Founder Mode 外溢：从 Airbnb 到 ICU

2024 年 12 月 30 日，央视晚会《AI 奇妙夜》，蔡磊出现在屏幕上。

他已经说不出话了。渐冻症到了晚期，四肢基本瘫痪，声音消失。但那天晚上他在台上“发言”——用 AI 克隆的自己的声音，配上 AI 生成的他本人的视频。

这种姿态在硅谷有个名字。Paul Graham 2024 年那篇爆文里叫它创始人模式（Founder Mode）——不按传统管理学「授权、信任专家」的套路走，创始人亲自下场、打穿组织架构、直接和细节死磕。本来说的是 Brian Chesky 怎么把 Airbnb 拉回正轨的方法，但这两年开始被用到一件更没人想到的事情上——疾病。

当创业者自己得了病，或者最亲的人得了病，他们会怎么办？

下面是五个人的故事。

Sid Sijbrandij 是 GitLab 的联合创始人。GitLab 是估值百亿美元的代码托管平台，产品的精神内核是「开源」。2022 年，他被确诊为骨肉瘤——一种罕见的骨癌。

普通人面对癌症的路径是——听主治医生的，一条线走到底。

Sid 做了一件几乎没人做过的事。他把自己开源了。

他建了一个网站叫 osteosarc.com，把自己 25TB 的医疗数据全部公开：单细胞 RNA 测序、DNA 和 RNA 测序、微小残留病灶血液检测、类器官药物测试、病理染色——全部挂在网上，任何研究者都能下载。他还建了一份内部文档叫 Sid Health Notes，2025 一年就超过了 1000 页。每一个新加入的专家，5 分钟就能从文档里读完他的完整病史、每一次治疗、当前方案的设计逻辑。

这还不算。他聘了一位产品经理来运营自己的医疗——前 10x Genomics 的 Jacob Stern。治疗方案的迭代、各路专家的协作、数据的归档分析，完全按一家创业公司内部项目的方式跑。

他自己在 Substack 上给这件事起了个名字——

他定了三条原则：尽可能多做诊断、同时做 10+ 条个性化疗法、并行不串行。

到 2026 年 4 月，Sid 的状态是无疾病证据（NED, no evidence of disease）——体内已经查不到任何癌症的痕迹。

四年前，是一纸骨肉瘤的诊断。四年后，是一份公开的 25TB 数据和一个 NED 的结论。他不是只救了自己，他把救自己的过程，开源给了每一个后来者。

Fajgenbaum 不是亿万富翁。他是一个医学生。

这一点必须先说——他没有 Sid 那样的硅谷资源，也没有 Fox 那样的明星光环。

2010 年，还在宾夕法尼亚大学医学院的他突然倒下，五次濒死，医生始终查不出他得了什么病。最终诊断是一种极罕见的免疫系统异常——特发性多中心型 Castleman 氏病（iMCD），全球可能只有几千个确诊患者。

没有有效疗法，平均存活期几年。

他把自己的血液和淋巴结组织拿到实验室，一条一条测免疫通路的活性。最后他发现了异常点：mTOR 信号通路在他体内异常活跃。

关键判断接着来：FDA 已经批了一个抑制 mTOR 的药——西罗莫司（sirolimus）——它原本用于器官移植抗排异。从来没人试过用它治 Castleman。

他在自己身上试了。

他活了下来。

一个即将在自己的毕业典礼前死掉的医学生，用自己的血液推断出病因，用一个错位用药的老药把自己拉了回来。这不是医学奇迹，是一次自我指涉的实验——他既是医生，也是病人，也是实验样本。

活下来之后，他没有停。他创立了 Castleman 氏病协作网络（Castleman Disease Collaborative Network），2019 年出了本书《追寻我的解药》（Chasing My Cure）。到 2022 年，他做了一件更大胆的事——把自救的方法论系统化。他创立 Every Cure：用 AI 扫描 4000 种 FDA 已批的药 × 18500 种已知疾病，在这 7400 万个组合里找「老药新用」（drug repurposing）的机会。

已经有了具体成果：亚叶酸（Leucovorin，一种维生素衍生物）在一项试验中让自闭症非语言儿童开口说话；利多卡因（lidocaine，局麻常用药）在乳腺癌大型试验里降低了 29% 的死亡率。

Every Cure 的目标是 2030 年前为 15 到 25 种疾病找到「老药新用」的疗法。

一个医学生用自己的血救了自己，然后转过身，把救自己的方法抽象成了救成千上万素不相识的陌生人的工具。

还有一点值得单独拎出来说。Fajgenbaum 本来并不是创始人——他只是一个宾大医学院的学生、一个病人。但他又是一个天生的创始人：用创始人模式对抗了一场疾病，然后，成为了真正的创始人——Every Cure 的创始人。

