為何3個創辦人中1個當老大最合理?經手眾多股權案例的她告訴你:別挑戰人性
為何3個創辦人中1個當老大最合理?經手眾多股權案例的她告訴你:別挑戰人性

「平分股權死得早」。創業公司面臨的一個重大課題就是股權架構。

「其實很多科研創辦人,腦袋都極其聰明,在自己的專業領域特別厲害,但他們又是極其簡單的一群人,做不到深諳人性,往往在股權分配上踩坑。」極光律師事務所合夥人周麗霞做了12年勞動法專業律師,經手眾多網路和科技企業的股權案例,她這樣描述科技創業者。

在股權分配的話題中,往往有著赤裸的人性展露。周麗霞提醒所有創業者,「人性不能簡單地說善惡,但明確的結論是——人性是複雜的,不要挑戰它,不要逆它而為。」

這份演講實錄裡,她分享了股權分配和股權收回這兩個環節的多個注意事項。涉及科研創辦人和商業合夥人應該怎麼分配股權?如果出現跟不上發展速度,甚至惡意離職的人,應該如何收回、回撤股權期權?可以從哪些角度去觀察和防範,避免公司和創辦人自身的損失等問題。

一、股權思維是「空手套白狼」

科技創辦人,和網路時代創辦人不太一樣,基因屬性有差別,也有共性。我們今天談應該具備的股權思維到底是什麼。

架構早期,解決的是創辦人和合夥人之間的關係,也就是股權架構怎麼分配。科研創辦人一把手掌握著核心技術,這個時候要成立一家公司,其他合夥人有做CEO的,有做CTO的,有做市場營運、做管理的。公司未來還不知道怎麼樣,誰的貢獻大也不知道,那麼這時候股權到底應該怎麼分配?

股權激勵解決的是人才問題。企業發展,尤其是對於科研創業,人才密度很高,對人才的渴望也很強烈,因為人才直接決定了這個公司能夠走多遠。

創業初期的時候,企業發展所需要的錢和人在初創的時候都很薄弱,我們需要用股權換取這些。

反過來出現一個問題,憑什麼用股權能換到這些東西?

你的股權值不值錢?初創的時候創辦人會覺得這是最寶貝最核心的東西,非常值錢。創辦人覺得我把我最寶貝、最重要的核心稀缺資源給了你,希望你工作能夠像給自己家幹活一樣,而不是給人打工。以及我少付一點現金流,少付一點薪酬,多給一點股權行不行。

但是做股權激勵的員工訪談時,員工越來越不信股權期權了。並不是這個東西不好,而是在做的過程當中,很多點沒有考量到,以至於沒有辦法發揮出實際效果。

Two smiling office staffs are walking and talking
圖/ xframe

初創的時候,我們只有股權,想著我們怎麼用股權去換取資源。反過來,當我們企業發展壯大了,我的股權自然就值錢了。

所以股權思維就是一個空手套白狼的思維。所有成功的創辦人,發展到行業top處的企業,都有一個共同的特點——創辦人都有比較好的股權思維,通過這個過程獲得了企業發展所需要的充分的營養,並且避掉了這個過程當中的很多萬丈深淵。

股權架構「82」分還是「73」分,「64」分甚至「55」分,沒有一個定論,都是有具體場景的。但我們今天可以分享一些規律性的東西,讓大家盡量不踩很明顯的坑。

我們很容易在不知道怎麼分時,就五五分,看上去特別公平合理,但這是赤裸裸地挑戰人性。行業裡面有句話叫「平分股權死得早」。

其實很多科研創辦人,腦袋都極其聰明,在自己的專業領域特別厲害,否則也做不到科技頂端,但是他們又是極其簡單的一群人,這很重要的一個方面就是做不到深諳人性,這也是一項非常龐大的課題。

