創投與創辦人以虛高的年度經常性收入(ARR)為人工智慧新創企業加冕

上個月,法律人工智慧新創公司 Spellbook 的共同創辦人兼執行長史考特·史蒂文森(Scott Stevenson)在 X 平台發文,揭露他所謂人工智慧新創公司間的「大規模詐騙」:即誇大其公開宣布的營收數字。
他在貼文中寫道:「許多 AI 新創公司之所以能不斷刷新營收紀錄,是因為他們使用了不誠實的指標。全球最大的基金都在支持這種做法,並誤導記者以獲取公關報導。」
史蒂文森並非首位指出「年度經常性收入」(ARR)——這項傳統上用於彙總合約內活躍客戶年度收入的指標——正被某些 AI 公司扭曲至面目全非的人。關於 ARR 操縱的各種層面,已在眾多其他新聞報導和社群媒體貼文中被廣泛討論。
然而,史蒂文森的推文似乎特別觸動了人工智慧新創圈的神經,不僅獲得超過 200 次轉發,更引來知名投資人、眾多創辦人甚至幾則新聞頭條的評論。
「Spellbook 的 Scott 非常出色地指出了某些公司所謂的不當行為,」法律新創公司 Clio 的共同創辦人兼執行長傑克·牛頓(Jack Newton)向 TechCrunch 表示。 他補充道,這則貼文讓這個話題獲得了亟需的關注,並援引了 Y Combinator 的加里·譚(Garry Tan)關於正確營收指標的說明貼文。
TechCrunch 採訪了十多位創辦人、投資人及新創財務專業人士,以評估 ARR 虛報現象是否如史蒂文森所言那般普遍。
事實上,我們的消息來源——其中許多人要求匿名——證實,新創公司在公開聲明中篡改ARR的情況十分普遍,而且在許多情況下,投資人其實都清楚這些誇大之處。
還稱不上是營收
主要的混淆手法是將「合約年度經常性收入」(contracted ARR),有時也稱為「承諾年度經常性收入」(committed ARR,簡稱 CARR),直接標示為 ARR。
「他們肯定是在將 CARR 報為 ARR,」一位投資人表示。「當某個領域的一家新創公司這麼做時,為了跟上潮流,自己很難不跟著這麼做。」
ARR 是一項自雲端時代以來便已確立且廣受信賴的指標,用以顯示那些使用量(進而決定付款金額)會隨時間計量的產品總銷售額。會計師並不會正式審計或核可 ARR,主要是因為一般公認會計原則(GAAP)著重於歷史上已收取的營收,而非未來營收。
ARR 的初衷是顯示已簽署並生效的銷售總價值,通常指多年期合約。(如今,這個概念常以另一個名稱來稱呼:剩餘履約義務。)與此同時,「營收」一詞通常專指已收取的款項。
CARR 旨在作為追蹤成長的另一種方式。但相較於 ARR,這是一項模糊度更高的指標,因為它將來自已簽約但尚未完成導入的客戶所產生的收入也計入其中。
一位風險投資人向 TechCrunch 透露,他曾見過某些公司的 CARR 比 ARR 高出 70%,儘管其中相當大比例的合約收入實際上永遠無法實現。
貝塞默創投(Bessemer Venture Partners,BVP)在 2021 年的部落格文章中寫道,CARR「是在 ARR 概念的基礎上,將已簽約但尚未生效的合約價值加計至總 ARR 中。」 然而,BVP 強調,關鍵在於新創公司應調整 CARR,以考量預期的客戶流失率(有多少客戶離開)以及「降級銷售」(決定減少購買量的客戶)。
CARR 的主要問題在於,它將新創公司產品尚未上線前的收入也計入其中。若上線過程耗時過久或出現問題,客戶可能在試用期間就取消合約,而此時合約中的收入尚未全數——甚至一分錢都未——收取。
多位投資人向 TechCrunch 透露,他們親身知悉至少有一家備受矚目的企業級新創公司,曾宣稱其 ARR 突破 1 億美元,但其中僅有極小部分收入來自當前付費客戶。其餘部分則來自尚未部署的合約,而在某些情況下,技術的實施可能需要相當長的時間。
