淺談中國新創投資常見的對賭條款
淺談中國新創投資常見的對賭條款
2017.10.12 | 新創團隊

幾年前在中國混的時候,不時會聽到早期新創團隊投資案中帶有「對賭條款」,當時覺得很有趣,投資還可以對賭?外插兩顆星球嗎?(抱歉,我綜藝玩很大看太多了)。

後來在矽谷早期創投混,幾乎沒有聽過對賭條款被列在合約裡。結果這一兩年在台灣反而聽到一些含有賭條款的早期新創投資,相當有趣。因此今天想單純寫寫我對於對賭條款的想法,供遇到這個term的創業家們參考。

什麼是對賭條款?可以吃嗎?

「對賭條款」顧名思義,就是一種「對賭」的「條款」。解釋完畢,有其他問題嗎?

再說清楚一點,有點像是投資人跟被投資的公司說,「好啦!我要投你,但我覺得你有些地方是唬爛的,不然這樣,我們來對賭,如果你真的在未來一段時間內達到我們設定的目標,就有相對應的獎勵;如果沒有達到,就要想辦法補償我,因為你騙人家!」

一般來說這邊的補償是使用股權的調整達到估值的調整,因此大部分稱對賭條款的英文為VAM(Valuation Adjustment Mechanism)。

為什麼有對賭條款?

對賭條款比較常用在PE Fund,針對後晚期/上市公司做不管是投資或併購時採用的一種自我保護手段。通常是在資訊不是很流通或雙方不信任感比較重的環境下採用。

由於PE Fund金額通常較大,被其投資或併購的公司常屬於大公司,經營已久,財務、產品與人員組成等複雜程度高,藏有不為人知且不利於該筆投資案的秘密訊息機率比較高,有時投資方已盡力做了嚴謹的due diligence,還是難保投資後不會出現令人驚奇且充滿黑人問號的狀況,損害投資方權益。在這情況下,對賭條款似乎是一個不錯的選項。

另一種說法,這對經營團隊來說是一個激勵方案。如果達到某個目標,則投資方拿少一點股權,經營團隊保有控制權;或是投資方會再放一些錢進來,提高投資額度;甚至直接給經營團隊更多Option或Stock Grant。

對賭條款都賭什麼?

最常見的對賭條款是跟公司賭以下幾項:

1.賭業績:如果公司拿到資金後接下幾年達到某業績/營收標準,就算過關!不然就要補償投資方。

2.賭淨利:由於常用本益比P/E(Price to Earning ratio)計算市值,所以淨利的這個earning數字直接影響股價,因此投資方會要求要賭這個。

3.賭里程碑:可能是要完成某個關鍵產品,或是獲得某個關鍵生意夥伴或客戶,或是得到某個關鍵專利等。根據募資時主打的故事決定要賭什麼。

4.賭上市:追求短期出場的投資人,或主打近期就可IPO為募資的公司,彼此間就可能用一個對賭要求被投資公司承諾在投資後幾年內(如1至3年)上市,否則要賠償。

5.賭其他:全球人都賭性堅強,各式各樣都可以賭啦。如一定要fire掉某個問題創辦人、一定要留住某個關鍵創辦人、處理掉公司尚未解決的訴訟案件、下班一定要關燈、上完廁所一定要洗手等,只要雙方同意且不違法理論上都可以賭。

等等,那沒做到的話,怎摸辦?

賭博沒有一定贏的,且就或然率來說,往往是莊家贏,所以如果最後目標沒達到,一般來說有以下幾種情況:

1.股權調整:可以想像是這樣的,我投一千萬元佔你30%,若最後目標沒達到,我要變成50%。也有相反做法,我先佔50%,等你目標達到了,我就減少到30%。至於怎麼操作,可能是雙方簽一個股權轉讓協議,或是以低價賣給另一方,或是其他做法。

2.股權回購:跟上一點有點像,只是更殘忍。與其我提高股份,不如要創辦團隊把投資方所有股份都買回!且用原價(甚至溢價加上利息)的金額買回。值得一提的是,這邊跟一般合約看到的Redemption Right不太一樣,一般的Redemption Right並沒有「對賭」的成分。即便如此,Redemption Right在現今矽谷早期投資環境裡並不常見。

