新創募資在什麼階段?跟著矽谷最強「天使」,認識投資人眼中的注資輪
新創募資在什麼階段?跟著矽谷最強「天使」,認識投資人眼中的注資輪
2020.01.21 | 募資

編按:面對各懷理念的創辦人、想瓜分利益的創投業者、蒐集情報的同業……天使投資人可謂從事「世上最高風險投資」的專業人士。

以「前十強天使投資人」享譽矽谷的科技創業家傑森.卡拉卡尼斯(Jason Calacanis),透過《天使歷險記》帶我們踏上天使抓住矽谷獨角獸的精彩旅程。

你開始從事天使投資之後,會突然聽到很多新名詞冒出來,用來形容一家新創公司收到的各輪注資。注資輪並非所有新創公司都會用到,而且世界上絕大多數的新創公司,其實沒有天使或創投業者的支持:他們被稱為「小企業」(small business)。

接下來的各輪是以正常順序列出,但是同樣有許多創辦人會跳過某些輪。我從未見過有哪一家新創公司全都進行過。

創辦人是築夢者,還是騙子?

許多新創公司的第一輪注資來自創辦人本身,表現方式是無償為自己的事業努力上好幾個月。不像投資輪,這時候的所有權是用創辦人自己的血汗支付,我們稱之為血汗股權(sweat equity)。

但並非所有創辦人都願意在沒有外來投資人的情況下創立新創公司。許多人堅持要有那第一張支票,彷彿那是安全毯。我比較喜歡的創辦人,是願意在投資者出現、並搬走部分壓力之前,就早早開始追求夢想。

根據我的經驗,這發出的信號就是,萬一這些創辦人有一天把錢花光了--幾乎所有新創公司都有這麼一天--他們有可能會恢復自己不支薪的狀態,同時靠自己的努力推動公司前進,以便挽救事業(還有你的投資)。

這些就是我面對的人,有騙子也有建造者

天使投資人
大家知道你是天使之後,會有大量想要你支持的創辦人蜂擁而至。如果一個人在沒有資金下,能創造的最多就是PowerPoint 投影片、或令人難以忍 受的電子郵件,他們已經排除自己經營新創公司的資格—而你應該以自己的風格告訴他們這一點。
圖/ shutterstock

血汗股權的另一種形式稱為自立創業(bootstrapping)。自立創業意思是用盡所有你能拿到手的資源解決問題,把自己拉拔起來。血汗股權的公司已經靠團隊的人才建立自己的產品或服務,但自立創業的公司可能有些外來的幫助,但不是來自投資人。

舉例來說,很多時候新創公司的創辦人會找到客戶, 而客戶願意付錢買他們用血汗股權建立的產品。從這方面來看,不靠血汗股權建立的自立創業公司,比只靠血汗股權建立的公司好,因為更有資源

新創公司也能從非專業天使取得資金,例如某個有錢的舅舅或靠著翻修二手屋轉手大賺一筆的朋友—即被視為完成他們的「親朋好友」輪。這些人通常介於堅毅不拔賺取血汗股權的自立創業者,與沒有天使投資人的加持支票就不開始動手的玻璃心小寶貝之間。

從孵化、獲得種子/天使注資,到「過橋」階段

創辦人還可以加入孵化器或加速器(Business accelerator),以便獲得適量的注資。大多數的孵化器會在種子輪給創辦人2.5萬至15萬美元,換取新創公司的5%至10%。孵化器過去十年才在矽谷流行起來,其實有部分也是造成我們看到的新創公司數量大爆發的原因。(編按:種子輪,Seed round,公司只有「想法」卻沒具體產品或服務的階段。)

大部分創辦人是靠著成功完成前述早期階段中的二、三種,才得到種子輪。基本上,你身為天使的職責,就是監測從這些管道出來的人,並挑出最優秀者。

天使投資人
天使投資人在做的事情,本質上就像大學球探之於高中球員,觀察對象還在發展,還在球場上沉浮。遴選無法做到完美無瑕,但你可以發展出策略細細篩選。
圖/ shutterstock

大部分創辦人都低估了需要花費多少時間乃至於金錢,才能達成進行下一輪募資所需的里程碑。當一個種子階段的新創公司花光了錢,卻還沒能達到讓創投公司進行A輪注資的目標,或者尚未達到損益平衡或獲利,這時他們會做所謂的過橋融資(bridge round)。稱為過橋融資,是因為那是介於他們的現狀與既定目標之間的橋梁。

這一輪的注資通常來自種子輪的同一批投資人。那些投資人要面對的是,如果不繼續注資這家新創公司,所做的投資就血本無歸,所以他們多半傾向於積極「搭橋」。

新創最重要的「A輪」,以及之後的事

A輪(Series A)是一家新創公司最夢寐以求、也最重要的一輪,因為通常是由專業的創投公司進行,而且會加入董事會,建立適當的「治理」。適當的公司治理意思是說,有個董事會將舉行會議做出決議,目的都是為了提高公司的股價。

在A輪之前,創辦人通常不必對任何人負責。沒有董事會,沒有董事會議,沒有董事會決議,也沒有人專注在股價,因為焦點相當正確地放在努力使產品與市場相契合。一旦有了A輪,執行長(CEO)就要將20%的時間花在「經營董事會」。

身為天使投資人,你偶爾會有機會投資A輪,但是不常。為什麼?因為創投公司貪婪又有大把籌碼。當他們發現一家新創公司值得注資500萬美元或1,000萬美元,估值有1,200萬到2,500萬美元,他們會大口吃下所有能吃下的股份。其實,A輪的「主要投資人」(lead investor)有時候有權核准其他投資人!

如果你跟一家實力強大的創投公司一起進入A輪,你要不是跟創辦人關係良好,對方要求給你配額,那就是你提供龐大的價值,而創投公司認為你在他們的公司擁有股份,可增加所有人的股份價值。

天使投資人
如果你進行天使投資的公司,獲得知名創投公司的A 輪注資,你會希望把籌碼都撈進彩金池,盡可能「按照比例」多拿股份。
圖/ shutterstock

在A輪之後,你大概不會再積極投資這家公司,而公司也在朝退場的方向邁進。其實,如果你的天使投資開始籌募B 輪、C輪、D輪,甚至更多輪的融資,或許你該考慮在「次級市場」賣掉部分持股了。請記住這句古訓,當有錢人被問到是怎樣致富的,他說:「早早脫手。」

本文授權摘錄自《天使歷險記》,第7章、新創事業注資輪說明 P.59-P.72,作者:Jason Calacanis,一起來出版。

整理:張庭銉

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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