某家慣常將「合約年度經常性收入」(CARR)列為「年度經常性收入」(ARR)的初創公司前員工向 TechCrunch 透露,該公司至少將一項為期一年且規模可觀的免費試用計畫計入了 ARR。 該人士表示,公司董事會(包括來自某大型基金的風險投資人)清楚知悉,在漫長的試用計畫期間,合約中最終會產生付費的部分所帶來的收入已被計入 ARR。董事會同時也知曉,該客戶可能在支付全額合約款項前便會取消合約。
將 CARR 稱為 ARR 的明顯問題在於,相較於傳統 ARR,這種做法更容易遭到「操縱」。若新創公司未能務實地考量客戶流失率與降級銷售,CARR 的數值便可能被虛高。 舉例來說,一家新創公司可能在為期三年的合約中,針對前兩年提供大幅折扣,並將整整三年的收入計入 CARR(或 ARR),即使客戶可能不會留下來支付第三年的較高價格。
「我認為 Scott [Stevenson] 說得對。 我也聽過各種相關軼事,」法律 AI 新創公司 Wordsmith 的共同創辦人兼執行長羅斯·麥克奈恩(Ross McNairn)向 TechCrunch 談及 ARR 數據不實問題時表示。「我經常與創投人士交流,他們常說:『市場上的標準實在是參差不齊。』」
大多數情況並未如此極端。例如,某家新創公司的員工描述了一項數據差異:行銷資料聲稱 ARR 為 5,000 萬美元,但實際數字卻是 4,200 萬美元。
不過,這名人士聲稱投資人可以查閱該公司的財務報表,而報表確實準確反映了較低的金額。該消息來源表示,部分新創公司及其投資人對在公開指標上「隨意調整」感到無所謂,部分原因在於 AI 新創公司的成長速度極快,以至於 800 萬美元的差距被視為一種「四捨五入誤差」,隨著公司快速成長,這個差距很快就會被彌平。
另一種更棘手的「ARR」
圍繞著所有這些公開的 ARR 聲明,還存在另一個問題。有時創辦人會使用另一種測量方式,雖然縮寫同樣是「ARR」,名稱也相似,但實際上是指「年化營收率」(annualized run-rate revenue)。
這種 ARR 同樣備受爭議,因為它是根據特定期間(例如季度、月份、週,甚至單日)的營收,將當前營收外推至未來 12 個月所計算得出的。
由於許多 AI 公司是根據使用量或成果來收費,這種計算「年化營收率(ARR)」的方法可能會產生誤導,因為營收不再受限於可預測的合約。
接受本報導採訪的大多數受訪者表示,各種形式的 ARR 高報現象絕非新鮮事,但在人工智慧熱潮的推動下,新創公司已變得更加激進。
「估值不斷攀升,因此這樣做的誘因也更強了,」Celesta Capital 創始管理合夥人 Michael Marks 向 TechCrunch 表示。
在人工智慧時代,新創公司被預期將以遠超以往的速度成長。
「從 1 到 3,再到 9,最後到 27,這樣並不令人感興趣,」General Catalyst 執行長兼常務董事赫曼特·塔內賈(Hemant Taneja)去年九月在 20VC 播客節目中表示,他所指的是新創公司傳統上每年預計達成的數百萬 ARR 目標。 「你必須做到從 1 到 20,再到 100。」
展現快速成長的壓力,正促使部分創投機構支持——或至少睜一隻眼閉一隻眼——那些向公眾報告虛高 ARR 數字的新創公司。
「肯定有風險投資機構參與其中,因為他們有動力塑造『手握飆升黑馬』的敘事,也有動力為其投資企業爭取媒體報導,」史蒂文森(Stevenson)向 TechCrunch 表示。
紐頓(Newton)——其法律人工智慧新創公司 Clio 去年秋季估值達 50 億美元——也指控風險投資人往往心知肚明,卻對 ARR 虛報保持緘默。「我們看到有些投資人對自家投資的公司虛報數字視而不見,因為這從外界看來能讓他們顯得光鮮亮麗,」他向 TechCrunch 表示。
風投的真實想法
其他接受 TechCrunch 採訪的投資人則表示,風投沒有理由揭露這些誇大數據。
