間在天時地利人合的狀況下抵達了終點。

也因為這種高風險的本質,風險資本系統很重視把剩下少數能夠掌控的利益衝突全部透過結構去最小化,務求把LP(基金的投資人)、GP(基金管理人,也就是風險資本家)、投資標的新創以及新創所聘用的員工等關鍵玩家的長期利益一致化。

而這些將長期利益一致化的工具通常是圍繞著股權結構打轉。

最有名的慣例就是,當創始團隊在獲得第一個外部風險資本投資時,通常會被風險資本家要求創始團隊手上的股權要重新「vesting」。也就是說本來屬於創始人的股票,在第一個外部風險資金進來後,會暫時回歸到類似庫藏股的狀態,然後通常是「分四年配股、一年懸崖」,意為從增資的時間點開始起算一年後,創始團隊才能拿到本來是自己的股權的25%,之後每一個月會增加25%除以十二個月(約為2.08%)。這個看起來很不合理的事情,卻是風險資本系統很重要也很基本的一個慣例,目的是為了把團隊和第一個外部投資人的利益長期排在一起,否則在資訊極度不對稱的狀況下,第一個外部投資人冒風險注資,結果一年後創始團隊拍拍屁股走人,對兩邊都不是好事。

其他各式各樣長期利益一致化的工具,足可以寫一本書,但這本書不管怎麼寫,裡面一定會包含的一個章節,就是風險資本家對於比他們更早期的投資人的看法。比方說C輪投資人對於B輪的看法,B輪對於A輪的看法,A輪對於種子輪的看法,種子輪對於天使的看法。

這個看法的核心是「前面的投資人是否已經盡到幫新創帶來價值的責任?」換句話說,每一輪投資人最不想看到的就是前面的投資人(或現在這輪的共同投資人)中有「免費乘客」——只出資金但什麼價值都沒帶來的投資人。

舉例來說,扣掉親友贊助不算,真正的職業天使通常會幫創業家擴展人脈網絡,介紹種子輪或A輪投資人,偶爾提供簡單意見等。舉例來說,矽谷知名天使朗恩・康威(Ron Conway)在投資完一個創業家之後,就會給他一張很大的試算表,上面列滿了大量VC和mentor的聯絡方式。

以天使投資所冒的超高風險來說,能夠做到這些基本的價值加給,通常種子輪和A輪的投資人就已經不會有所怨言。但如果一家新創的天使中有風評不好的免費乘客在,很多時候甚至會讓好的種子基金或A輪基金縮手不投,除非對方願意將股權出清給想跟投的風險資本家。

這裡面的原因是,天使最無害的狀態頂多就是沒有帶來太多價值,但有害的狀態下,天使有可能會製造很多麻煩,比方說三天兩頭打電話給創業家抱怨,甚至興訟,這些都是專業風險資本家不想要的風險。如果有這樣有害的天使投資人在股東名單上,除非一間新創真的看起來超級具有破壞力,有改變世界的潛力,否則正牌的風險資本家可能會轉頭而去。

這裏就觸及到股權群募最核心的問題:如果三四個既有的職業天使股東就已經讓風險資本家要仔細評估,想像一下上百個或上千個「業餘」的天使股東。

有些人可能會反駁說:股權群募平台在合約中都會訂定各項的規定讓投資人不會造成這些問題。但重點是就算合約中規定得再仔細,當一間新創突破萬難估值超過十億美金時,誰能擔保這一百個或一千個業餘天使不會算盤一打,決定花錢請律師來鑽漏洞提出告訴?

別跟我說你沒看過電影【社群網路】中那對金髮划艇兄弟的故事,他們甚至還沒出錢呢!

結論來說:如果一家新創透過股權群募取得早期的資金,他幾乎可以跟真正的風險資本家說再見了——因為跟這個新創能成為獨角獸的機率比起來,這上百個上千個「逐利而居」的業餘人士是專業風險資本家不想要扛的風險。

這篇文章我們先談到股權群募的核心問題,下一篇我會更仔細解釋股權群募裡面各種可能出現的誘因扭曲,終於導致長期利益不一致,而導致資金斷鏈,關門大吉。

作者為台灣大學電機畢業,在台灣、矽谷和巴黎從事IC設計超過十年,包含創業四年。在巴黎工作期間於HEC Paris取得MBA 學位,轉進風險投資領域,現為Hardware Club合夥人。

關鍵字: #新創
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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