一、先学点关于薪资的主要经济学知识

1. 供需理论： 工资取决于劳动力市场中供给与需求的平衡点
   • 供给不足：高技能岗位，如 AI 工程师或数据科学家，因供给不足而推动薪资上升
   • 需求激增：新兴技术或风口领域（如人工智能、区块链）引发对相关人才的争夺，导致薪资提升。

互联网行业中，技术变革速度快，技能供给往往滞后于需求的变化，造成 “结构性失衡”，推高稀缺人才的薪资

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2.边际生产力理论: 工资取决于其对企业创造的边际价值

举例在互联网公司中

• 技术岗位：程序员开发的功能可能同时服务数百万用户，其边际生产力和边际效益极高。
• 运营岗位：一个优秀的增长策略能快速带来大规模用户增长，其边际价值远超普通岗位。

技术和资本使劳动的边际生产力成倍增长。例如，一名 AI 工程师可能通过优化算法为企业节省大量的钱或创造巨额收益

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3.效率工资理论: 企业支付高于市场平均水平的薪资，吸引高质量人才、提升员工忠诚度，并减少人员流失

• 早期互联网市场 : 高薪成为吸引顶尖人才和避免竞争对手挖角的重要手段 > 现在几个大厂的品牌效应已经形成，加上劳动市场人才饱和，该现象已不复存在

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二、再学点相关利益的经济学知识

1. 规模经济与通用性

   • 培训和书籍面向大众，内容通常是通用性知识，追求覆盖更广的市场，而不是针对特定深度需求。
   • 存在弊端：通用内容易复制，缺乏针对性，难以形成个人独特优势。

2. 信息对称与知识扩散

   • 公开授课或出版书籍使知识迅速扩散，降低了信息的稀缺性，导致学员在同一领域内无法拥有显著优势。
   • 技术更新快，书籍和课程的竞争力随时间下降，知识壁垒难长期维持

3. 边际收益递减

• 对基础知识的学习，边际收益递减迅速 当所有人掌握相同基础知识后，优势只取决于额外的实践、经验或高阶学习，而非课程或书籍本身。

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三、如今互联网市场情况：

1 市场趋于成熟，增速放缓

• 用户规模饱和：互联网用户数量已接近到顶，流量红利基本耗尽，新用户获取成本高。
• 增量转存量：企业更加关注存量用户的深度挖掘，如提升用户黏性、精细化运营和 arpu 值（每用户平均收入）。

2 行业内卷严重，竞争加剧

• 同质化竞争：短视频、电商、社交等领域的企业大量涌入，使得产品功能趋于一致，竞争格局激烈。
• 成本压力高：技术投入、营销获客成本大幅攀升，企业利润空间被压缩

3 技术探索创新，寻找新增长点

• AI 技术：生成式 AI、云计算等技术成为新增长引擎，但落地应用和商业化仍需时间探索。

4 全球化挑战与机遇并存

• 出海成趋势：国内竞争饱和，企业积极拓展东南亚、中东等新兴市场，但面临本地化、政策壁垒等挑战。
• 国际竞争压力：全球化环境下，与国际巨头同场竞技，竞争难度加大

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四、新人们该怎么做

• 1 优先提升核心竞争力，选择高价值技能
  市场导向，选对方向：关注市场需求量大、技术前景好的领域，例如生成式 AI、数据分析、云计算、硬件研发等，而非跟风学习已高度内卷的领域（如基础前端开发）

• 2 善用免费或低成本学习资源（钱不是大风刮来的，花时容易赚时难）

  • 优先选择资源：GitHub、YouTube、B 站、官方文档等。
  • 避免高价无效课程：培训机构往往夸大就业和技能提升效果，新手可以从免费的教程或入门书籍开始，熟悉基本技能后再考虑有针对性的进阶课程。

• 3 增强对行业的认知，避免盲目跟风

  • 学习行业规律：理解市场趋势和职业发展路径，不盲目追求 “热门技术”，而是选择适合自己的技术栈和职业方向。例如：热门领域 AI 需要强数学和编程基础，不符合自身条件时，应理性评估并选择适合的细分领域。
  • 拒绝短期速成：互联网技术学习讲究时间积累，不要轻信 “XX 天速成高级开发工程师” 这类营销。

• 4 通过网络与行业前辈互动获取指导

  • 浏览技术社区：如 V2EX、知乎、CSDN、掘金，关注行业讨论，进行参考、学习和借鉴。
  • 建立职业网络：主动向业内人士请教问题，了解真实的职业成长路径，避免培训机构 “画饼”。