Mark Cuban 談為何 AI 能讓一人創業者成為兆元富豪

Mark Cuban 主張，美國醫療不是市場失靈，而是市場被操弄；而最快的解方，是僱主在簽下保險合約之前，先讓 AI 把合約讀過一遍。這集對談把大部分時間花在這個「合約談判」論點上，也談到 Cuban 的 Cost Plus Drugs 佈局（郵寄處方、折扣卡、醫院製造，以及貨櫃大小的「pod」），以及為什麼 UnitedHealth、CVS、Cigna 的垂直整合會擋住競爭。節目標題著眼於廣義的可負擔性；AI 驅動的個人化醫療、以及 Cuban 的政策願望清單確實有談到，但只佔這一小時的一小部分。

與 Cuban 對談的是主持人 Julie Yoo（醫療投資人）與 Erik Torenberg。Yoo 負責鋪陳市場背景——僱主提供的保險、保費飆漲，以及一批想打造全棧式健康保險計畫的新創——Cuban 則從 Cost Plus Drugs 內部、以及他推動直接簽約的第一線，提供具體的營運細節。讀者讀完應該能掌握 Cuban 對公司間轉帳、合約長度、以及製造 pod 經濟效益的具體說法，同時清楚分辨哪些是他的個人預測、哪些是已驗證的事實。

僱主只要在簽約前讓 AI 讀過合約，醫療成本就能大幅壓低

Cuban 的核心論點是：真正的槓桿點不在立法，也不在新的保險方案設計，而在僱主簽下福利合約的那一刻。他說這些合約是刻意寫得沒人讀得懂，而 AI 現在讀得懂。他的處方只有一道提示詞：問模型這份合約哪裡在坑你、該怎麼應對。

「如果你投資組合裡的每一家公司都說……我把我現有的合約丟給 AI，我問它……他們到底在哪裡坑我、我該怎麼辦——30 秒內你就會看到砰、砰、砰、砰。」

他舉達拉斯市的 PBM 合約為例，厚達 1,335 頁，並稱這些保險公司是「合約恐怖分子」——不是因為條款違法，而是因為那麼厚的一份檔案，沒有任何人類團隊能抓出所有藏起來的東西。他說他至少建議過兩家上市公司做這個演練；兩家做完都對自己被超收的程度感到震驚，但兩家都不願在財報電話會議上揭露，因為他們還得跟這些保險公司做生意。

他提出的組織解方，是設定專職的「醫療長或財務長」，唯一的工作就是管理合約。他主張，僱主一旦有了這個人、也建立了 AI 審約機制，成本就會下降，到那時才該考慮切出直接合約。他也描述自己的工作流程：用代理（agent）在各州與各市政府之間找出資訊公開的機會、自動起草調閱函寄進他的信箱，並把丟進共用 Google Drive 的每一份新合約送進多個 LLM，產出「好訊息／壞訊息／白話版」三種摘要。

Yoo 的鋪陳佐證了這件事的急迫性。她說僱主提供的保險涵蓋約 1.55 億到 1.6 億美國人——超過全美六成——而她投資組合裡有些公司正被保險公司要求 60% 的保費年增幅。她說這個市場對新創向來是「無法觸及」的，因為全國性醫療網路盤根錯節、進入成本太高。

真正的障礙是垂直整合，不是定價

Cuban 的結構性主張是：大型保險公司已經把付款方、行政管理方、藥品福利管理商（PBM）與醫療提供方合而為一，所以一次保費調漲可以被轉進一家僱主根本不知道存在的子公司。

他說醫療這一側比 PBM 批評通常鎖定的藥品那一側「糟一百萬倍」。他描述的機制是：自保僱主聘請第三方行政管理商（TPA），而當這些 TPA 由保險公司持有時，就以「僅提供行政服務」（ASO）的形式賣給僱主。他說，這種 ASO 安排讓僱主付出去的錢和醫院收到的錢根本對不起來，僱主往往連自己的理賠資料——835 與 837 理賠檔——都拿不到。他承認醫院的透明化申報檔確實存在，但說那些檔案「不一定正確」。

Yoo 同意醫療這一側才是市場的大宗。Cuban 的結論是：去中介化是「聖杯」，這也是他支援拆分大型整合型保險公司的原因。

Cost Plus Drugs 是四門生意，pod 才是獲利引擎

Cuban 依序說明公司的各個事業體。Cost Plus Drugs 於 2022 年 1 月 19 日上線，當時只有 111 項學名藥；如今約有 4,000 個品項，他說出貨量每週都在成長。Team Cuban Card 讓病患可在 17,000 家合作藥局領藥，並付給這些藥局每筆 12 美元的調劑費——他坦言這讓最便宜的藥在這些藥局反而變貴，但讓特殊學名藥、生物相似藥與冷鏈運送的胰島素變便宜。Cost Plus Marketplace 則以成本加 10–12% 的價格，把無菌注射劑賣給醫院與診所。

