一封檢舉信、一篇報導,揭發Theranos美女CEO「一滴血」的醫療騙局!
一封檢舉信、一篇報導,揭發Theranos美女CEO「一滴血」的醫療騙局!

本文摘自《惡血:矽谷獨角獸的醫療騙局!深藏血液裡的祕密、謊言與金錢》,商業周刊出版

2006年11月17日。提姆.坎普(Tim Kemp) 有好消息要告訴團隊。

曾在IBM擔任高階經理人的坎普,現在是Theranos 生物資訊部門的負責人。Theranos 是一家新創公司(startup),開發最先端的血液檢驗系統。這家公司才剛完成首場大型現場展示,對象是製藥大廠。年僅22歲的創辦人伊莉莎白.霍姆斯(Elizabeth Holmes)飛到瑞士,向歐洲製藥巨擘諾華(Novartis),展現自家血液檢測系統的厲害之處。

坎普寫了封電子郵件給部門15位同事:「伊莉莎白早上打電話給我,表達了謝意,還說『展示很完美!』她特別要我謝謝大家,讓各位知道她很感謝。另外她還提到,諾華非常驚豔,甚至要我們提出財務合作的計畫。此行圓滿達成任務!」

這是Theranos 很關鍵的一刻。至此,這家成立3年的新創公司,不再只是霍姆斯當初在史丹佛宿舍裡突發奇想、雄心勃勃的點子,而是晉升為一家跨國大企業有興趣採用的實際產品。

政商名流加持,管理團隊陣容堅強,幫公司加分不少

展示成功的消息,一路傳到高階主管辦公室所在的二樓。

其中一位高階主管是亨利.莫斯利(Henry Mosley),Theranos 的財務長,八個月前才加入,也就是2006年3月。莫斯利穿著一身皺皺的衣服,綠色雙眼透著洞悉一切的銳利,個性不疾不徐,是矽谷科技圈的老鳥。成長於華盛頓特區的他,在猶他大學(University of Utah)取得MBA,隨後在1970年代末期來到加州,從此沒離開。他第一份工作是在晶片製造商英特爾(Intel,矽谷的先驅之一),後來陸續掌管四家科技公司的財務部門,帶領其中兩家股票上市。Theranos 絕對不是他的第一次。

莫斯利之所以加入Theranos,是衝著聚集在伊莉莎白身邊的人才和經驗。儘管伊莉莎白很年輕,身邊圍繞的人卻盡是閃耀的明星。她的董事長是唐納.盧卡斯(Donald L. Lucas),1980年代中期栽培出身價億萬美元的軟體創業家賴瑞.艾利森(Larry Ellison),協助艾利森帶領甲骨文公司(Oracle Corporation)股票上市。而盧卡斯和艾利森也拿出自己的錢投資Theranos。

董事會還有位名號響叮噹的成員──錢寧.羅伯森(Channing Robertson),史丹佛工學院副院長。羅伯森是史丹佛的明星師資之一,1990年代末期,由於他的專業證詞:香菸具有令人上癮的特性,使菸草業者不得不跟明尼蘇達州達成指標性的天價和解(65億美元)。根據莫斯利少數幾次跟羅伯森的互動,羅伯森對伊莉莎白有很高的評價。

此外,Theranos 的管理團隊也很堅強。坎普在IBM待了30年,商務長黛安.帕克斯(Diane Parks)在藥廠和生技公司有25年經驗,產品資深副總約翰.郝爾德(John Howard)以前在Panasonic 掌管製造晶片的子公司。小小的新創公司就能網羅如此等級的高階經理人,實屬罕見。

不過令莫斯利買單的,並不只是董事會成員和高階管理團隊。Theranos 鎖定的市場非常龐大,各大藥廠每年花在新藥臨床試驗的金額高達數百億美元,若是能成為藥廠不可或缺的夥伴,只要分到那筆金額的一小部分,就賺翻了。

伊莉莎白要求莫斯利整理一些財務估算,以便她拿給投資人看。莫斯利第一次提供的數字不合她意,於是他向上做了調整。調整過的數字讓他有點不安,但他心想,只要公司每件事都執行得很完美,這樣的數字還算在合理範圍內。況且,創投(venture-capital)業者也心知肚明,想方設法取得資金的新創公司往往會誇大預估,這是遊戲的一部分。創投甚至對此有個術語:曲棍球桿預估,意指像曲棍球桿的形狀一樣,營收先是停滯好幾年,然後奇蹟似直線竄升。

莫斯利不確定自己是否完全了解的部分是: Theranos 的技術到底可不可行。每當有潛在投資人上門,他便帶他們去找蕭內克.羅伊(Shaunak Roy),Theranos 的共同創辦人。蕭內克是化工博士,曾在史丹佛和伊莉莎白於羅伯森的實驗室共事。

蕭內克會將自己的手指扎出幾滴血,然後滴到一個信用卡大小的白色塑膠匣,接著把塑膠匣插入如烤麵包機大小的長方形盒子裡。這個盒子稱為「讀卡機」,可以提取出塑膠匣的數據訊號,再用無線方式將訊號傳送給伺服器,由伺服器分析數據後再將結果傳送回來。大致是如此。

當蕭內克為投資人示範這套系統時,會指著電腦螢幕,螢幕上顯示血液流過讀卡機內的塑膠匣。其實,莫斯利並不理解其中的物理或化學原理,但這不關他的事,他是財務人員,只要這套系統能成功顯示結果,他就很高興,而每次也都有結果。

