她詐騙50億英鎊兌出6萬枚比特幣潛逃倫敦!史上最大加密貨幣洗錢案曝光
她詐騙50億英鎊兌出6萬枚比特幣潛逃倫敦!史上最大加密貨幣洗錢案曝光
##### 一名華人外送員,捲入橫跨中英的龐大洗錢案 編者按:近日,隨著主犯Zhimin Qian(又名 Yadi Zhang)在倫敦法庭認罪,這起涉及61,000多枚比特幣、案值高達55億英鎊的騙局,終於迎來了關鍵節點。它是英國迄今爲止規模最大的加密貨幣案件,一名在倫敦送外賣的普通華人,捲入了橫跨中英的龐大洗錢網路中。

故事的開端帶著戲劇色彩。Jian Wen,一位在倫敦過著清貧日子的單身母親,因爲一則微信上的管家招聘廣告,認識了神秘的女富豪Zhimin Qian。很快,她的生活徹底改寫,從外賣店樓上的宿舍搬進月租1.7萬英鎊的漢普斯特德豪宅,開奔馳,買奢侈品,環球旅行。表面上是一齣「麻雀變鳳凰」的故事,背後卻是一個巨大的犯罪深淵。

這筆巨款的源頭,可以追溯到2014至2017年。那幾年,Zhimin Qian在中國策劃了一場大規模投資騙局,從超過12.8萬名投資者手中捲走資金,其中大多數是老年人。她隨後將這筆錢兌換成比特幣,帶著數位資產潛逃英國。Jian Wen的角色,則是她在倫敦的代理人,負責把這些黑錢洗白。

她們的洗錢手法簡單粗暴,買珠寶、名表、豪車,甚至盯上倫敦頂級房產,其中包括一棟標價2,350萬英鎊的七居室豪宅。這種消費水準與Jian Wen申報的收入(年不足6,000英鎊)形成了刺眼反差,也正因如此,觸發了英國的反洗錢警報,將整個犯罪網路暴露出來。

倫敦警察廳經濟與網路犯罪指揮部負責人Will Lyne說,這是英國歷史上最大的洗錢案之一,也是全球案值最高的加密貨幣案件之一。他介紹,警方通過細緻調查,並與中國執法部門展開前所未有的合作,最終掌握了足夠證據,確認Qian試圖在英國清洗的加密資產來自犯罪。

這起案件的偵破歷時七年,是一場跨國追捕。它揭示了加密貨幣如何被利用來轉移和隱藏非法所得,也折射出現代金融犯罪的複雜性。倫敦警察廳與中國天津、北京的執法團隊緊密協作,最終將主犯繩之以法。

Jian Wen已在2024年5月因洗錢罪被判處六年零八個月監禁,她始終辯稱自己被蒙蔽、遭人利用。如今,隨著主犯Zhimin Qian認罪,這條犯罪鏈條的最後一環也已落定,等待她的將是法律的裁決。

##### 與收入不符的消費,敲響英警方警鐘 以下是一篇寫於 2024 年的深度調查報導,記錄了這宗英國史上最大加密貨幣洗錢案的來龍去脈。

2017年9月,Yadi Zhang抵達倫敦幾周後,Jian Wen便辭去了中餐外賣店的工作,搬離員工宿舍,入住漢普斯特德荒野附近一棟價值500萬英鎊的六居室豪宅。

兩人對外宣稱經營國際珠寶生意,在日本、泰國和中國從事鑽石與古董貿易。她們周遊世界,在哈羅德百貨花費數萬英鎊購買設計師服飾與鞋履。

在這段新生活中,Wen購入一輛2.5萬英鎊的賓士E級轎車,並將兒子送入學費每學期6,000英鎊的希思賽德預備學校。

但當她試圖購買倫敦一些最昂貴的房產時,警鐘敲響了。這些房產包括一棟價值2,350萬英鎊、帶遊泳池的七居室豪宅,以及一棟1,250萬英鎊、配有影院和健身房的別墅。

然而,Wen在2016/17財年申報的收入僅爲5,979英鎊,且完全無法解釋用於支付房產的比特幣來源。2018年10月31日,警方首次突擊搜查了兩人的住所。

Jian Wen 在南華克刑事法院受審。
圖/ CPS

直到兩年半後,調查人員才意識到,他們實際上已經完成了英國史上最大規模的加密貨幣繳獲,在一個數字錢包中查獲超過61,000枚比特幣。

這些比特幣在當時價值約14億英鎊,而到2024年3月,其市值已超過30億英鎊。與案件相關的23,308枚比特幣仍在流通,如今的價值也已超過10億英鎊。

##### 50億英鎊投資詐騙案 法庭證詞顯示,這些比特幣源自45歲的Zhang在中國策劃的一起價值50億英鎊的投資騙局。2014至2017年間,她透過虛假的財富計劃欺騙了近13萬名投資者,隨後持假冒的聖基茨和尼維斯護照進入英國。

Wen並未被指控參與詐騙本身。Zhang的本名是Zhimin Qian,目前已逃離英國,下落不明。

42歲的Wen被判定在2017年10月至2022年1月期間犯有一項洗錢罪。陪審團在南華克刑事法院的審理中,未能就另外兩項類似指控達成一緻。檢方表示不會尋求重審,Wen將於5月10日接受量刑。

