【莊世金會計師觀點】技術入股卻導致天價欠稅-避免稅災的兩個方法

以技術入股可不可行?

個人持有的技術,若想要用技術來作價,投資公司到底可不可行?這個技術作價的程序是可行的。但是若是聚焦在,技術作價可不可行,其實就是劃錯重點了。傳統的技術作價,常見的問題是作價成功之後,稅務的問題怎麼解決。

稅災案例

以下截錄於 ETtoday 財經「稅官行政裁量權過大!海歸科技人葉揚春淪百萬稅災戶」新聞:

稅災戶 DNA 晶片技術學人葉揚春出面控訴,技術性入股卻被稅官曲解為薪資所得。葉揚春於 2000 年響應經濟部號召,將 DNA 晶片技術帶回台灣並進入一家公司,雙方談好以技術入股方式,且增資過程完全按照政府法令,並報請經濟部核准。幾年後竟然收到天價稅單,國稅局將股票當作他的薪資所得,並處以 4 成稅率課稅,要他背負逃漏稅 400 萬的罪名,還因欠稅被限制出境,導致妻離子散。

葉揚春指出,股票與薪資所得的課稅方式完全不一樣,當時國稅局要求補繳 400 萬的稅金,「我當然不服氣,就跟國稅局打行政救濟。」但這中間法務部執行署就開始祭出處罰,「拿走我銀行所有的現金、通知我的雇主扣 3 分之 1 的薪水、也限制我出境。」

葉揚春指出,在這期間也有把股票拿給執行署去估價,當時估價的金額約 390 餘萬,但國稅局堅持只能用現金繳稅,不能以股票抵稅,依舊限制葉揚春出境,葉揚春質疑,「這一點我真的搞不清楚,當時你們(國稅局)要扣我稅的時候,股票就等同現金,現在我把股票給你們了,怎麼就不等同現金了?」稅官行政裁量權過大,技術性入股卻被稅官曲解為薪資所得,導致不少人才對創業卻步。

個人技術作價,按傳統來說,會產生及製造稅災,都是因為事前沒有先想清楚如何使用技術作價的優點。舉例來說:甲投資 1 千萬元,乙憑著自身的技術作為技術股,雙方約定甲佔 40%,乙佔 60%,乙有經營權,傳統的股權表格如下。

表格 1:個人技術作價傳統的股權規畫

傳統的技術作價,依據「生技新藥產業發展條例」第 7 條及第 8 條、「中小企業發展條例」第 35 條之 1 及「產業創新條例」第 12 條之 1、第 12 條之 2 等都有相關規定。

避免稅災方法一:記得申請緩課,賣掉股票才課稅

一種是緩課的規定,就是技術作價變成股票當下不課稅,等到技術作價的股票賣掉才在賣掉的時點課稅。緩課的規定是一種租稅優惠,是需要申請經過政府機關審核通過才能使用的權利。另一種是技術的投資人可依照售價的 30% 扣抵成本費用,也就是技術作價 1000 萬台幣,課稅的基礎是 1000 萬 X(1-30%)=700 萬台幣。

緩課股票是種租稅優惠,需要申請才能使用,若漏未申請就會收到國稅局的稅單要求要補稅罰款。至於技術作價按 30% 扣抵成本費用,也是一個很誇張的數據,畢盡可以製作出一個技術,創作人需要嘔心瀝血絕非按照 30% 的成本費用率可以補償的。另一個角度來說的話,技術作價課 70% 的重稅,其實是貶抑技術的創新,並非鼓勵技術的創新。

避免稅災方法二:技術入股可以用無面額股票

解決上列技術作價的另一種方式,其實是用無面額股的方式來處理。無面額股在最近修法通過總統於 107 年 8 月 1 日公布行政院尚未公布施行日期的新公司法,已經核准一般股份有限公司可以採行無面額股,修法前是僅有閉鎖性公司才能使用的制度。