我經常跟很多創辦人講,要了解人性,不能簡單地說善惡。但是明確的結論是——人性是複雜的,不要挑戰它,不要逆它而為。

67%是一條很重要的線——絕對控股線,創辦人股權不能超過這條線。有的科研創辦人佔股90%以上,另一個人占得很少,不用看這個公司未來怎麼發展,這個股權架構就不行。因為這不是合夥創業,是老師和學生,老闆和打工者。

科研創辦人是有核心專業技術,但是從到產品,到最後商業化,到最後被市場認可,這是一個非常漫長的過程,你要完成一系列的動作,要配套所有的組織、營運、管理方方面面。最後成功的時候回來再看,可能你最初的技術在整個盤子中只佔10%。寄希望於一直拿著這麼多股權就能往下走,沒有相關匹配的人幫你做成,基本上這個事沒有戲。

另外老二也不能超過三分之一股權,有一票否決權容易在重大事項上形成博弈,對早期公司來講這個也是致命的。所以「82」、「37」,相對比較好。

三個人道理也是一樣,「721」、「631」比較好。也有慘痛的案例:兩個勢均力敵的創辦人,招了一個老三進來做市場營運,兩個創辦人本來一個佔51%,一個佔49%,然後給了老三4%,結果一到重大決策的時候,兩個人就分別去拉攏老三,誰能說服老三支持自己,誰這個決策就能通過,最後發現,老三變成這個公司的老大了。

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圖/ shutterstock

很火的無人駕駛賽道的失敗案例也是如此。2017年到2019年,無人駕駛賽道三個年輕精英海歸創業,拿下了當年最大的一筆融資。但短短一年多兩年,就死於內訌。三人履歷都非常光鮮,三個人就平分股權。結果一步一步內鬥,互相告來告去,最後被投資人給告上法庭,公司結束。

另外科研創辦人還特別容易說,我們不知道誰貢獻大,所以做了一個分配機制。上來只分51%,其中30%是三個創辦人平分,21%是崗位股,留了49%,將來有里程碑時,按貢獻大小分剩下的49%。

聽上去特別好,他也沉醉於自己精妙分配的結構,但我試圖用我的經驗說服他這樣不太行,但他還是這麼做了,讓我幫他把這個東西用協議固定下來。結果這個公司,差不多一年就分崩離析了。

股權架構有一個315原則,就是三個創辦人必須有一個老大。意思是三個人比兩個人更容易成功,因為三角形更穩固,兩個人吵架的時候還有一個人拉架。

但還是必須有一個決策人,這是一個底層邏輯。尤其初創的時候,必須有一個老大,如果你的架構不支撐這個,就有問題。

另外,除了我們今天說到的股權,公司裡面還有協議、章程、董事會,經營管理等等,也要注意。之前有過案例,這個人太關注股東控制權,在董事會席位上做了妥協和讓步,發現也是一個巨大的坑。對方二股東在董事會佔了更多的席位,所以財務負責人、其他相關的負責人都老二說了算,實際上公司經營管理上失控了。

另一個環節,我們說一定要保證規則的確定性。就像剛才所謂的動態分配,我們也講動態,但是不能動得太厲害了,不能動得失控了。

而對於規則來講,我們說前期大家達成共識制訂好它,制訂好它的時候也是忘記它的時候。如果有一個規則,就像剛才那個里程碑架構,大家在做事情的時候,還在回來算計,我把這個里程碑做好我就能多拿兩個點,這也完蛋了,這個組織、管理要出問題的。

所以真正比較好的狀態就是訂好它,就是這個規則,保證它的一定的確定性,放在那,每個人有安全感,但是乾起來的時候,誰也不去想規則到底是什麼。

二、股權激勵是面向未來

早期結構分配好了,但是隨著企業經營不斷發展,內外部的客觀環境會變化。包括早期的聯創(聯合創辦人)能力跟不上了,還有新人和老人之間不平衡了,還有創辦人聯創在發展過程當中理念不合拍了等等都有可能。