她們在漢普斯特德租了一棟月租 17,000 英鎊的房子。
圖/ CPS

在去年的審判中,Wen被判無罪的另外10項洗錢指控未被公開報道。原因是擔心一旦披露相關數字,可能引來駭客盯上那些持有被繳獲加密貨幣的公司。

作爲A級囚犯,Wen身材嬌小,戴著一副大圓眼鏡,被銬著帶到證人席。她作證時,門口站著兩名法庭警官。

她向陪審員講述了自己的背景:出身於中國的一個工人階級家庭,後來結識了丈夫Marcus Barraclough,並在2007年懷孕時持配偶簽證來到英國。

Wen 在瑞士參觀 Lindt 巧克力店。
圖/ 倫敦警察廳
##### Wen的生活方式轉變 兒子出生後,這段婚姻破裂了,Wen在利茲過著清貧的生活,在那裡她先後獲得法律文憑和經濟學學士學位。2017年夏天,她搬到倫敦。

那時,她已經開設了加密貨幣帳戶,在一本印有動畫角色的筆記本上做著細緻記錄。但她聲稱自己「完全不知道」很快就會捲入如此巨額的比特幣交易。

在倫敦東南部Abbey Wood的一家中餐外賣店工作時,她申請過數十份工作,住在餐廳樓下的房間里。直到在微信上看到一則管家招聘廣告,她才第一次在肯辛頓的五星級皇家花園酒店見到Zhang。此後,她在簡歷中把這份工作寫成「高淨值人士的住家私人助理」。

不久之後,兩人支付了40,000英鎊押金和半年的預付租金,搬進了漢普斯特德一棟月租17,000英鎊的房子。隨後,Wen前往泰國和杜拜旅行,兩人也頻繁出入歐洲各國。

Zhang使用「Rose」、「Emma」、「Hua Hua」等化名,刻意避開與中國有引渡協議的國家。

Wen 試圖購買漢普斯特德房產。
圖/ 倫敦警察廳
##### 漢普斯特德豪宅和托斯卡納別墅 她們將比特幣兌現金,用來購買高價珠寶。收據顯示,在蘇黎世Christopher Walser Vintage Diamonds花費了25,600英鎊和18,750英鎊;在瑞士Van Cleef & Arpels,則買下了兩塊手錶,價格分別爲約49,300英鎊和69,900英鎊。

2017年底三個月內,Wen名下的會員卡在哈羅德百貨的消費超過90,000英鎊,支出涵蓋女裝、珠寶和鞋履。她在法庭上辯稱:「我只是負責拎包的。」

Wen還在迪拜購入兩套公寓,總價超過500,000英鎊,並一度考慮在托斯卡納買下一棟價值1,000萬英鎊、帶海景的18世紀別墅。

Wen 在德國旅行。
圖/ 倫敦警察廳
警方突擊搜查中發現的成捆現金。
圖/ CPS

她們在倫敦購房的嘗試觸發了反洗錢審查。由於無法解釋比特幣的來源,這些數百萬英鎊的交易全部告吹。

Wen起初聲稱加密貨幣來自挖礦,後來又改口說是「愛情禮物」。她甚至起草了一份贈與契約,寫明Zhang曾送給她3,000枚比特幣,當時價值約1,500萬英鎊。

檢方認爲,Wen實際上扮演了代理人的角色,幫助掩蓋被盜資金的來源,這些錢被轉化爲加密貨幣,以便從中國轉移出去。

大律師Gillian Jones在庭審中指出,當Zhang抵達倫敦時,她需要把比特幣變現,或轉化爲「房產、珠寶或其他高價值物品」。

Wen承認自己參與過部分比特幣的處理安排,但堅持稱並不知道這些資產源自犯罪。她強調自己被「老闆」欺騙了:「我們很親近...但現在回想起來,我被嚴重利用了。我不知道她在哪裡。」

警方表示,他們仍在積極追捕Zhang。

本文合作轉載自:《深潮 TechFlow》

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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

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