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可复制性——很大程度上决定了你的收入能否触及“星辰大海”

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先看两个情景。

一家软件公司花一年多时间、烧了近千万,开发出一套新颖的企业管理系统。这系统相当牛逼,企业们排队抢着购买。软件公司轻轻松松收回成本,利润率还高得吓人,老板一下子成了大富豪,员工们也几乎都成了千万富翁。

再来看一个家具厂,前期投了上千万买设备、租厂房、雇工人、买材料,辛辛苦苦干一年,毛利看着还行,但刨去原材料、人工、物流、仓储,净利薄让人痛心。老板辛苦一年挣不到几个钱,员工也捞不到年终奖,大家都不满意。

为啥差别这么大呢?

因为这软件系统每多卖一套给新客户,几乎没啥成本,——只需要制作安装U盘,或者在服务器上点个“下载”,然后发个激活码就能卖给全世界。也就是说,每卖出去一套,除了扣除极少的服务器费用,剩下的几乎全是利润。

而家具厂呢,每多卖一张桌子,就需要一定量的木头、人工、水电、机器折旧,以及物流这些永远没法“消除”的成本。再有就是,卖包子受地域限制,你只能卖给周边一定范围内的人。

这两种情形放在一起,说明了一个啥问题呢?就是为啥有些人轻松愉快赚大钱,而有些人却累死累活赚不到钱。

这里头的根本原因不在于谁更勤奋,而在于一个被大多数人忽略的“概念”——边际成本。

啥是边际成本呢?

博主用一个包子铺来给朋友们解释一下。

好比你开了一家包子铺。房租每月3500,这是固定成本,不管你一个月卖1个包子还是1万个包子,这个钱你都得掏。

现在你开始蒸包子,假如你只打算蒸一个,那这个包子成本会很高——你要买面、买肉、和面、剁馅、生火,算下的成本可能得几十块。但如果你打算蒸500包子,成本就下降了,面钱、肉钱、时间成本,都会被包子的数量分摊,这时候一个包子的成本可能就不到1块了。



可是你也知道,如果你继续多做包子,做到第501个,601个、1001个的成本可能都是1块。

这1块钱,就是你做包子的边际成本。所以边际成本的概念就是——你每多做一个包子,需要额外付出的成本。

那么问题来了:你做包子的边际成本,可以降到0吗?大家都明白永远不可能的。因为每个包子都需要面粉、肉馅、燃气、人工,就算你做到一百万个,这些成本也永远存在。可能只会被规模效应再摊薄些而已。

但软件/APP这类产品完全不一样。

微软开发一套Windows,研发投入虽然是天文数字,可那玩意一旦做出来,多生产、销售一份的成本是多少?几乎为零,不论是早期的光盘,还是如今的下载,相对于它的价格来说,它的额外成本几乎(光盘和服务器)可以忽略不计。

这种商业逻辑,就是比特币发明者之一所说的:“在比特的世界里,复制是近乎免费的;在原子的世界里,复制却永远需要成本。”

这个道理,古人其实也早就模模糊糊地感觉到了,只是没有像现在这么清晰的表达出来。

古罗马的时候,盐是军饷的一部分。盐的生产需要晒盐场、需要大量奴隶劳动,每多产一斤盐,就需要多晒一天、多一批人干活。边际成本虽然低,但永远不为零。所以盐商可以做富商,但却做不到像今天的科技巨头那样从全球获取利润。

到了工业革命时期,情况有了一些变化。瓦特改良蒸汽机,前期投入巨大,可一旦造出来,复制一台蒸汽机需要钢铁、需要工人,还是有边际成本。



随后聪明的福特发明流水线,把汽车从奢侈品变成了日用品,但是每多造一辆T型车,钢铁、橡胶、油漆的成本一个都不少。福特很厉害,但福特的利润率跟今天的互联网公司比,也不在一个量级。

大家看出来了吗?过往的生产方式,或者说传统的商业模式,都在尽量的降低边际成本,提高产品的可复制性,但是却都没办法让边际成本无限接近于零。

让边际成本可以无限趋近于零的,是数字时代的到来。

1995年亚马逊成立。贝佐斯选了一个最“奇怪”的切入点——卖书。不少朋友也许没有想过,为啥电商鼻祖一开始会选择“书”?原因很简单,书是一种特殊的标准化产品,成本低但利润极高。把库存放在仓库里,每多卖一本,除了仓储和物流,几乎没有额外成本。

后来又有了Kindle电子书,这下连纸质书都不用印了,虽然增加了生产成本,但这样可以让后续边际成本近乎归零。

再往后的电商平台易趣、淘宝、阿里巴巴、京东、拼夕夕、美团等等这些,单从平台的角度来说,他们的形式也都类似,除了平台前期的开发搭建投入以外,后期可复制程度极高,并且每新增一个店铺,新增成本几乎为零。

今天咱打开任何一个手机App,背后可能是一群程序员几个月甚至几年的心血。但多一个用户使用,对这个app来说,成本几乎可以忽略不计。

这也是为啥很多互联网公司敢在初期疯狂烧钱补贴用户的主要原因之一——他们赌的是,一旦用户规模上来,边际成本趋近于零,赚的钱,都是利润。



这就是“软件产品”和“包子铺”的本质区别。数字产品可以“一次付出,无限复制”;传统加工是“每一次付出,都对应一份产出”。

这个道理,很多时候决定了你的收入上限。

关于限制一个人收入水平的是啥这个问题,很多人会回答:学历、能力、人脉、运气。这些当然都对,但博主想说的是一个更家底层的因素——你所从事的工作,边际成本的高或低,决定了你的收入。