透過對公開宣稱的虛報 ARR 視而不見,風投實質上是在協助其投資組合公司「造王者」。當新創公司公開報告高營收時,更容易吸引頂尖人才,以及那些相信該公司是該領域無可爭議贏家的客戶。
「投資人無法公開指責,」一位創投人士告訴 TechCrunch。「每個人手頭都有公司將 CARR 當作 ARR 來計算營收。」
然而,任何深入了解業界內情的人,都難以相信這些新創公司中,竟有部分能在創立短短幾年內,ARR 真的達到 1 億美元。
「對所有業界內行人來說,這感覺就是假的,」健康 AI 新創公司 Hello Patient 的共同創辦人兼執行長 Alex Cohen 表示。「你看到這些頭條新聞時,心想:『我根本不相信。』」
然而,並非所有新創公司都樂於透過報告 CARR 而非 ARR 來呈現成長。他們更傾向於對財務數據保持透明清晰,部分原因在於他們明白,公開市場衡量軟體公司時,基準是 ARR 而非 CARR。這些創辦人將透明度視為首要考量。
Wordsmith 的麥克奈恩(McNairn)還記得,在 2022 年市場修正後,新創公司曾為證明高估值的合理性而掙扎;他表示,自己不希望透過誇大新創公司的營收來製造更高的門檻。
「我認為這是短視的,而且當你為了短期利益而這麼做時,無異於進一步推高本就瘋狂的高估值倍數,」他說。「我認為這是極其不當的財務作風,終將反噬自身。」
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上個月,法律人工智慧新創公司 Spellbook 的共同創辦人兼執行長史考特·史蒂文森(Scott Stevenson)在 X 平台發文,揭露他所謂人工智慧新創公司間的「大規模詐騙」:即誇大其公開宣布的營收數字。
他在貼文中寫道:「許多 AI 新創公司之所以能不斷刷新營收紀錄,是因為他們使用了不誠實的指標。全球最大的基金都在支持這種做法,並誤導記者以獲取公關報導。」
史蒂文森並非首位指出「年度經常性收入」(ARR)——這項傳統上用於彙總合約內活躍客戶年度收入的指標——正被某些 AI 公司扭曲至面目全非的人。關於 ARR 操縱的各種層面,已在眾多其他新聞報導和社群媒體貼文中被廣泛討論。
然而,史蒂文森的推文似乎特別觸動了人工智慧新創圈的神經,不僅獲得超過 200 次轉發,更引來知名投資人、眾多創辦人甚至幾則新聞頭條的評論。
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不過,這名人士聲稱投資人可以查閱該公司的財務報表,而報表確實準確反映了較低的金額。該消息來源表示,部分新創公司及其投資人對在公開指標上「隨意調整」感到無所謂,部分原因在於 AI 新創公司的成長速度極快,以至於 800 萬美元的差距被視為一種「四捨五入誤差」,隨著公司快速成長,這個差距很快就會被彌平。
另一種更棘手的「ARR」
圍繞著所有這些公開的 ARR 聲明,還存在另一個問題。有時創辦人會使用另一種測量方式,雖然縮寫同樣是「ARR」,名稱也相似,但實際上是指「年化營收率」(annualized run-rate revenue)。
這種 ARR 同樣備受爭議,因為它是根據特定期間(例如季度、月份、週,甚至單日)的營收,將當前營收外推至未來 12 個月所計算得出的。
由於許多 AI 公司是根據使用量或成果來收費,這種計算「年化營收率(ARR)」的方法可能會產生誤導,因為營收不再受限於可預測的合約。
接受本報導採訪的大多數受訪者表示,各種形式的 ARR 高報現象絕非新鮮事,但在人工智慧熱潮的推動下,新創公司已變得更加激進。
「估值不斷攀升,因此這樣做的誘因也更強了,」Celesta Capital 創始管理合夥人 Michael Marks 向 TechCrunch 表示。
在人工智慧時代,新創公司被預期將以遠超以往的速度成長。