早期的制度是股票都必須要設定面額,一股可以定 10,000 元、1,000 元、10 元及 1 元都有人用。2018 年初才開放面額可以用 1 元以下的面額,說實話,也還實在不夠用。面額股的面額在法律上最大的用途,只是拆分投資款分成股本及溢價,只是要滿足法律上的規定而已,而且採用面額股為了要滿足傳統的資本三原則的資本維持概念,是禁止折價發行的(面額 10 元時,若是市價低於 10 元,不能用低於面額的方式讓投資人認購),這對於實質的經濟發展,市場真實價格的反映,實質上對經濟似乎沒有什麼太大的幫助。

通常在談判要投資入股的時候,常常談的是要給多少股權比例,及付多少錢的投資金額。在有面額的規定,當談好投資的 MOU,要簽訂書面的合約的時候,投資人看到佔比所拿到的持股及換算出來的面額,才會發現自己投資的溢價怎麼這麼高,殊不知面額只是一個假議題,想定多少就多少,目的是法律的要求,跟實質的價格價值沒有關聯性,反而造成投資人或募資創業家的困擾。

無面額股的設定,某些程度解決了上列股份無法折價發行的問題,讓股票的發行更能貼近市場。舉上例而言,若是技術出資的投資人要佔到六成的持股佔比,就必需要認定技術出資的乙,拿到一千五百萬的課稅股份價值,而加以課稅。問題是這個價值是真的拿到手上的價值嗎?

其實這是投資人雙方認為投入公司的營運可以獲得的價值,並不是乙馬上就拿到的價值。問題是這個價值必需要透過公司的營運,才能夠轉換為真實的營收,若是現行的規定,將這個投入的價值在雙方投入公司營運的階段就課稅,還沒有獲得獲利,這樣子的課稅機制其實不甚合理,也違反了稅務上所謂的「拔鵝毛理論」。

無面額股的設定可以讓有錢的人出錢,有技術的人出技術,有經營能力的人出經營能力,這樣子才有辦法去整合出一個互補互利能賺錢的公司。

股權規畫變成以下的方式:

表格 2:個人技術作價的股權規畫-採用無面額股

當然在規畫的過程中要避開公司法,當次增資股權價格需歸於一律的規定,所以需要做成兩次的增資程序。

值得注意的是,透過無面額股的投資規畫,持有技術的投資人是透過對價關係購買到股份的,既然是透過對價關係持有股份,自然無傳統的技術作價所產生的個人財產交易所得的問題。

Photo Credit: Shutterstock / 達志影像
Photo Credit: Shutterstock / 達志影像

讓每個員工都成為 AI 詠唱師!APMIC 大型語言模型與 HPE 伺服器助 AI 加速落地

APMIC 推出的「CaiGunn 開講」在地化大型語言模型,結合 HPE ProLiant DL320 Gen11 和 DL380a Gen11 伺服器,提供高效生成式 AI 應用,助企業加速 AI 專案部署。 透過強大的硬體支持,該模型在智能客服和知識管理上顯著提升效率,解決應答率低和內部文件管理問題,強化企業競爭力。

生成式 AI 持續帶動產業革命,無論是內容生成、智慧客服、程式轉寫等領域均展現出絕佳的回應能力,成企業轉型及強化競爭力的關鍵武器,企業無不將導入生成式 AI 視為最重要的下一步布局。然而,在人才不足、預算有限的狀況下,企業若單憑一己之力推動生成式 AI 相關專案,恐將陷入推動時程長、成效難以預估等困境,故導入市面上的成熟 AI 模型被認為是最佳解方。

不過,生成式 AI 市場百家爭鳴,如雨後春筍般出世的 AI 公司及解決方案令人目不暇給,彷彿「亂紀元」般讓企業無所適從。而 APMIC(亞太智能機器)指出,企業要導入生成式 AI 模型強化競爭力時,可從兩大關鍵面向下手,如讓內部更多人能夠參與並投入 AI 專案的開發;以及所選 AI 解決方案是否涵蓋完善的系統整合,減少需要做出更多選擇和評估的時間。