如果你是一个餐厅服务员,每服务一桌客人,你对应的时间就被占用了。你一天的服务是有上限的。你每多服务一桌,就得付出对应的时间和体力。这就是高边际成本——你的收入上限,被人体的物理极限——限制了。

如果你是一个滴滴司机,每多接一单,就得多开一段路,多耗一些油,多花一些时间。你的收入也和你的时间、成本严格绑定。哪怕你一天24小时不间断的跑,上限是被固定死了的,就在那里。

但如果你是一个写代码的程序员,你写了一个很牛的功能模块,公司把它卖给了100个客户和卖给100万个客户,你的工作量是一样的——你只写了一次代码。这就是低边际成本。

再比如博主写自媒体文章,我花四小时写了一篇文章,写得好、朋友们给面大量点赞转发的话,可能被1000万人看到,流量分成能有个几百上千块。写得差大家觉得胡说八道,可能只会有100人看到,平台施舍个几毛钱。

我的付出都是差不多的,但阅读量差了十万倍,收入自然也差很多倍。

这也是为啥科技行业的工资普遍高于传统行业。不是码农比工人更聪明,也不是码农更勤奋,而是码农的劳动成果可以被低成本无限复制,而工人的劳动成果每一份都需要重新投入成本进行生产。

所以,大家应该明白,这个世界并不是总是越努力越有钱,也并不都是运气好才能赚大钱,而是越“低成本可复制”越有容易赚到钱。

一些朋友不愿意接受一个事实:努力和收入的关系,远没有你想象的那么紧密。

很多非常勤奋的人,每天早上五点起床,晚上十一点才回家,全年无休,收入却依然在温饱线上挣扎。为啥?因为他们做的是“高边际成本”的工作——每一分钱都是用时间和体力换来的,而这些资源是有限的。

博主是学计算机的,有一个看起来“不怎么努力”,每天只工作几个小时的同学,收入是我们这些从软件行业“离开”的人的十几甚至几十倍。

我们这些离开的,现在普遍做的都是“搞边际成本”的工作。我们也后悔,但不可能回得去了。

这不是鸡汤,这是数学,也是现实。

你可能会说:这不公平。对,确实不公平。但正如经济学规则就是这样:决定你收入上限的不是你的付出,而是你每多付出一份努力,成本有多大,能带来多少新价值。

聊到这里,肯定会有人问:博主你说了这么多,我也明白,可我既不是程序员,也不是做自媒体的,那我是不是就没啥出路,一辈子锁死了拿低端工资?

理论上来说,咱们大多数人的收入上限在“入行”时就决定了,如果你还没入行,比如大学刚毕业、刚上大学,或者是刚高考完准备上大学,那你需要好好选一下自己未来的方向,尽量去那些边际成本低的领域。

如果你已经在社会上了,从事的还是边际成本很高的工作,收入已达上限,可又实在不愿意接受现实。那博主只能给你一些建议了,你可以根据自己的情况酌情考虑。

第一:从“卖时间”变成“卖产品”。

如果你是一个设计师,不要只做“设计服务”,要做“设计产品”。服务是卖时间的——你花一小时挣一小时的钱。产品是卖复制的——你设计一套PPT模板、企业假期朋友圈宣传图片模板,可以在网上卖一千次、一万次,每一次都几乎零成本。

大家可以按照这个思路去“开发”自己的价值,把自己消耗时间和体力的产品,转变成可复制的“方法”“模板”,利用互联网打破时间、空间的限制,去给更多人提供价值。

比如你是一个厨师,不要只做“炒菜”这件事,还可以做“教人炒菜”这件事。炒一次菜,只能喂饱一桌人;但录一套炒菜教程,可以喂饱无数人。

知识这个东西,是典型的“一次生产,无限复制”,尤其在这个数字时代,大家要学会“借势”——很多网络平台、工具,就是当代的“势”。

第二:从“单打独斗”变成“杠杆化”。

这不是大家你去炒股,而是说你要学会利用“杠杆”。这个杠杆可以是技术(比如你用AI工具提高效率)、可以是资本(比如你投资能产生被动收入的资产)、可以是品牌(比如你建立个人IP,让更多人主动来找你),也可以是互联网标签。

这些“杠杆”,本质上都可以降低你的边际成本。

文末简单总结一下吧。

网上经常看到有人抱怨:为啥我这么努力,还是不如那些看起来不怎么努力的人?

其实原因很简单:你的努力在“加法”上,别人的努力在“乘法”上。

你服务一个人,每天多工作一小时,收入多一点点;别人写一个系统,服务一万个人,收入多一万份。这不是谁更努力的问题,这是成本结构的问题。

限制你收入的,并不只是努力程度,天赋高低,运气好坏,更重要的是你创造的价值的“可复制性”高不高。

所以,当你在选择职业方向、规划副业,甚至考虑创业时,可以的话一定先问自己一个问题:

我做这件事,每多花一份力气和成本,能带来多少新的收入?

如果答案是“一份力气只能换来一份收入”,那你的天花板就是屋檐之下。

如果答案是“一份力气可以换来无限份收入”,那你的天花板,可能就是星辰和大海。

全文完,感谢阅读,喜欢请点赞。

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