Michael J. Fox，《回到未来》系列的男主角。1991 年确诊帕金森，那一年他 29 岁。

确诊后，他隐瞒了整整 7 年——因为怕丢了合同，怕被行业写死「病人」这个标签。手抖的镜头里，他把左手藏在口袋里、捏着道具、压在桌子下。一直到 1998 年他才向公众披露病情。

2000 年他创立迈克尔·J·福克斯帕金森研究基金会（Michael J. Fox Foundation for Parkinson’s Research，简称 MJFF）。到今天，基金会累计为帕金森研究募资 25 亿美元。一个数字说明这是什么量级——从 2022 年起，MJFF 超过美国政府，成为全球帕金森研究最大的单一资助方。

但 MJFF 最关键的不是钱，是打法。传统疾病基金会的模式是把钱捐给学术机构、等论文。Fox 做的是风险慈善（venture philanthropy）——像风险投资机构一样，直接下场投早期治疗项目。基金会同时投着 20+ 个早期药物开发项目，有雏形了接力给 VC 或药企，同时强制要求所有受资助项目数据实时对全球研究者开放。

MJFF 资助的 PPMI（帕金森病进展标志物计划）十年累积，做成了全球最大的帕金森生物样本库和临床数据集。2023 年《柳叶刀·神经病学》（Lancet Neurology）发表了一篇论文，用 PPMI 的数据确证了帕金森的第一个生物标志物——α-突触核蛋白种子扩增检测。这是帕金森研究六十年里的一个分水岭——它意味着从此以后，帕金森不再只能靠观察症状来诊断。

30 年，25 亿美元，一个生物标志物。一个好莱坞明星用下半辈子的时间，把一种病往前推了整整一代人。

到 2026 年，Fox 已经进入帕金森晚期——说话吃力、行动不便，但今年初他仍然出现在 Apple TV+ 剧集《Shrinking》第三季里，饰演了一名帕金森患者。他是这样看这件事的：

2015 年，谷歌副总裁 Jeff Huber 的妻子 Laura 死于结肠癌。从确诊到离开，前后不到一年。

三个月后——刚刚失去妻子三个月——他接手了 Grail 的 CEO。Grail 是一家从 Illumina 孵化出来的血液多癌早筛公司。

Grail 在做的事是一种叫 Galleri 的测试——抽一管血，筛查几十种癌症的早期迹象。技术原理是检测血液里游离 DNA（cell-free DNA）的甲基化模式，不同癌症会留下不同的“分子指纹”。

接任时接受《福布斯》（Forbes）采访，Huber 说了一句在硅谷被反复引用的话：

这不是公关话术。这是一个谷歌高管，把亡妻的忌日变成一个产品需求的原始动机。

但也必须诚实地说——Galleri 到今天（2026 年第一季度）仍然没有拿到 FDA 的正式批准，还在最后一轮临床验证。这是创始人模式的另一面：动机再纯粹，产品还是要走漫长的数据积累。Huber 接受这件事。他的目标是让后来的“Laura”不用死，不是赶在哪一年兑现一个复仇叙事。

一个妻子去世三个月的男人，没有选择退回硅谷的舒适区，而是选择花接下来十年、二十年，为了她，以及更多的她，去打一场她已经看不到的战争。

回到开头那个用 AI 声音发言的人。

蔡磊，2019 年确诊渐冻症（ALS），那一年他 41 岁，时任京东集团副总裁、京东财务副总裁。医生告诉他：平均存活期 3 到 5 年。

他没接受这个倒计时。他做了三件事。

他建起了一支 300 多人的研究和协作网络，同时推进 70 多条药物管线。今天回头看，这些管线里 30 多条已经失败、30 多条还在研、大约 10 条进入了临床。没有任何一家正规药企会用这种打法——一家公司一辈子推 5 到 10 条管线就已经算敢赌。他个人投入了 8000 万人民币以上的科研经费。

他创立了“渐愈互助之家”，目前全球最大的民间 ALS 患者数据平台，登记患者数万人。这个平台有多高效？两小时就能招到 700 名临床试验受试者。在美国同类试验，招募期通常以年计。

好几个临床试验他都上了头阵——明知大概率救不了自己，也要让药过了他这一关再继续往下试。

这里有一件事必须说清楚。他推动最积极的一款药叫 RAG-17，是基于 RNA 干扰（RNAi）的新型疗法。问题是——RAG-17 只对 SOD1 基因型的 ALS 有效。SOD1 型患者只占整个 ALS 群体的约 2%。

蔡磊自己是散发型——没有明确的致病基因。RAG-17 从立项第一天起，就不是救他的。

他心里一清二楚。但他还是把它推了下去。

回到开头那一夜。屏幕上那个“蔡磊”的 AI 视频里，他说了这么一段话：

2019 年他确诊时，医生给的时间表是「平均存活期 3 到 5 年」——在他之前，每一个渐冻症患者面对的都是同一张表。他之前的每一个，也都走完了这张表。

但在他之后，下一个确诊的普通 ALS 患者（尤其是没有明确致病基因的散发型），面对的可能不再是这张表——而是已经有 10 条管线进入临床、一个能两小时招到 700 名受试者的患者平台、一群研究者知道 SOD1 之外还该找什么靶点的局面。