AI 讓溝通不可限量  APMIC 助企業強化智能客服及內部知識管理

「CaiGunn 開講」是由 APMIC 打造的在地化大型語言模型,企業人員只要將現有的文章、網站或是文件資料上傳,不須撰寫任何程式,就能打造出最聰明且接地氣的聊天機器人。此大語言模型更支援各種資料格式的訓練,包含文字檔案、表格和網站爬蟲等,並且能夠根據特定任務進行微調,以提高在特定領域的表現。

▲「CaiGunn 開講」介面示意圖
▲「CaiGunn 開講」介面示意圖

在節省人力、加速專案時程等前提下, APMIC 獨家推出資料整理自動化機制,藉由系統之間 API 串接、資料去識別化、資料自動貼標與轉換等步驟,可快速利用資料進行訓練與調校的速度。「CaiGunn 開講」內建核心引擎判斷意圖機制,可節省客服系統的 20% 回覆時間,加上產品內建的提示範例達 100 多組,助每個員工都一鍵套用、輕鬆能成為善用 AI 工具的工程師「詠唱師」。

軟硬整合是關鍵 HPE ProLiant Gen11 伺服器 專為 AI 應用而生

APMIC「CaiGunn 開講」整合專為 AI 應用所設計的 HPE ProLiant DL320 Gen11 / DL380a Gen11 伺服器,藉由內建加速器的 Intel Xeon Scalable 系列處理器與 NVIDIA GPU 晶片之間搭配,能協助企業將 AI 模型於公司內部快速落地,可實現絕佳的 AI 效能,以及最優異的應用程式可攜性。 Intel Xeon Scalable 系列處理器內建加速器,可實現更優異的核心效能和無與倫比的 AI 效能,以及最優異的應用程式可攜性。

近年來, HPE 在 AI 領域也投入大量資源,推動多項創新和應用。其中, HPE ProLiant DL320 Gen11 / DL380a Gen11 伺服器即為是專應對生成式 AI 應用的需求而生,主打可以免去開發和部署生成式 AI 基礎架構的複雜性,助企業加速完成「對話式搜尋」、「業務流程自動化」和「內容創作」等生成式 AI 模型的部署。 HPE ProLiant DL320 Gen11 伺服器是專為邊緣 AI 應用設計,最多可安裝四張 NVIDIA L4 GPU 卡,同時內建 NVIDIA Metropolis 工具;而 HPE ProLiant DL380a Gen11 伺服器則是為生成式視覺 AI、自然語言 AI 模型等應用設計,最多可安裝四張 NVIDIA H100 GPU 卡,同時亦提供 NVIDIA AI Enterprise 軟體套件。

APMIC 認為,讓 AI 模型透過系統整合真正落地的方案是這個時代所需,將與 HPE 一起持續協助客戶更加便利且深入地使用 AI 。他們也深信,讓企業內部更多人能夠參與 AI 的世界,不需要任何程式編寫或數據處理知識也能輕鬆使用,更是企業迎戰 AI 時代的關鍵思維。

因應不同企業運用場景,目前 APMIC「CaiGunn 開講」大型語言模型有 Mini、Pro、Ultra 等三種 AI 模型供選擇 ,應用場景涵蓋「GenAI 智能客服」,協助大幅解決應答率過低、或者回覆的內容與事實不符的問題,有效降低風險並強化企業形象;以及「GenAI 知識管理」,透過上傳並整理四散各處且格式不一的公司文件,員工只要透過問答形式,即可獲得想要的資訊,解決內部工作效率問題。在 APMIC 技術團隊的全方位顧問服務協助下,結合 HPE ProLiant DL320 Gen11 /DL380a Gen11 伺服器 的強大 AI 算力,企業不光可縮短推動 AI 專案執行速度,也能降低整體成本支出,強化在市場上的競爭力。 

本文章內容由「APMIC & HPE & Intel」提供。