怎樣的機制可以讓股權順暢地進入、退出和增減?「滾動授予」,就是不要一次到位,未來可以再給,不行可以收回來,讓自己有靈活的主動權。如果在老二進入的時候,公司已經發展到一定階段,我都不建議聯創。

舉一個案例,一個公司發展到一定階段,創辦人覺得自己營運有心無力,想引入聯創,找到人後給了聯創接近40%的一個比例,並且立即做了登記。但僅僅過了半年,就想讓這個人走。

這個時候引入聯創到底給多少好,沒有定論,也許給多了,也許給少了,沒有人知道。之前也碰到過只給人家10%,結果這個人能力巨大無比,特別厲害,你再多給是可以的。這個案例中,一上來給接近40%也沒有關係,但是直接登記就錯了。大家潛意識認為為了表示誠意,當然要登記,那這個人能力怎麼樣,各方面人品、價值觀怎麼樣,都沒有經過認證,上來就做登記,就可能出現問題。

雙方開始曠日持久地內鬥,鬥了一年。老二離開是三重法律關係的結束:勞動關係、公司法上的職務關係、股東關係,也就是他們很可能是董事、監事,或者法定代表人。這邊把老二趕出公司,發解除勞動合約通知,那邊老二各種折騰公司,說這是違法解除,要打勞動仲裁。

最後還是談判解決。所有的方式都是工具和手段而不是目的,都是為了把雙方逼回到談判桌上來,絕大多數的最終都是通過談判解決。但問題是這個做人工智能的公司,本來公司在這個行業裡面是TOP,拖了一年,所有的賽道和機會進程都被拉下來了。再回去發現,已經被超上來了,再追就很難了。今天機會都是稍縱即逝的,尤其有熱度的行業,這些小小的微妙的影響最後都會導致重大的錯失。

總結來說,時間這麼短的情況下做這樣的動作,風險概率太高了,這個坑是可以避免的。

其實在創業的過程當中,就是持續地做一件事情——在那個時間點上找到對的人。

你怎麼知道那個人到底對或不對?很重要的一個門檻就是時間。你不要在短期之內給自己套上那麼大的一個牢籠。要找這種創業合夥人,找到對的人真不是個容易的事情,但信念就是一定要找,一定要持續不斷地找,直到你能找到。因為如果你找不到這個人,你基本甭想成。

我說有的創辦人怎麼做事情這麼畏手畏腳,他說周律師,我是受過傷的人,我說你就像初戀時遇到渣男,這輩子不再相信愛情了。那驗證一個人到底行不行?時間很重要,時間能告訴你一切答案。

福利和激勵最大的區別是什麼?一個面向歷史,一個面向未來。誰家發獎金都是年底發,沒有誰年初發今年的獎金。當你發福利給員工的那一刻起,已經沒有激勵效果了,它是對歷史的獎勵。而激勵是未來,是告訴員工未來你幹得好有可能獲得什麼,你的過程是什麼樣的,最終要實現什麼。

激勵做成了獎勵,以至於發到員工手的那一刻,效果已經沒有了,這是我們要避免踩的坑。剛才說它一定的確定性,但是又有一定的動態性,因為企業在不斷發展。我們怎麼確保持續的公平激勵,就需要有這樣的動態機制,幹得好的人可以得到更多,之前可以,現在不行的人,我們就要一定程度上收回,甚至是離開、回購。

所以在這個過程當中是公平和平衡的,規則既要保證它一定的確定性,還要有動態性,這個是考量機制最不容易的問題。

三、退出不用「打架」

第三個環節就是退出,實踐當中這個環節是比較慘痛的,打架的,內鬥的,內耗的。期權也好,股權也好,已經成熟兌現的一部分,走的時候是讓帶走,還是不讓帶走?是「股隨人走」還是「人走股留」?