「從 1 到 3,再到 9,最後到 27,這樣並不令人感興趣,」General Catalyst 執行長兼常務董事赫曼特·塔內賈(Hemant Taneja)去年九月在 20VC 播客節目中表示,他所指的是新創公司傳統上每年預計達成的數百萬 ARR 目標。 「你必須做到從 1 到 20,再到 100。」
展現快速成長的壓力,正促使部分創投機構支持——或至少睜一隻眼閉一隻眼——那些向公眾報告虛高 ARR 數字的新創公司。
「肯定有風險投資機構參與其中,因為他們有動力塑造『手握飆升黑馬』的敘事,也有動力為其投資企業爭取媒體報導,」史蒂文森(Stevenson)向 TechCrunch 表示。
紐頓(Newton)——其法律人工智慧新創公司 Clio 去年秋季估值達 50 億美元——也指控風險投資人往往心知肚明,卻對 ARR 虛報保持緘默。「我們看到有些投資人對自家投資的公司虛報數字視而不見,因為這從外界看來能讓他們顯得光鮮亮麗,」他向 TechCrunch 表示。
風投的真實想法
其他接受 TechCrunch 採訪的投資人則表示,風投沒有理由揭露這些誇大數據。
透過對公開宣稱的虛報 ARR 視而不見,風投實質上是在協助其投資組合公司「造王者」。當新創公司公開報告高營收時,更容易吸引頂尖人才,以及那些相信該公司是該領域無可爭議贏家的客戶。
「投資人無法公開指責,」一位創投人士告訴 TechCrunch。「每個人手頭都有公司將 CARR 當作 ARR 來計算營收。」
然而,任何深入了解業界內情的人,都難以相信這些新創公司中,竟有部分能在創立短短幾年內,ARR 真的達到 1 億美元。
「對所有業界內行人來說,這感覺就是假的,」健康 AI 新創公司 Hello Patient 的共同創辦人兼執行長 Alex Cohen 表示。「你看到這些頭條新聞時,心想:『我根本不相信。』」
然而,並非所有新創公司都樂於透過報告 CARR 而非 ARR 來呈現成長。他們更傾向於對財務數據保持透明清晰,部分原因在於他們明白,公開市場衡量軟體公司時,基準是 ARR 而非 CARR。這些創辦人將透明度視為首要考量。
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「我認為這是短視的,而且當你為了短期利益而這麼做時,無異於進一步推高本就瘋狂的高估值倍數,」他說。「我認為這是極其不當的財務作風,終將反噬自身。」
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執行 AI 模型對算力的需求持續激增,然而行業參與者仍面臨兩大關鍵障礙:獲取合適的硬體,並將其部署到資料中心以開始產生收入。General Compute 是一家專注於推理階段的新興雲服務商,其專長在於模型響應使用者而非進行訓練的階段,提供的解決方案凸顯了 AI 生態系統不斷演變的方向。這些戰略優勢促成了由 FUSE VC 領投、Carya Venture Partners 和 Village Global Ventures 等機構參與的 1500 萬美元種子輪融資,投後估值為 6000 萬美元
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起初,你可能會懷疑自己的理智。你走進一家咖啡館,瀏覽一份擺滿貝果三明治的選單,卻發現每張圖片都完美得令人不安——對稱得無可挑剔,質感過於光滑——這觸發了你本能的感覺:有什麼地方不對勁。你並非在胡思亂想;你的直覺是正確的。生成式人工智慧影象已經滲透進餐飲業,這些影象由訓練有素的模型生成,其美學風格狹窄且“討喜”,即使你無法立即解釋原因,也會讓人覺得 inherently(本質上)是錯誤的。有時,這些影象明顯是偽造的,比如一個芝士氣泡豐富、融化得如同前衛藝術而非食物的墨西哥捲餅。更多時候,它們看起來





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