3.投資額調整:大概會是像,我要投你一千萬!但我先給你二十塊喔!等目標達到,就把剩下的九百九十九萬九千九百八十元匯給你,沒達到目標我就不匯剩下的金額。如果達到目標,我就答應再投資下一輪。

4.現金補償:這也很殘忍。基本上就是沒達到的話賠錢,或達到的話就額外給經營團隊bonus現金。

5.其他補償:也有聽過沒達到目標就增加一席董事席次的補償方式,或是其他有關控制權的調整。

對賭條款真的對早期新創投資好嗎?

個人認為沒有太多實質上的幫助,尤其是賭業績/利潤那種。
早期新創說穿了就是試著用一個假設的解決方案解決一個假設的問題,然後途中用各種方式嘗試驗證假設都是真的,再進而演化成一門可以改變世界的生意。

所有組成「新創」這個詞的元素,就是風險和不確定性。這時用「你要保證我你可以做到ABCD這幾點」當投資前提,就等於是叫魚去爬樹,叫我不搞笑一樣,不是一個太合理的要求。

更何況,在快速變化的新創環境裡,可能下個月就有新的競爭者或新技術產生,這時團隊急著pivot自己的東西去適應改變都來不及了,卻要被一兩年前簽的對賭條款綁著,花資源執行已經不對的計畫,這不是很奇怪的一件事情嗎?

這跟政府補助案要依照當初寫申請表的目標分期撥款一樣,都是不符合真實創業執行狀況的規定。

由此可見,用「激勵經營團隊」做對賭往往風險更大,變成鼓勵團隊去做對自己有利的事,而不是對公司有利的事。

可能有投資人會說,「那你告訴我,沒有對賭條款的話,怎麼確保創業家沒在唬爛?怎麼保護投資人?」

我的建議是,身為一個投早期公司的投資人,遇到一個你不是很信任,覺得可疑,需要用條款規範他說法的創業家,基本上就不應該投資該創業團隊,不管他講得多天花亂墜。

誠如開場說,對賭條款是在彼此不信任感比較重的情況下適用,你為什麼要投資一個你不信任的創業團隊?

身為投早期的投資人,降低風險的方式不是扣上一堆目標枷鎖給創業家,而是在一開始就認真努力做due diligence,深入了解創業團隊,深度互動,問問題,很多時候一直照創辦人的說法問問題,就看得出來創辦人是不是在唬爛;並且了解他們做的產業以及產品,跟他們的客戶聊,跟該產業裡的人聊;有自己的想法,不要單純跟風投資。這些都是更有意義的降低風險的方式,更何況,已經有反稀釋條款,甚至Drag-along Agreement,補償投資人遇到狀況時的條款,沒有太大必要強迫團隊達到某種經營上的目標,達不到就懲罰。讓團隊保持彈性還比較有意義。

相對的,如果是投資人遇到主動提及對賭條款的創業團隊,也要特別小心。在還沒準備好的情況下就募資,用對賭安撫投資人,這樣的心態難保不會有後續的誠信問題產生。

結論:早期投資是合作,不是銀行定存

對賭條款若是特別針對股權估值部分的對賭,其實遊走於法律邊緣,各國規定也不一樣,建議真的要做的人跟自己的律師確認一下適法性。

四五年前中國大陸最高法院其實有判決案例出現,明訂若該對賭條款是投資人與公司間的合約,就是不合法的,合約無效。但若是投資人與公司大股東(新創下,就是創辦人團隊)私下的合約,才是有效的。

不管如何,早期投資人要把自己跟投資的創業家綁在一起,一起捲起袖子把該事業做大。

而不是抱著「我要如何賠最少」以及「你應該會失敗,所以我要確保我的控制權」的心態投資,躺在旁邊等return,做不好還要創業家賠償,確保自己的損失最少,創業家損失最大。與其這樣,乾脆去創一個新的宗教還比較好賺。

本文由TK Chen授權轉載自其Medium

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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
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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。

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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。

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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。

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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/

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