8 月 19 日，莫德纳一天涨了 177%。做空的人一天亏掉 55 亿美元。

三年前做出新冠疫苗，现在又用一支癌症疫苗引爆市场，Moderna 的效率为何如此出色？来看看他们是怎么推进 AI 战略，落地企业 AI 的。

「2023：一个套了层壳的聊天框」

莫德纳用 OpenAI 的接口自己搭了个内部版 ChatGPT，起名 mChat。技术上没什么门道，就是套了层壳。

真正值钱的是后面那个数字：内部渗透率超过 80%。

这是一家制药公司。我见过太多次 IT 部门在这种地方推新工具的下场：上线、培训、没人用、第二年悄悄下线。80% 意味着员工真的在拿它干活。后面所有事情能发生，前提都是这个数字。

「2024：750 个助手，40% 是员工自己造的」

2024 年 4 月，莫德纳和 OpenAI 把合作扩大，全公司换成 ChatGPT 企业版。比起 mChat，企业版多了一样东西：员工可以自己配专属助手。

两个月，全公司做出 750 个。人均每周用 120 次。40% 的用户自己造过工具。

最后这个数字比 750 更重要。它说明这些助手不是 IT 规划好发下来的，是财务、法务、临床的人自己动手配的。工具从上往下发，和从下往上长，是两回事。

使用最深入的的是法务，后来做到 100% 采用率，全公司最高。这个结果和大部分人的直觉相反。法务通常被当成最保守、最不可能碰新东西的部门，但合同审查和条款比对这类活，恰好是大模型最擅长的。

「Dose ID：AI 的活是挑毛病」

莫德纳最常被拿出来讲的例子叫 Dose ID。

疫苗的剂量选择是临床开发里最贵的决策之一。选低了没效果，选高了副作用压不住，而这个决定一旦定下来，后面整个三期试验都建在它上面。选错的代价是几年时间和几亿美元。

Dose ID 的做法是这样。临床团队先按自己的判断选定剂量方案，然后把整个数据集交给它。它套用标准的剂量选择准则跑一遍，输出四样东西：推荐结论、支持或反对的理由、每条结论的依据出处、各剂量组的对比图。

注意这里的角色分配。AI 不负责拍板，负责挑毛病。人先决定，它复核，最终决定权仍然在临床团队手上。

我觉得这是整件事里最值得抄走的一点。莫德纳自己的解释是，正因为是这种 human in the loop 的设计，它在临床安全这类场景里几乎没出过幻觉。模型没有变聪明。变的是 AI 被放的位置：它出错的地方，后面还有人兜着。

我觉得这是整件事里最值得抄走的一点。莫德纳自己的解释是，正因为是这种 human in the loop 的设计，它在临床安全这类场景里几乎没出过幻觉。模型没有变聪明。变的是 AI 被放的位置：它出错的地方，后面还有人兜着。

「2025：组织跟着变了」

到 2025 年，公司里的 AI 助手涨到 3000 多个。5 月，莫德纳把 HR 和 IT 合并成一个部门，原来的 HR 负责人拿到新头衔，首席人力与数字技术官，手下同时管着 5800 名人类员工和这 3000 个助手。

公司给的解释是要「设计工作的流动方式」。招人、发工资、做绩效、配权限、给工具，这些事在 AI 进来之后已经混成了同一件。

同一年公司裁员 10%，目标把人数压到 5000 以下。我不认为这是 AI 造成的，真正的原因是新冠收入断崖，财报里写得很清楚。但组织形态确实跟着 AI 的规模一起变了。

「三年走下来」

把这三年摆在一起看，顺序很清楚：先有人真的在用，然后他们自己动手造工具，然后 AI 才够格进核心流程，最后组织跟着调整。

大部分公司死在第一步。买平台、定用例、做培训、开动员会，全套动作做完，就是没人用。莫德纳没跳过这一步，它先花了一年只做一件事：让 80% 的人愿意打开那个聊天框。

所以下次你们公司发下来一个 AI 工具，先看一个数字：有多少人在用。这个数字比选了哪个模型、买了哪个平台都重要。

你们公司发的 AI 工具，你在用吗？

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