矽谷「惡血」落幕!美女創辦人確定坐牢11年,回顧這場世紀騙局
矽谷「惡血」落幕!美女創辦人確定坐牢11年,回顧這場世紀騙局

曾經的「女版賈伯斯」,過去矽谷最受矚目、最年輕的女富豪伊麗莎白.荷姆斯(Elizabeth Holmes)如今是「惡血」一書的主角,領導矽谷最大騙局詐欺投資者,於今年1月獲罪。上週四,美國聯邦地區法院於18日裁定她應服刑超過11年。

荷姆斯現年38歲,因創辦的新創驗血公司「Theranos」技術的重大缺陷以及荷姆斯瞞天過海,詐欺矽谷投資人,年初被陪審團判決3項電匯詐欺罪與1項共謀實施電匯詐欺罪成立。歷經了長達數年的法院訴訟之後,135個月的監禁將於明年4月底開始。

「滴血驗病」奇蹟,來自謊言、炒作與威嚇

荷姆斯自2003年從史丹佛大學輟學並創業,對外聲稱的奇蹟甚至使不少重量級人物背書,2014年Theranos市值一度炒作到90億美元。但在2015年,《華爾街日報》記者調查揭開了這家公司的真相、技術層面的「重大不準確」,甚至爆出知情的員工遭威脅與封口。

回顧2018年9月,苟延殘喘的Theranos終於轟然倒塌,後續的調查與法院攻防也是一段拖延了數年的拉鋸戰。

在2020年Covid-19疫情爆發後,審判進度就被一再拖延,推遲到2021年初。但荷姆斯又以懷孕為由,再度推遲至該年8月底。

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圖/ Krista Kennell via shutterstock

瞞天過海,掩蓋重大失敗

不過庭訊中,荷姆斯承認未經授權就在Theranos的報告中添加了一些製藥公司的標誌,除此之外,為了掩蓋Theranos儀器的重大不準確,荷姆斯也坦承,報告的結果數據是來自競爭對手的設備。

這些製藥公司標識,誤導了投資者,讓他們以為這些大型製藥公司已經認證了Theranos的技術。但荷姆斯辯稱,她添加標章是為了表明,研發是與這些公司合作的,但現在看來她希望自己「以別的方式達成」。

而她也向投資者隱瞞了Theranos使用改裝的他廠設備,由於誇大的「滴血驗病」無法達到想要的檢驗成果,因此使用他廠機器的數據結果來代替自家儀器。但她卻辯稱,她隱瞞是因為公司律師告訴她,公司對機器設備的改動調整屬於商業機密,因此該資訊不可洩露。

在她被定罪時,陪審團認定荷姆斯知道Theranos的血液檢測設備實際上沒有用,但她仍然不顧一切地繼續向投資者推銷這些設備。

延伸閱讀:《惡血》霍姆斯4項罪名成立,恐吃終身牢飯!她的神話如何從頂峰到破滅?

稱「受到委屈」,自比女巫審判受害者

曾與她密切合作的人表示,在審判開始前,荷姆斯「感到委屈,就像塞勒姆女巫審判受到了委屈」。「塞勒姆女巫審判」指的是17世紀美國麻州當地迷信以及對疾病的恐懼偏執等原因,所帶起的一連串宗教審判案件,最後有172人被指控施行巫術。

荷姆斯的法院審判於2021年9月開始,檢察官指出「因為缺乏時間與金錢,伊麗莎白.荷姆斯決定撒謊。」而辯方辯稱,儘管Theranos最終瓦解了,但「失敗不是犯罪;盡最大的努力卻達不到目標不是犯罪。」

最終,荷姆斯被判的罪名都與詐騙投資有關,沒有因患者不準確測試結果而被定罪。但在今年5月提交的文件中,荷姆斯的律師仍主張她應被無罪釋放,稱證據「不足以定罪」。

前夥伴兼男友也被控詐欺

Theranos前總經理兼營運長巴爾瓦尼(Ramesh Balwani)也因12項指控而背叛詐欺罪。在荷姆斯的審判中,荷姆斯也指控她的前男友巴爾瓦尼利用兩人的親密係操縱她,對她進行言語暴力與性虐,對她造成重大影響。巴爾瓦尼則不承認自己自己曾虐待霍姆斯。

但檢察官則反駁認為,這些受虐事件與荷姆斯面臨的詐欺罪名無關。因此目前兩人案件被分開審理。

巴爾瓦尼自荷姆斯輟學並創業不久,就成為了Theranos的第二把交椅。但在2016年兩人分手後,巴爾瓦尼就被迫離開了該公司。

世紀騙局宛若戲劇,好萊塢搶翻拍

儘管是發生在現實世界的世紀騙局,但其精彩程度以堪比戲劇。除了由當時《華爾街日報》爆料的調查記者約翰.凱瑞魯(John Carreyrou)所寫的《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》一書,各大影視媒體也爭相翻拍,而影視串流平台Hulu限定的《新創大騙局(The Dropout)》就於今年3月首播,由Amanda Seyfried飾演女主角伊麗莎白.荷姆斯,並由Naveen Andrews飾演巴爾瓦尼。

資料來源:路透社Business Insiders

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #矽谷 #新創企業
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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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