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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。

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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