綠能車新創Nikola創辦人被以三項詐欺罪起訴!公司發文急切割,股價仍暴跌15%
綠能車新創Nikola創辦人被以三項詐欺罪起訴!公司發文急切割,股價仍暴跌15%

2021年7月30日更新

在被做空公司爆出有多項造假嫌疑、涉嫌詐欺後,Nikola創辦人崔佛.彌爾頓(Trevor Milton)閃電辭去職務,並刪掉推特帳戶從眾人目光下神隱。距離爆出造假醜聞接近一年後,彌爾頓正式被美國檢察官以三項詐欺罪行起訴。

美國曼哈頓聯邦檢察官辦公室在本週公佈起訴書,指控彌爾頓涉及兩項證券詐騙罪(securities fraud),以及一項郵件詐騙罪(wire fraud),在Nikola實際推出產品前,頻繁利用社群媒體、電視等媒介,釋出誤導性的訊息。

美國檢察官史特勞斯(Audrey Strauss)指出,為了吸引投資者收購股票,彌爾頓幾乎在各個層面都有說謊。例如聲稱已獲得價值數十億美元的訂單,實際上只有800輛是有實際簽約。

不過彌爾頓對所有指控均不認罪,並以1億美元交保。

在檢察官公佈彌爾頓起訴書後,Nikola也在同日發出公告,強調他自從去年9月離職後就與公司毫無瓜葛,政府的起訴也是針對他個人而非公司,並聲稱過程中公司一直積極配合政府調查,現在仍致力於實現今年內電動卡車Nikola Tre交車的目標,但Nikola試圖切割的作法,似乎在股票市場上成效有限,當日股價仍舊暴跌15%。

今年6月浩浩蕩蕩上市,掛牌時股價就一度力壓福特的綠能車新創Nikola,近期卻遭做空公司指控是一場「精心策劃的詐騙」,股價在短短幾天內暴起暴落,官方也立刻出面駁斥,並聲稱已採取法律行動,維護他們的名聲。

上週,Nikola與身為底特律三大車廠之一的通用汽車共同宣佈,達成一筆價值20億美元的合作計畫,雙方將攜手打造電動皮卡車(Pick up)、燃料電池卡車對抗特斯拉。

這則強強聯手的消息,令Nikola股價頓時暴漲逾4成,從約35美元一度飆升至超過50美元的高價。然而沉浸在高股價的狂歡沒多久,做空機構Hindenburg Research便發表一份研究報告,指控Nikola只是一場騙局。

Hindenburg Research在報告開頭寫道,「今天,我們揭露了為什麼我們認為Nikola是建立在創辦人崔佛.彌爾頓(Trevor Milton)數十個謊言之上,一場精心策劃的詐騙。」

Hindenburg Research聲稱他們擁有包括電話紀錄、文字訊息、電子郵件、照片等多項證據,「我們從來沒見過一間上市公司詐騙至如此程度,尤其公司規模這麼龐大。」

這份報告一曝光,導致先前因敲定與通用汽車的合作而帶來的股價漲勢已如南柯一夢,幾天內其股價已經跌至比宣佈合作前更低的水準,下跌幅度近4成。

被指控詐欺、隱瞞真相,做空機構羅列Nikola條條罪狀

Hindenburg Research在報告中羅列出Nikola及彌爾頓的欺騙行為,向外界揭示他們是如何靠一句句謊言,堆砌出這間價值逾百億美元的綠能車新創。

例如報告中提到,去年10月時,Nikola曾聲稱將推出一款性能遠超當代的電池技術,成本只要鋰電池的50%,能量密度卻達到4倍之多。然而Nikola沒有告訴外界的是,這宣言實際上是基於一樁新創收購案,且最後他們發現這個電池只是一個「概念」,卻沒有對外澄清。

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Nikola曾聲稱將打造一款成本僅一半、能量密度達4倍的新世代電池,然而宣佈與通用汽車合作時,卻計畫採用通用汽車的電池技術。
圖/ Nikola

實際上,在公佈與通用汽車的合作時,Nikola便宣佈採用通用汽車的電池技術,間接承認那夢幻般的電池只是一場夢。Nikola在今年3月起訴了該新創ZapGo,而ZapGo也在今年7月宣佈破產。

Hindenburg Research還指控Nikola誇大了交易金額,過去他們曾與卡車運輸公司Swift Transportation簽訂一份價值1,600萬美元的合約,然而卻對外聲稱這筆交易價值2.5億美元。

還有一項被《金融時報》證實的指控是,Hindenburg Research聲稱Nikola的宣傳影片是透過在一個斜坡上,讓卡車自然向下滑動,再後製成平地塑造車輛平穩前進的樣子,以掩蓋卡車其實沒有引擎的事實。

Hindenburg Research twitter
Hindenburg Research聲稱Nikola這則廣告是後製而成,以掩蓋卡車沒有引擎的事實。

不過,廣告沒有以實物呈現在科技領域其實相當常見,如華為、三星都曾在手機廣告中,以非手機拍攝的照片充當手機鏡頭攝影效果。

創辦人出面駁斥「惡意中傷」,聲稱已採取法律行動還公司清白

對於做空公司指控,彌爾頓也立刻出面駁斥,譴責做空公司為牟利而不擇手段,發布一份充滿誤導資訊的報告以打擊股價,「我們必須說清楚,這稱不上研究報告,內容也錯誤百出。這只是在貪婪的推動下,為賣空牟利而生的惡意中傷。」

彌爾頓已駁斥了其中一項德國烏姆廠房沒有生產電動卡車的指控,在推特上貼出了多張組裝中的卡車照片,「感謝烏姆工廠組裝團隊讓那些鬧事者知道狀況,我向你們致敬。」

trevor milton twitter
彌爾頓在推特上PO出組裝中的卡車照片,駁斥賣空機構德國廠房沒有生產電動卡車的指控。

彌爾頓聲稱Nikola團隊已花費14個小時整理資訊,來反駁Hindenburg Research的各項指控,但Nikola沒有發布澄清報告,而是聘請律師提交給美國證交所做後續審查,釐清事實真相。

至於Nikola跟通用汽車的合作是否因為這起事件生變?目前兩者都出面聲明合作計畫不變,但這起預料之外的詐欺指控,無疑已為才剛啟程的電動車合作,增添了幾分不確定因素。

資料來源:ForbesThe DriveFinancial TimesHindenburg Research
責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #電動車
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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