種子輪、天使輪、A輪、B輪、C輪⋯募資輪次代表什麼意思?各階段投資人更看重什麼?
種子輪、天使輪、A輪、B輪、C輪⋯募資輪次代表什麼意思?各階段投資人更看重什麼?

一般來說,新創公司(Startup)的生命週期,不外乎經歷以下階段:從僅有一個想法的種子輪(Seed round)開始,而後有了「天使」(Angel)來投資。在過一段時間後,創投(Venture Capital;VC)、私募股權基金(Private Equity;PE)接連進場協助公司成長。

當公司逐漸成為行業要角,進入Pre-IPO階段,這時投資銀行(Investment Bank)便會出現,來協助公司順利「上市櫃」(IPO)。直到成功上市,熬過了股票「閉鎖期」後,先前的投資人才有機會出脫持股,順利出場。

募資名詞一個又一個,都是什麼意思?

在這過程中,你可能常常會聽到種子輪、天使輪、A輪、B輪、C輪等名詞,甚至有時還會出現Pre-A輪、B+輪、B++輪等變形怪物,讓人聽的霧煞煞。因此,本集的大和有話說,將一步步帶著大家去搞懂這些募資階段背後的含義。

種子輪(Seed round)

種子輪募資是指你創業的第一桶金,這時你可能才剛有一個初步的創業想法而已。在投資風險極大的情況下,這筆創業基金要嘛是你自己拿錢出來,要嘛是3F慷慨解囊,也就大家俗稱的Family(家人)、Friend(朋友)、Fool(傻子)。

天使輪(Angel round)

當你的產品有了原型(prototype),也具備了初步的商業模式(是否可行,還尚待驗證),甚至累積一些核心用戶時,就會進入天使輪階段。

此時期的投資人大多為天使投資人(Angel)、孵化器(Incubator)、加速器(Accelerator)、或是天使投資機構等等。

由於這時期的風險還很高,在公司的財務數字還很難看下,天使的投資金額通常不大,大多在 USD 1M 以下,因此盡職調查(Due Diligence;DD)通常就不會那麼嚴格,投資人最看重的還是「創業團隊」本身的學經歷及執行力。

一般看來,天使投資人大多是累積了一定財富的企業家、成功創業者或是VC等。他們不僅可提供公司資金,有時還會為創業家帶來人脈資源,是早期創業者的重要支柱。

A輪融資(A round)

當公司產品日益成熟,雖然還處於虧損階段,但已有了完整的商業模式,在行業內也開始有一定的口碑,就會進入A輪融資。

從A輪開始,主要的投資人將由「Angel」轉變為「創投」。創投,顧名思義就是創業投資(Venture Capital),指的是對新創公司進行有風險的投資。

「創投」跟「商業銀行」有很大的不同,相較銀行是以借貸來賺取固定的利息報酬,VC則是在沒有任何財產抵押的情況下,以資金換取新創公司的股權,最後再透過公司上市櫃、被併購等方式把這些股票賣出,來賺取公司未來成長的增值。

跟Angel不同,VC的錢未必是自己的錢,絕大多數的錢是來自於背後的股東。以我所在的「中華開發創新加速基金」及「阿里巴巴台灣創業者基金」為例,中華開發創新加速基金背後的股東便來自Line、研華、遠傳、廣達、可成等知名企業,阿里巴巴台灣創業者基金的股東則為阿里巴巴。

VC必須對這些股東負責,除了幫他們找到策略合作夥伴,更重要的是找到有潛力的新創公司投資,來幫股東賺錢。

另一方面,每一檔創投基金其實都有5~8年不等的年限,時間到了就是VC繳交成績單的時刻。因此,VC在投資時,也會去思考這家公司在未來幾年,有沒有機會規模化、有沒有機會上市櫃、有沒有機會被併購。當總總因素都成立時,VC才會下手投資。

B輪融資(B round)

當公司的商業模式已經幾乎沒任何問題;站穩現有市場後,計畫推出新的產品線;或是要複製商業模式到海外市場,以加快規模化的腳步時,就會啟動B輪融資。這時期的投資人仍以VC為主,而少數較早期的PE Fund也會加入。

C輪融資(C round)

當公司已成為該領域的領先者,具一定的獲利水準後,為了發展新型態業務,同時也為上市櫃(Initial Public Offerings;IPO)做準備,便會發起C輪募資。此時期的投資人漸漸轉向以PE Fund為主,而一些過去曾投資的VC也可能跟投。

Pre-A輪、B+輪、B++輪、D輪、E輪,又是什麼?

一般來說,融資募到C輪就差不多了。D輪指的是你把C輪的錢燒完了,但還沒進入上市櫃階段;同理,E輪指的是你把D輪的錢燒完,但依舊還是沒上市櫃。

而大家常聽到的Pre-A輪,指的是天使輪的錢花完了,但產品還不夠成熟,尚未到A輪階段,進退兩難下,只好又募一個round,我們就稱它為Pre-A輪。至於B+輪、B++輪都是相同意思,因為還沒到下一round的水準,所以只好一直無限+++++。

新創募資週期.jpg
圖/ 大和有話說

一萬公尺的長跑

如同上面所說,從種子輪、天使輪、A輪、B輪到C輪,每一階段都有不同的投資機構因應,越早期的投資人,所要求的回報通常會較高。越晚期的投資人,要求則會較低。

這就像是有上百位的跑者,正在進行一場10,000公尺的長跑比賽,在標準400公尺的跑道上跑25圈決勝負。你是一名賭客,可在任何一圈下注,越早下注並成功預測冠軍者,所獲得的獎金就愈高,然而風險也相對愈高。

這就是天使投資人、早期創投的日常,在市場尚未明朗時,得挑選出各種具潛力的成長產業,並在渾沌、動態的環境下,進一步挖掘出那些具爆發力的公司。而這也是在早期創投工作最有趣、也最煩惱的事情,每天都害怕因為自己的眼光不夠精準,而與獨角獸(Unicorn)擦身而過。

別等到錢燒完了,才找投資人

搞懂了各個募資階段後,創業者平時也要管控好公司的現金流。如果公司的在手現金剩300萬元,一個月又得燒掉100萬元,就代表公司只剩下3個月可以活。要是未來三個月沒找到投資人,公司就只好走入倒閉一途。

所以說,千萬別等到沒錢了,才去找投資人募資。最好的做法,是平常就與Angel、VC保持好一定的關係。如果去觀察一些優質的上市公司,會發現它們就算平時不缺錢,也會固定跟銀行借錢,來進行財務操作。目的就在於與銀行維持良好的關係,以防哪天需要資金紓困時,沒人願意伸出援手。

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本文授權轉載自:大和有話說

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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。

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