创始人CEO该拿多少工资?

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创始人CEO这个头衔很帅吗?但着实是苦逼的干活。今天我们来看下一个初创公司的创始人CEO一般来说该给自己开多少工资。

美国媒体曾经针对美国创业公司做过一项调查,结果显示:美国初创公司的创始人的现金工资一年下来大约在10万美元到25万美元之间,公司首席执行官通常拿的工资最高;奖金大概在0美元到10万美元之间,还有一定的股权,不过几轮融资下来通常也不高,通常在20%以下。

这毕竟是大洋对岸的数字,为了弄清楚国内创始人CEO到底能拿多少钱,虎嗅采访了一些国际知名的风投机构以及初创公司的创始人CEO(在创业团队中一般创始人会出任CEO),本文主要针对的是普通的互联网创业者。

1、初创企业拿多少钱用做人力成本?融资额的1/5-1/3

作为一家初创企业,人力成本是非常重要和重的一项支出。某知名VC告诉我们,虽然企业的人力成本很难说——因为不同行业各不相同——但其中仍有一些规律可循,那就是人力成本约占到融资额的1/5-1/3,而创始人CEO也要从这笔钱中给自己开工资。

以200-300万元人民币之间的A轮融资为例,取一个中间值,即人力成本大概在50万上下,使用时间大约在12-18个月之间,平均到每个月只剩下3.3万的人力成本(如果企业是劳动密集型,则每个月人力成本占比更大,比如一些游戏公司);按照标准的3-4人的初始团队,则每人每个月的平均工资在1万上下,如果有创始团队之外的员工加入,则每人分到的工资会更少一些。

2、谁来决定创始人CEO的工资?

既是创始人又是CEO,工资当然可以给自己开,但创始人CEO定下的工资必须要征得董事会同意。不同的投资人对CEO工资的态度不同——有些投资人觉得越少越好;有些投资人看到CEO给自己定的工资过低,还会往上提一些。

天使投资人曾李青曾在微博上公开表示:

过去五年统计数据告诉我们,创业者CEO工资和企业成功概率成反比。(2013-3-30 10:05)

——他明确反对创始人CEO拿高工资。随后,投资界的蔡文胜、清科倪正东纷纷转发表示赞同。(@蔡文胜: 我所接触的创业公司都证明这数据靠谱!@倪正东: 初创公司,创始团队拿高工资的,坚决不投!)

3、拿多拿少,反映的是“态度问题”

投资人普遍认为,创始人工资拿多拿少,反映的是一个“态度问题”。

对投资人来说,如果CEO的薪水比别人多几千,是可以理解的;多一倍,就觉得有点奇怪了;如果比别人高三倍(投资人:#你TM是在逗我啊#)……这样的态度就会引起怀疑“这个人是不是在想一些什么别的事情啊?”所以对于那些曾在某公司位居高位的人来说,进入创业公司就别想着一定要比原来的工资高了。因为初创公司的人力成本非常紧张,而“我多拿别人少拿,招一个弱一点的人才”这种想法,无论被哪个VC碰上都会觉得很有问题。

虽然有些CEO因为干活多拿到的工资确实稍稍多一些,但在很多初创企业CEO拿的都不是最多的,而是排在第二或第三的位置。但如果有后加(wa)入(lai)的合伙人,那这个人的工资反而会更多一些。

接受虎嗅采访的另一家投资机构则表达出更激进的观点:在拿到A轮或盈利前,之前财务自由的创始人,大部分都不拿工资,其他的联合创始人拿5000-10000/月,保证基本生活成本即可。

所以很多还没有实现财务自由、或者有较大家庭财务压力的创业者,“低工资”这一门槛就是一个挺现实的挑战,很多时候,创业者是需要家庭其他成员来补贴家用的。比如著名的、创业初期吃老婆“软饭”的大众点评创始人张涛,就是这么过来的。

4、CEO靠什么?“股权”大概能算是点儿盼头

以一个有三个合伙人的初创公司为例,创始人拿股权的70%,另外两个人联合创始人各拿10%,然后剩下10%的期权池。

从企业创办到到上市,社交类公司平均需要5年,软件类公司需要8年,而公司每隔一年半会融资一次,每次融资会稀释20%左右,平均算下来在接受了几轮融资后,担任CEO的创始人股份可能已经被稀释到5%-30%之间了,而其他创始人则会更低(最近闹得沸沸扬扬的大股东蔡文胜撤资4399和“骗股”事件,据说也是和4399CTO曹政的股份由之前承诺的1.5%变为万分之七有关)。

当然,在融资之后公司的估值也会有变化,在公司运转状况非常好的条件下,手握大把股权的创始人CEO还是有可能从中获得一些福利的——但也很有限,比如创始人要结婚、家里人生病或买房时,可以向VC抛售一些老股,但一般是1-2个点,否则投资人不会同意。还是那句话:这是态度问题。

而股票分红的方法也不适合初创公司,因为投资人更倾向于把钱留在公司继续运转,除非盈利状况极为良好或已然上市无望。普遍来看,创始人只有在退出(比如上市或收购)的时候才能从掌握的股票中得到一些福利。

梳理一下,国内创始人CEO的年薪水平也已经有了基本的定论:

一、 天使阶段:几十万到几百万的融资金额。年薪在几万-10万,尽量少拿或不拿;

二、 A轮:几百万到千万级别的融资。年薪在几万-二十余万,满足正常开销;

三、 再往后就不一定了。如果CEO要求加薪,要通过董事会同意,董事会一般都会同意的,如果做得比较好的话,每月加个一、两万也无所谓。

最后,我们也找到了三位创始人CEO了解他们的工资情况:他们一位做智能硬件(A轮),一位做在线教育(天使轮),最后一位则是某游戏公司创始人兼CEO(已被收购)——三个人不约而同自称都给自己发了0元工资(其中已被收购那位说的是当初的情况)。

他们各自给出的理由与情况如下:

智能硬件品牌的创始人面临的生活压力颇大,尽管现在分文未取,但他认为自己如果能拿到技术和管理岗位的平均工资才算比较合适,之所以现在并未拿钱,一方面则是让自己全心投入在工作上,另一方面是他们的硬件上市在即(不急于一时);

在线教育的创始人个人资金状况良好,但由于在线教育本身是一项投入高、变现慢的产业,公司没有走上正轨,创始人CEO也并没有拿钱。被问到心中合适的工资水平时,其答曰:“3000元”;

游戏公司的创始人与前两者又有些不同。最开始做游戏开发的时候,该公司几位创始人还未大学毕业,生活压力相对较小,所以一直坚持到游戏开始有流水才按照持股比例分红。由于赶上2011-12年手游好时候,该公司迅速被另一家国内著名游戏开发公司全资收购,几位创始人还没开始想,就已经不用思考这个问题了——他现在已加入了另一家公司。

太低亏待自己,太高坑投资人。一位投资人对虎嗅总结道:“对于创始人CEO来说,钱还是要放在团队上,甚至其工资水平和融到的钱都不应该有太多的关系,而应以公司发展为首先考量。”另一位投资人也表示:“创业是件苦差事,公司的CEO不好当,如果只是为了赚大钱,那可千万别委屈自己了(别来创业了)。”

以下是来自美国《Entrepreneur》杂志作者Pam Newman对创业者如何给自己开工资的建议:

√ 开始创业的头六个月~十二个月的时间内,很可能你不能真正地拿薪水;

√ 应该有足够的储蓄用于生活支出,这样你就不必依赖公司作为个人支出的来源;

√ 当你开始给自己发工资时,不妨假设自己是类似位置上的一名员工,决定自己该拿多少薪水。当公司收入能够支撑整个薪水支出的时候,你就可以给自己发工资了。当你感觉应该拿得更多的时候,要小幅度地增加,补偿的水平应控制在利润允许的范围之内。

√ 如果利润允许,创业者通常在工资以外再提成。出于避税的目的,工资单和提成是分开的。在财务决算中也是分开核算的。

√ 不要仅仅因为有了点多余的现金就增加对自己的补偿。资金应该留下来为未来发展和不可预见的情况所备用。如果你养成了将多余的现金作为补偿的习惯,也许就没有能力在资金方面把握任何对公司不利的不可预见情况。确保公司有备用金以应付困难时期。

虎嗅注:由于事涉个人隐私及敏感话题,文中采访的投资人与创业者皆不愿注明自己名字。请读者见谅。

VINS技术路线与代码详解 VINS技术路线 写在前面:本文整和自己的思路,希望对学习VINS或者VIO的同学有所帮助,如果你觉得文章写的对你的理解有一点帮助,可以推荐给周围的小伙伴们,当然,如果你有任何问题想要交流,欢迎随时探讨。话不多说,下面上正文。 VINS代码地址:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono 参考文档:1.VINS-Mono A R... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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雷递网 乐天 10月18日曾经因创始人分歧陷入风险浪口的比特大陆近期又不平静。近期,多个认证信息为比特大陆员工的账号爆料称,比特大陆由于现金流问题,所有员工9月份的绩效工资被全部扣掉,基本工资也被扣了一半。随后,一份关于比特大陆《关于暂缓发放全体员工9月份部分工资的通知》也在网上被曝光,通知披露,比特大陆2023年9月公司经营现金流仍未转正,尤其是部矿 ( 指矿机进驻矿场 ) 进度严重不达标。比特...

leijianping_ce的博客 330

100 美元“骗走” 15% 股份?估值 10 亿美元的创业独角兽 Stability AI 联合创始人起诉 CEO...

整理 | 屠敏出品 | 优快云(ID:优快云news)2022 年 8 月,一款名为Stable Diffusion 的开源文本生成图像模型横空出世,惊艳四座。一定程度,它的出现加速了 OpenAI 想更早推出 ChatGPT 的决心。而就是这样一款主流的大模型,其背后的公司 Stability AI CEO Emad Mostaque 却陷入了无尽的风波之中。继一个月前刚被质疑学历造假、拖...

优快云资讯 4910

CEO的1元年薪起源

手机更新换代,背后的安迪-比尔定理。还有其他一些大家天天接触但很多人没有深究的一些现象都是怎么产生的呢?又要换手机了现象很多朋友都发现这种事情,刚买来新款的手机速度很快,体验流畅。但是手...

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sofia1217
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