製造部門才是他眼中的利潤所在。共同創辦人 Alex Myansky 最初的構想，是生產 FDA 缺藥清單上的學名藥——兒童癌症用藥、pantoprazole、pitocin、epinephrine——並用 AI 與機器人把一座足球場大的工廠縮小到 5,000 平方英尺，每四小時換生產一種不同的藥。這套能力後來被壓縮排一個貨櫃大小、售價約 2,000 萬美元的「pod」。

flowchart TD
    A["Cost Plus Drugs 郵寄處方，約 4,000 個品項"] --> E["Cost Plus 生態系"]
    B["Team Cuban Card，17,000 家藥局，12 美元調劑費"] --> E
    C["Cost Plus Marketplace，無菌注射劑以成本加 10-12% 供應"] --> E
    D["製造 pod，每個約 2,000 萬美元"] --> E
    D --> F["政府與 FEMA 災難部署"]
    D --> G["研究型醫院用於 n-of-1 療法"]
    D --> H["達拉斯廠區串接量產學名藥"]

Cuban 說，政府買了第一個 pod，也已下訂第二個，且跡象顯示還會更多。他說 pod 可配置為生產無菌注射劑或錠劑、可串接擴產、也可運往災區。他最自豪的是把 pod 配置成供研究型醫院做 n-of-1 療法之用，他說 Stat News 在這次訪談前不久才報導過這個應用。

他的預測是：兩年內一年可達數百個 pod，五年內達數千個。以每個 2,000 萬美元計算，一千個 pod 就是 200 億美元年營收——「小心點，Elon。」要在達拉斯而不是印度生產學名藥錠劑，卡關的是法規：每一項學名藥都需要一份 ANDA，費用 36.5 萬美元外加各項規費，所以 1,000 項產品在製造成本之前就要先花 3.65 億美元。他說 Cost Plus 會在美國本土製造的產品上加上一面小小的美國國旗，大概還要兩年左右。

直接合約是用行政減負換取價格與公開

Cuban 對醫院執行長與財務長提出的，是一筆乾脆的交易。他願意信任醫師——不做事前授權、除極端案例外不做拒付（他舉了一個 Munchausen 症候群的案例）——按合約價格準時付款，並承接病患自付額的信用風險，讓醫院不必充當次級房貸業者去催收自付額。

交換條件有兩項：一是更好的價格，理由是行政負擔降低、醫療提供方實拿提高；二是有權把簽署後的合約公開在 costpluswellness.com 上，作為開源範本，任何僱主或醫療提供方都能使用或改寫。他說最難的不是說服執行長，而是說服採購人員真的透過 Cost Plus Marketplace 下單——他說這能替醫院每年省下數百萬美元。

Yoo 把這一點連結到她近期所寫、她稱之為健康保險「大換血迴圈」的現象，主張 AI 現在已能讓全棧式保險計畫快速成形，足以進攻新創過去進不去的市場。Cuban 對這種 AI 樂觀論不以為然：在一個沒有價格發現的體系裡，替壞掉的營運加上 AI 並不會修好經濟結構；而一旦簽下爛合約，「地球上沒有任何 AI 保護得了你。」

AI 會讓理賠攻防打成平手，但修不好整個體系

談到付款方與醫療提供方之間的「事前授權機器人戰」，Cuban 認為那只是短期交火，最後會互相抵銷。雙方都會有夠強的模型，各有勝負，真正的問題仍是論量計酬的請款制度本身。Yoo 的看法相同：機器人不是病因，它們只是把既有的請款邏輯全速執行。

不過 Cuban 認為保險公司有一項長期劣勢。因為它們是靠併購長出數千家各自為政的子公司，他主張這些公司很難真正轉型為 AI 原生企業；反觀醫院的營收迴圈管理已經很強。

他更大的預測是：AI 會把「依個人 DNA 設計藥物」的成本壓到趨近於零。他預期這會從成藥開始——他舉的例子是個人化的 ibuprofen 劑量或配方，而不是假設一顆藥對所有人都一樣——再延伸到處方藥；他說病患得在 Eliquis 與 warfarin 之間反覆試錯，根本不合理。他說他已直接告訴兩家前沿實驗室，一旦技術可行，就該把這項服務綁進他們 20 美元或 200 美元的訂閱方案，因為推論成本正快速下降。他認為 99 美元以下的 23andMe 式 DNA 檢測是切入點，但也承認有隱私上的取捨。

