2023-10-26 , 9862 , 1877 , 120
軟件程序員技术之路--学习成长与人工智能AI-4
解决了为什么的问题后,下一个问题就是学些什么?
在我之前做过的很多讲座中,我分享过如何学习技术语言、如何学习架构、学习各种各样的技术、学习各种各样的技术思想,这些都是非常具体的聚焦在 How 层面的东西;
但我们其实真正需要解决的是 What —— 我究竟要学些什么?当你问这个问题的时候,下一个问题就会是「我想要什么」,
对我来讲,我想要的,就是现在所缺乏的,或者说在下一个五年十年人生阶段所需要的能力。
那么,我就需要去看看,我可以通过什么样的行为来强化这些能力。
我在这里分享的 “我想学的东西”依然还是抛砖引玉,希望你也可以去找到在你人生的下个阶段想要学习的东西。
对我来说,我认为自己对信息整合的能力还需要提升 —— 尤其是在 AI 时代到来后,人和机器所创造的信息呈指数级增长 —— 我需要让自己能高效地利用信息而非被信息淹没。
此外,我需要提升我的钱的认知,以及对 AI 的利用。
有的同学可能会说 “我也不知道我究竟想要什么,我也不知道我下一个阶段会是什么样子”,在这里我给大家分享一个我经常使用的小技巧。
当我对于下一阶段我要干什么不清楚的时候,或者说我有很多迷茫、失去了动力时,我往往会去看看各大高校有什么样的公开课,
看看 MBA/EMBA 这些项目的课表长什么样子、有哪些知识点我可能会感兴趣,可能突然就找到了某个突破口。
很多这些项目都可以去免费试听。最终你不一定要报名加入这些项目,但试听也会帮助你去反思、了解自己,帮助你发现自己还缺乏些什么东西。
回到我个人的学习目标上来,为什么信息整合这件事情对我来说越来越重要?
我们每天需要做大量的决策,而做出这些决策背后的海量数据已经快要把我们淹没。
举个例子,我们来看看谷歌 2022 年的一个财报,财报非常长有好几十页,其中有很多关于钱的报表。
我如果想知道对于谷歌来讲钱是怎么来的,这些钱又流到哪些地方去了,怎么办?我需要将这些报表的关键部分组织起来,这是一种信息整合的方式。
将一些有用的信息分门别类列举出来,来帮助我更好地认识这家公司,显然这还不是一个最好的方式。
于是,我的下一步迭代就是将它想象成一个水管,它有很多进水口和出水口:
我们看 —— Alphabet 2022 年赚了 750 亿美元,年增长率是 10%。
那 Alphabet 的钱都是从哪来的?显然,其中谷歌还是占大头,谷歌广告又是占大头,一些新兴业务比如谷歌云的增长率虽然很高,但仍处于亏钱阶段。
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Alphabet 的钱都流去哪儿了?其中很大一笔钱流去了 TAC(traffic acquisition cost),用来获取流量。但我们会想谷歌不是流量入口吗?为什么还会花接近 500 亿美元去获取流量?
这就会引发一些有很有趣的问题(为啥谷歌要不惜一切代价维持 chrome 的市场份额,为啥免费的 safari 却能为苹果带来海量的现金流)。
通过这个水管图我们也不难理解为什么现在这些大公司要裁员,Alphabet 收入增长只有 10%,但是它的营业费用已经飙到了 20% 的增幅,这并不是一个可以持续发展的、健康的收入支出体系。
当然我在这里并不是要和大家一起去研究 Alphabet 的财报,我只是希望提供一种方法,一种我在不断探索的信息整合的方法。通过这样的整合我可以更好地发现问题并做决策。
这个例子只是冰山一角,还有大量信息整合问题需要我不断探索好的方法。
既然这里谈到了财报,我就多说两句。了解钱是怎么来的,又走向何方,是你深度理解一家公司的基础。
各位如果自己就在上市公司工作,不妨也用同样的方式整合一下你公司的财报,也许会激发一些有趣的思考。
和上面飞轮效应一样,我们对公司做这样细致的分析,是不是也应该对自己的财务状况做一些类似的事情呢?
比如,好好研究一下我的钱来自何处,又流失到了哪些地方?它的年均增长率是什么样子?
(未完待续, To be contd)
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