VCs and founders use inflated ARR to crown AI startups

•部分AI新創公司透過將三年期合約中逐年遞增的最高金額作為其年度經常性收入（ARR），甚至在合約包含12個月退出條款的情況下仍如此計算，導致對外公布的ARR可能被誇大高達三倍。
•投資者對AI新創公司的高估值和誇大ARR現象知情且默許，部分原因是基於「冪律效應」（Power Law），即期望投資組合中有一兩個項目能取得巨大成功以彌補其他失敗，以及「大型科技公司的看跌期權」理論，即即使新創公司未能盈利，其技術或人才仍可能被大型科技公司收購。
•與傳統SaaS企業ARR的穩定性和可預測性不同，AI企業的收入常因基於結果的定價模式和早期實驗性收入而波動較大，使得ARR指標的適用性受到質疑，並容易被操縱，例如透過計算最高單月或單日收入來推算年度ARR。
•生成式AI產業的價值高度集中，全球34家AI新創公司的總ARR雖接近800億美元，但其中Anthropic和OpenAI兩家公司就佔了約89%的收入份額，許多其他AI應用公司仍未實現盈利，且過度依賴這些基礎模型，面臨巨大的商業壓力。
•一些AI新創公司在尚未有產品、客戶或明確商業計畫的情況下，仍能獲得數十億美元的估值，這反映了市場對頂級AI人才的稀缺性以及科技話語權軍備競賽的資本投入，而非基於傳統的財務指標。

ARR的標準計算方式：通常是將每月經常性收入（MRR）乘以12，包含訂閱、支援、維護及其他經常性附加費用。對於多年期合約，僅計算其年度部分，並明確排除一次性費用（如實施費、設定費、專業服務費）。
GAAP與非GAAP指標：ARR屬於非GAAP（非公認會計原則）指標，旨在衡量客戶關係的持續性價值以預測未來收入。若以GAAP認列的收入作為MRR/ARR的基礎，可能導致顯著的扭曲和誤報。
收入確認會計準則（ASC 606/IFRS 15）：這些準則要求企業在履行對客戶的履約義務時確認收入，而非僅僅在收到現金時。這對於SaaS和訂閱模式的企業尤其複雜，因為收入需在服務交付期間分攤確認。
常見的ARR誇大手法：
- 將逐年遞增的多年期合約按第三年最高價格計算ARR，即使合約有12個月退出條款。
- 以最高單月收入甚至單日收入乘以12或365來推算年度ARR。
- 將非經常性收入（如一次性服務或諮詢費）納入ARR計算。
- 透過KOL高額佣金或「首月極低價，隨後暴漲」的策略吸引用戶，但這些用戶的續費可能性極低。
- 透過「同行互刷」等方式製造虛假熱度與銷售數據。

AI新創公司將面臨更嚴格的財務審查和潛在的監管壓力。

隨著誇大ARR的行為被廣泛揭露，投資者和監管機構可能會要求更透明和嚴謹的收入報告，以避免重蹈過去科技泡沫的覆轍。

AI領域可能出現市場修正或「泡沫破裂」。

基於不可持續的收入指標和過高估值，一旦市場情緒轉變或資金流動性收緊，許多缺乏實質盈利能力的AI新創公司將難以生存，導致估值大幅下跌。

投資者將更重視AI新創公司的實際盈利能力和可持續的商業模式。

市場成熟後，單純的「成長」故事將不再足以吸引投資，具備清晰盈利路徑、高毛利率和穩健客戶留存的AI企業將更受青睞。

1990年代末期

網際網路泡沫形成，大量未盈利的網路公司上市，估值飆升。

2000-03

網際網路泡沫達到高峰並隨後破裂，導致許多網路公司倒閉，市場價值大幅縮水。

2014

美國財務會計準則委員會（FASB）發布ASC 606，標準化收入確認原則，對SaaS等訂閱模式產生影響。

2021

科技產業創投投資達到歷史新高，大量新創公司成為獨角獸，但許多仍處於虧損狀態。

2023-2025

市場對AI新創公司估值過高和潛在泡沫的擔憂日益增加，同時出現關於AI新創公司誇大ARR的報導。

2026-05-17

The Information報導，34家AI新創公司的總ARR接近800億美元，但絕大部分收入集中在少數幾家公司，且多數仍未盈利。

創投與創辦人利用虛報的 ARR 來為 AI 新創公司加冕