矽谷一直是「股隨人走」,所以在我們早年的創業公司前面十年,從90年代末最早那一批海外留學回來,到差不多從2000年-2010年這中間,絕大多數都是走的時候股可以帶走。但是今天,這十年越來越多的本土化的機制和規則,現實是中國目前主要是「人走股留」,人可以走股要收回來。

因為有很多慘痛的教訓。按估值,甚至普通員工走的時候,都可以要到幾百萬,這時你又會很難受。我們建議的是,按之前定的行權價格,可能是那一輪的融資估值的價格的一定折扣,相對比較低。但當你給員工的時候,員工稍微算計一下就會知道,如果他半中間離開,這個錢幾乎就可以忽略不計,這幾乎是很少的一筆錢。

這個時候員工就會覺得半路離開,公司估值已經那麼高了,我應該有很大一筆錢才對。所以這也是我們在前面給員工做宣講的時候,跟他講清楚,不要糊弄他,這個事也是人性。

做股權就做一個字,「信」。你去跟投資人,投資人信不信你能把公司做成,你和員工也是一樣,員工信不信,要跟他講清楚。

告訴員工你拿的是股權,投資具有很多的不確定性,有很大的想像空間,也有很大的風險,最終這個東西要變現,要利益最大化,唯一途徑是公司要做成,這個股票才有價值,你想要的那些東西才能實現,你在沒有做成之前離開,投資人和創辦人大家投入比你更多的時間、精力、金錢做這個事,他們沒有好的退出機制之前,員工你不可能獲得一個更好的退出機制。所以我也不糊弄你,它沒有你想的那麼好,也沒有你想的那麼糟,這就是要學會很好地跟你的員工和合夥人溝通。

結論是,人可以走股留下。我們有會結構機制,針對你是善意離職,還是惡意離職,有過錯的違反保密、競業等等這些規定,那價格就不太一樣。有的也會因為前面這個約定機制價格沒寫好,到退出時發現問題特別多。

到了最後退出時,打得很兇,內鬥比較狠的時候,就會要考慮法律關係解鎖。

有一個條款叫創辦股東的鎖定條款,你自己的股權鎖定條款是不是要鎖四年,你感覺也不是特別舒服。其實我的經驗來看,整個條款恰恰在這個環節很好地解決了很多事情。

因為不僅你,你的聯創也被納入到這個創辦團隊進行了鎖定。他走的時候可能是一年,那麼他剩下的股權都沒有解鎖,直接就收回了。

你看上去是我們VC(風險投資)利用優勢來做了這樣的協議約定,但反過來其實經常是靠這樣的外力,幫你把預先的回撤的機制設定下來。如果VC沒有進入之前你就有了合夥人或聯創,你們早期籤的無論是合夥協議還是股東協議都是非常簡單的,通常沒有這樣的機制。

我們經常也會碰到雙方股東談判進入到僵局,然後有些人就會提出到底這些是不是真的替代方案?

我說這些在過程當中可以成為手段,但不是目的。因為每一條拿出來都是殺敵1000自損800。但是在談判的過程當中,這些招你可以用作為給對方施壓、控制和反制的手段。談判其實就這麼一個過程,說到底還是人性。人性到底是善還是惡呢?這是一個千古難題。

所以要有一定的防禦性。律師在制訂這些規則的時候,都是假想你要用他這個規則的時候,至少有一方人性惡的小火苗已經要冒出來了。如果人性都是善的,根本用不到協議,大家早就互相讓步,甚至都覺得給對方還可以再多一點。

人性確定到是複雜到。人性會在善和惡之間搖擺,尤其在巨大的利益面前。防禦性背後,是多維的問題,其實管理問題,法律問題、人力資源薪酬問題、稅務財務問題,戰略問題。

說到底,不要去挑戰人性。這個過程當中盡可能激發出人性的善同時,也要壓住人性的惡,讓我們在創業步履維艱,不斷出現新的問題、新的挑戰,不斷解決問題的過程當中,能夠一直走下去,能夠一直找到對的人,即便不成此事必成彼事。這就是創業的一個過程,也是它的美妙之處。

本文授權轉載自:極客公園

責任編輯:傅珮晴、侯品如

關鍵字: #職場
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
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一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

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