估值從0到10億僅需9個月！AI代理新創Aaru用「階梯式估值」挑戰獨角獸的定義
2024 年 3 月才成立的 AI 新創 Aaru，在短短 9 個月內便完成由 Redpoint Ventures 領投的 A 輪募資，並在 2025 年底宣布達到 10 億美元估值，正式躋身獨角獸行列。
Aaru 的核心產品是一套利用 AI 模擬消費者行為的市場研究系統。透過「代理預測引擎」模擬人類在購買決策中的反應。
企業可藉此在產品上市前快速進行市場測試，評估產品設計與價格策略，縮短傳統市調所需時間。目前 Aaru 的合作夥伴包含管顧巨頭 Accenture、安永（EY）、IPG 廣告集團、製藥公司拜耳（Bayer）、麥當勞，以及多個美國政治競選團隊。
《華爾街日報》的報導把重點放在 Aaru 創辦人們的「年輕有為」，技術長在15歲便加入團隊，兩位創辦人年紀也都不到20歲，讓 Aaru 很容易被視為典型的「天才少年創業」而備受市場關注（該篇文章流量也一度是科技區塊的第一名）。
不過，或許《TechCrunch 》的報導帶出了更有趣的觀點：Aaru 這輪募資採用了階梯式估值（Tiered Valuation）的設計。這種募資結構在過去並不常見，但在 AI 新創熱潮下，案例似乎逐漸浮現出來。
《華爾街日報》指出，為數萬家新創公司提供金融服務軟體的 Carta 表示，採用這類募資策略的交易在去年第四季明顯增加。過去6到12個月內大約發生了20筆此類案件。多位與新創公司合作的投資者、創辦人和會計專業人士也表示，未來還會有更多此類交易出現。
什麼是階梯式估值？為什麼讓這筆募資引起新創圈廣泛的討論？
一輪兩價的階梯式估值，創造出的是領先者光環還是泡沫化的假象？
「階梯式估值」（又稱 Multi-tier Valuations）允許新創公司在同一輪募資中，以不同價格出售相同股權。透過這樣的設計，公司可以對外宣布較高的「名義估值」（Headline Valuation），同時能為特定投資者提供更優渥的股權條件。
以 Aaru 為例，領投方 Redpoint Ventures 在這輪投資中，最初將大部分資金以 4.5 億美元估值投入。隨後，Redpoint 又追加了一小部分資金，但此時公司的估值已被設定為 10 億美元，其他跟投的 VC 也同樣以此價格加入。最終公司的實際估值，應是這兩種價格的加權平均值。雖然 Aaru 對外宣稱以成為 10 億美元獨角獸，但領投方實際的平均持股成本卻遠低於此。
根據《TechCrunch》的報導，多位投資者在受訪時表示，在此之前，他們從未遇過領投者在單一輪次中將資金拆分為兩個不同估值的交易。FPV Ventures 的共同創辦人 Wesley Chan 更將這種估值手段視為市場泡沫化的徵兆，他表示：「你不能以兩種不同價格出售相同的產品，只有航空公司才會這樣做。」
在多數情況下，新創公司確實會給予頂尖 VC 折扣，是因為他們的參與能向市場發出強烈訊號，有助於吸引人才與後續資金的流入。另一方面，當募資案出現「超額認購」的情況，新創公司有時也會提高投資價格，而投資人則願意支付溢價，只為擠進熱門募資案的股東名冊。
階梯式估值是 AI 時代下的新資本遊戲？
另一家同樣採用階梯式估值的獨角獸新創，是專外 IT 部門打造 AI Agent 的 Serval。儘管紅杉資本（Sequoia）是以 4 億美元的估值進場，但 Serval 卻在幾天後宣佈其 7,500 萬美元的 B 輪募資估值為 10 億美元。
這種做法雖然能讓新創迅速獲得「獨角獸」的稱號，並有助於在競爭激烈的市場中吸引頂尖人才與客戶。
然而，同樣伴隨著潛在風險。當公司的名義估值被推高到 10 億美元後，市場普遍會預期下一輪募資必須高於這個數字。若未來成長不能支撐更高估值，公司便可能面臨「down round」，也就是以低於上一輪估值的價格募資。這不僅會稀釋創辦人與員工的持股，也可能影響合作夥伴、客戶與潛在投資人的信心。
常春藤輟學天才、15 歲技術長：撐起10億美元的10 人團隊
Aaru 之所以被特別提出來，是因為在這場如同高空鋼索般的資本遊戲背後，操盤者竟是一群年紀甚至還未達美國法定飲酒年齡的年輕創業者。
Aaru 的團隊規模僅約 10 人，其創辦成員的背景卻極具話題性。公司由 Cameron Fink、Ned Koh 與 John Kessler 共同創立。其中，年僅 18 歲的 Fink 與 19 歲的 Koh 是高中好友，兩人分別在進入達特茅斯學院（Dartmouth）第一天，以及在哈佛大學就讀兩週後，便決定輟學投入創業。
更令人驚訝的是其技術長 John Kessler，這位被視為天才的技術核心，12 歲就上高中、14 歲便在 MIT（麻省理工學院）城市科學實驗室建立模擬系統。他在 15 歲加入 Aaru 團隊時，甚至因為年紀太小依法無法進入董事會，當時的投資文件須由他父親代簽。Kessler 的研究經歷也為他後來開發 Aaru 的「預測引擎」打下了技術基礎。
在 Aaru 正式成立前，團隊選擇了政治預測作為初期技術驗證的題目。他們曾針對 2020 年美國大選相關議題進行回測，而準確預測了 24 年紐約州民主黨初選的結果。相較傳統民調，他們的模擬結果誤差僅 0.5%，這讓他們在政治諮詢領域快速建立了聲望。
Aaru 的崛起，反映了 AI 時代下，小規模團隊的極高生產力，以及資本市場對 AI 願景的高度期待。未來 Aaru 是否真的能改寫市場研究產業、人類決策的模式仍有待時間驗證，但可以確定的是，在技術與資本的雙重推動下，新創公司從成立到「獨角獸」的時間，正被壓縮到前所未見的速度。
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