他堅持醫師仍然不可或缺——病患吃了新的個人化藥物後嘔吐，需要一個有五感的人在場——但他預期醫學訓練會轉向如何萃取、解讀模型輸出，並把它轉譯給病患。他也點出一個未解難題：如果醫師的新處置或新模型屬於受保護的智慧財產，「資訊渴望自由」的假設就破了，取得服務可能得按次付推論費。

Yoo 補充，個人化醫療本身就是醫療服務模式的破壞性力量，因為醫師目前很大一部分工作是在調藥與調整行為；而即時穿戴裝置將取代一年一次的血壓這類量測。她預測醫師需求會上升，角色則轉向醫師科學家。

Cuban 的政策槓桿是透明化，而他對保險的替代方案是存款帳戶

被問到會給總統什麼建議時，Cuban 列出四項透明化措施：所有涉及納稅人資金的合約都應公開、不得塗黑；讓病患能把更便宜的自費現金價計入自己的自付額（他說已有八個州在某種程度上這麼做）；要求非營利醫院公開完整總帳、採購收據與需求檔案；以及正視大型保險公司 72% 營收來自納稅人、本身卻已不再承擔風險這件事。

他的結構性提案是用強制性的健康儲蓄存款取代保費。一個家庭把原本要買 ACA 銀級方案的錢——他舉例，在德州某個所得水準下，五口之家約 2,100 美元——存進自己擁有的帳戶。合作銀行以該帳戶為擔保放貸，上限到停損門檻，由聯邦或州政府保證，還款從薪資中扣。如果這個人一輩子沒發生重大事故，到 65 歲 Medicare 起跑時，帳戶餘額與累積利息都歸他。他把這套做法說成是把學貸、SBA 貸款、房貸已在用的保證邏輯，延伸到人們一生背到死的那一項負擔上。

他明確表示自己支援全民健保，但說在人們手上有正確的資料可據以判斷之前，這件事無從設計。

AI 產業真正的問題在通路，不在能力

Cuban 說他已直接告訴前沿實驗室，他們把輿論搞砸了。他的論點是：大多數美國人相信什麼，是社群媒體演算法決定的，而這些實驗室卻一直買廣告、發立場檔案，而不是去逆向拆解那些動態牆、用自己的機器人去行銷。他指出，許多年輕人連地方政治人物都不認識，因為他們的資訊來源被演算法窄化——他 17 歲兒子的動態牆是籃球、車子和女生——而資料中心的反彈聲浪，其實是不瞭解 AI 的替代出口。

談到人力，他反對砍掉初階職缺。模型有延遲、永遠落後於當下，所以組織需要初階人員去建立脈絡、擔任人在迴路（human-in-the-loop）的角色、累積組織記憶。他的說法是：「AI 不會取代工作。懂得用 AI 的人，會取代不懂用 AI 的人的工作。」他說第一步是教高階主管團隊搞懂代理、開源與閉源模型的差別、以及延遲實際上怎麼運作——他描述自己如何示範給一位消費食品公司的執行長看：請 ChatGPT 設計一款更便宜、符合 GLP-1 使用者需求的自家招牌餅乾競品，連物料清單和供應來源都一併附上，全程大約三分鐘。

他也點出代理經濟即將出現的缺口：代理看不到社群貼文、看不了廣告、也不容易取得逐字稿，所以商業活動需要為它們打造新的通路。他提到 agentfeeds.dev，這是他公司某位成員的專案，把貼文逐字稿轉成代理可讀的資訊流。

他給各年齡層創業者的建議是：習慣跟 AI 對話，什麼都問，包括那些問起來很怪的問題。他說這是他見過最偉大的過渡性技術，並說未來只會有兩種公司：AI 用得極好的，以及倒閉的。

尚未解開的疑問

整集有兩股張力始終沒有化解。第一，Cuban 最有信心的主張——光是 AI 審約就能讓醫療成本大幅下降——取決於僱主集體行動，而他自己也承認，做過測試的公司不會公開結果。第二，他自己的事業恰恰依賴他所攻擊的現任巨頭：Cost Plus 在處方時點的定價上與 Epic、Amazon 合作，而他說自己刻意不直接跟三大巨頭打交道，這也限制了他的定價能觸及多少市場。pod 是檢驗他這套模式能否規模化的最清楚試金石：需求預測是他自己的，每份 ANDA 36.5 萬美元的法規成本是實數，而「兩年內在美國本土生產學名藥」則是最該盯住的數字。