檢測系統不穩、被隱藏的展示結果,讓員工開始不安

幾天後,伊莉莎白從瑞士返回,臉上掛著微笑、四處閒晃。莫斯利心想,這更加證明瑞士之行非常順利。倒不是說這樣的她很不尋常,她是個積極樂觀的人,具有創業家無上限的樂觀,喜歡在寫給員工的信裡用「extra-ordinary」(非常不凡)來形容公司使命,「extra」(非常)還特別用斜體字再加上連字符號來強調。這的確有點過頭,但似乎真的發自內心,而莫斯利也很清楚,矽谷成功的創業家都如同傳福音般報喜不報憂,憤世嫉俗是無法改變世界的。

可是很奇怪,陪同伊莉莎白前往瑞士的同事,似乎不像她那麼興致勃勃,其中有幾個甚至一臉垂頭喪氣。

是誰的狗狗被車子碾到了嗎?莫斯利半開玩笑納悶著。

他漫步走下一樓,公司60位同事大多一群群坐在一樓的小隔間。他視線尋找著蕭內克,想必蕭內克知道什麼他不知道的事。

蕭內克起初謊稱自己什麼都不知道,不過莫斯利感覺他有所隱瞞,不斷追問下,他才逐漸卸下心防,承認Theranos 1.0(這是伊莉莎白給這套血液檢測系統取的名字)並不是每次都能用。他說,其實有點像擲骰子,要碰運氣,有時會出現結果,有時不行。

這是莫斯利聞所未聞的大新聞,他一直以為這套系統很準確可靠。每次投資人來看時,不是都運作得好好的嗎?

呃……每次「看起來都運作得好好的」,背後其實是有原因的,蕭內克說道。電腦螢幕上出現的影像是真的—血液流過塑膠匣,流入一個像井一樣的小通道—但是有沒有結果就不得而知了。

於是他們預先錄下某次有結果的檢測,在每次展示的最後出現的結果就是事先錄好的。

莫斯利聽得目瞪口呆。他以為檢測結果是即時從塑膠匣裡的血液提取出來,而他帶來參觀的投資人當然都這麼以為。蕭內克剛剛所描述的情況,聽起來就像一場騙局。你可以用滿滿的樂觀向投資人推銷,也可以不掩飾你對成功的飢渴,但這中間有一條不能跨過的線。而現在,在莫斯利看來,已經跨過去了。

那麼,諾華那邊到底發生了什麼事?

莫斯利無法從任何人口中得到老實的答案,不過現在他開始懷疑諾華的展示會上動了同樣手腳。他的猜想果然沒錯,伊莉莎白帶到瑞士的兩台讀卡機在一抵達就故障了,跟她一同前往的員工整晚沒睡、努力搶修。隔天早上展示時,為了掩飾這個問題,提姆.坎普在加州的團隊傳了假的檢測結果過去。

揭露公司問題,換得立即資遣

那天下午,莫斯利跟伊莉莎白有有一種不屬於她那個年紀的大器風采,大大的藍色雙眼盯著你看,眨也不眨,彷彿你就是全世界的中心,近乎催眠,再加上她異常低沉的男中音嗓音,更增添迷惑效果。

莫斯利決定先按捺下疑慮,讓會議順其自然進行。Theranos 剛結束第三輪募資,不管從什麼標準來看都是不同凡響的成功:前兩輪向投資人募到1,500萬美元,第三輪又募到3,200萬美元。這些數字還不算什麼,最驚人的是Theranos 最新估值──1億6,500萬美元!沒有多少成立3年的新創公司,敢說自己值這麼多錢。

之所以有這麼高的估值,一大原因是Theranos 告訴投資人它已經跟幾家藥廠達成合作協議。根據一份簡報,其中一張投影片列出Theranos 已和五家公司談妥六筆交易,未來一年半可衍生1億2千萬至3億美元的營收;此外,還列出15筆正在談判的交易,如果都成功敲定,營收可望達到15億美元。

製藥公司將會採用Theranos 的血液檢測系統,來監控病人對新藥的反應。進行藥物臨床試驗時,塑膠匣和讀卡機會放置在病人家中,患者每天自己扎手指幾次,再由讀卡機將他們的血液檢測結果,傳送給委託臨床試驗的藥廠。若結果顯示藥物反應不佳,藥廠立刻就能減少劑量,不必等到試驗結束。如此一來,藥廠的研發成本足足可降低三成之多。投影片上大致是這麼說的。

自從有了早上的發現,莫斯利開始對以上這些說法愈來愈不安。一來,從他進入公司至今8個月,他從未看過任何藥廠合約,每次他問起,總是被告知「法務部門正在審閱中」。更重要的是,他之所以同意做出那些深具野心的營收預估,全是因為他以為公司的系統是準確可靠的。

如果伊莉莎白跟他一樣感到不安也就算了,但是並沒有。她一派輕鬆開心,新出爐的估值更讓她得意破表,她告訴莫斯利,董事會可能會有新成員加入,意味著投資人名單愈來愈長。

眼見正是提起瑞士之行和辦公室傳言的好時機,莫斯利順勢開口提起。伊莉莎白承認有問題存在,但她聳聳肩不以為意,她說問題很容易解決。

莫斯利對她的說法感到半信半疑,於是提出蕭內克告訴他的展示情況。莫斯利說,如果展示不完全是真實的,就應該停止,「我們欺騙了投資人,不能繼續這麼做。」

伊莉莎白突然臉色大變,幾分鐘前的興高采烈瞬間消失無蹤,換上一臉敵意,就像某個開關被切換,她冷冷地盯著她的財務長。

「亨利,你不是團隊成員了,」她用冷冰冰的語調說:「我想你應該馬上離開。」

沒有搞錯,伊莉莎白不只要他離開她的辦公室,而且要他離開公司,馬上!莫斯利就這樣被開除了。

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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