如今，蔡磊本人已经进入终末期。祝福蔡总。

这五个故事里有一条几乎没人敢反驳的旋律——他们都在尝试救自己或救所爱的人，都没有被动躺下。但“创始人模式对抗疾病”这件事，也有扎实的反对意见。我至少听过三类。

Hacker News 上有个很扎心的评论：

Sid 能做 25TB 测序是因为他是 GitLab 联合创始人；Fox 能投 25 亿美金是因为他是好莱坞级别的明星；蔡磊能推 70 多条药物管线是因为他当过京东副总裁。一个普通打工人得了骨肉瘤，能做的事远远少于这些人。这不是阴谋论，是卫生经济学的事实。

他推动最积极的 RAG-17 救不了他本人，被部分病友视为“骗局”。

一个人的成功案例，不能证明这套方法在其他人身上也会成功。给 Sid 案例命名“创始人模式”的那篇文章作者 Elliot Hershberg 自己就承认：

Sid 的个性化疗法在他身上有效，但这是 n=1——只有一个样本。绕开临床试验的统计约束，也就意味着他的成功故事没办法外推成可推广的知识。下一个骨肉瘤患者照搬他的方案，不一定能复制他的结局。

这三条都有分量，不能轻描淡写地绕过去。

但我的立场仍然是——这些人做的事值得被支持。

先说阶级这条。这样说或许很无情，但事实上，几乎每一次医学突破都是从“富人和精英先跑通”开始的。胰岛素、HIV 抗病毒疗法、PD-1 免疫治疗、CAR-T——全都是从极高门槛的小范围开始，再一路向下渗透到普通人。反过来的故事——“大众先用上一个全新疗法、富人再跟进”——从来没有发生过。

Fajgenbaum 自己在血里做实验救活了自己，然后转过身创立 Every Cure，现在做的事是用 AI 扫 7400 万种药病组合。亚叶酸让自闭症儿童开口、利多卡因在乳腺癌试验里降低 29% 死亡率——这不是富人俱乐部的特权，这是从一个人的自救，直接落到大众用药。

美国囊性纤维化基金会（CFF）的例子更清楚。1990 年代他们投了 1.5 亿美元给药企 Vertex 开发囊性纤维化的特效药 Kalydeco。2012 年药批了，CFF 后来把版税卖掉拿回了 33 亿美元——又反哺回整个患者社群的研究和服务。一个非营利患者基金，做成了一笔比绝大多数 VC 基金都赚钱的投资，而受益的是整个病人群体。

Sid 的 25TB 数据全部真名实姓公开给任何研究者下载。他没有把自己的方法论锁在抽屉里。他做的是把经验开源。

再说蔡磊这条。RAG-17 对他自己无效不是骗局，是 RNA 干扰疗法本来就按基因型分类——这是 RNAi 机制的科学基础，不是选择性夸大。至于“他救不了自己”——我恰恰认为，这才是创始人模式的最高形态。如果他等到能救自己的药出来再推，整个 ALS 赛道可能还要多停摆五到十年。他是用自己剩下的几年时间，把后来者的跑道修完。这需要比“为自己战斗”大得多的意志。

最后是“单一样本”这条。n=1 确实是局限，但医学史上很多重大突破，恰恰是从 n=1 开始的。1922 年的胰岛素最初只救活了多伦多几个濒死的糖尿病儿童；最早的 HIV 抗病毒疗法是在个位数的病人身上试出来的；CAR-T 细胞疗法被世界看见，起点是 Emily Whitehead 一个 6 岁白血病女孩。n=1 不是终点，是起点——关键是后面有没有机制把它放大到 n=N。

Fajgenbaum 自己是 n=1，但他转身创立 Every Cure，用 AI 扫 7400 万种药病组合，是在系统性地把一个人的自救放大成成千上万人的救援。Sid 开源 25TB 数据，是在主动让自己这个 n=1 被第 N 次复用。他们都懂自己是 n=1，也都在动手解决 n=1 的问题。

所以我的立场是：在一件事可以被复制成系统之前，必须有人先走通一次。尝试是有失败成本的，而这个成本主要落在尝试者自己身上——Sid 每天打的不是便宜针，Fajgenbaum 用自己的血做实验是有命危的，蔡磊是在耗尽自己最后几年。他们承担了试错成本。试通了之后，大众才从中受益。

——

写完这五个人，我不禁在想——如果是我呢？

我也是一个创始人。

如果有一天我要面对类似的处境，我也希望继续用创始人的身份去战斗。