Hello 大家好,欢迎来到我们的频道 今天我们来聊一聊硅谷工程师的高薪 先声明一下并不是说我们要挣多少钱一年 而是说我们想研究这样几个问题 第一就是说在这个科技行业的从业人员 他的普遍薪资要比其他行业要高很多 特别是在这个硅谷这个地方 然后第二个呢我想探讨一下 这个趋势是不是可持续的 还有如果它不可持续 那么现在应该干什么 就是说要反脆弱 对 可以逃到京都 好像就赶紧捞一遍 对 拿着棚去接 对 捞完之后就走了 肯定 对 还是要有一种危机意识 好 我们就开始吧 第一个方面就是说 硅谷的高薪 从宏观角度来说 一个硅谷软件工程师 他的年收入可能相同行业 其他地区的 比如说像伦敦 日本 加拿大 大概是这边一半 或者说三分之二的 这个 工资 那跟其他行业比起来 可能就差距就会更大 就从上面这些宏观的数据 可以看得到 硅谷的公司 的确给员工的待遇非常高 那你觉得值不值 谁割了谁的韭菜 我觉得肯定是不值的 是公司不值 对 我觉得没有必要付这么多钱 跟很多其他行业的人相比 对吧 对 当然我没有在其他行业工作过 所以我也不知道 好 但比如说就是卖咖啡的 最近国内不是卖咖啡的 精神压力很大 客户造成矛盾嘛 然后他一个月挣五千块钱 对 然后我就觉得 那我做的工作也差不多 其实说实话 也是比较流水线的 很多时候还是有方法 这也是为什么我们在频道里面 会说一些职业方面的技巧嘛 其实掌握了技巧以后 跟做咖啡也差不多 我自己还是觉得 肯定是overpaid的 当然我就觉得 这是一种privilege 对 这个我们也会谈到 就是说如何 持续地去保持竞争力 对 但是 这里也可以给一个数据 就假设一个程序员 一年写一万行代码 一行代码价格就在几十块钱 不写代码的动作 那就更值了 根据你回message的字数 但整体来说 就是说这个的确是非常夸张的 但是我们可以从反过来的角度 因为毕竟公司人家也不傻 对吧 那从反过来 从公司的角度来看 他们值不值 所以是win-win是吗 就觉得大家 大家觉得互割韭菜是吗 我觉得应该是这个 差不多的结论 我们可以看一看 就是说你看第一 挣钱按员工个人产出 然后再看第二 比来算,一个Netflix的员工可以给公司带来2.5个million的美金的价值一年,一个苹果的员工也可以给公司带来大概2个million的价值,那感觉还是underpay了。 对,所以就是说这个东西真的是行业的力量,就是说这些公司时时即即的在挣钱,他们能产生特别特别巨大的利润,以至于就是说他们觉得我现在招一点人多给一个工资也不是特别大的一个问题。 这个就讲到我们个人认为的第一个原因 就是说这些公司实实在在 它的挣钱能力太恐怖了 就相当于是印钞机 我们从两个角度来说 第一是看它的profit margin 就相当于说你占100块钱的revenue 大概有多少钱转化成了你的一个毛收入 给一些具体的数据 先来看最近的宇宙第一大厂NVIDIA 因为它作为一个硬件公司 做芯片的 它的growth profit margin竟然达到了70% OK 这就非常高,100%就相当于基本上就是制毒品 它可以达到70% 就是说成本是30% 对对对 能赚70% 对,就100块钱它有30块钱作为成本 然后自行拿来 当然是毛利率还有什么税啊什么乱七八糟的 那这个是非常非常高的 那我们再来看之前天下第一的公司苹果 它的iPhone service 就是说它做这个手机的硬件 真的就是把这个东西卖来卖去 也有50%到60%的毛利率 就真的是深长 你看一个冰箱它才能挣多少钱 一个收音机一个电视机 现在毛利率基本都在20%以下 但是Apple就可以做到这么挣钱 那我们再来看一看 这个纯的软件公司 先看Google Google它的毛利率是在60%以上 然后再来看我们的微软爸爸 微软爸爸作为一个纯软件公司 它的毛利率在70%以上 没有硬件 对但它软件是主要的 对那它的毛利率在 大概在 70以上 所以你可以看到这些公司 真的是好像买了硬钞机一样 天天在家里就这样印钱 那再从另一个角度 从市值的角度来说 全世界市值最大的10家公司里面 7家是科技公司 并且这7家公司里面有6家 是在美国硅谷 或者说就是至少在硅谷 有个比较大门店 由此可见 第一个原因我们觉得就是说 这些公司是真正在挣钱 只有在他有钱的情况 他才有资本去付这么多高的工资 所以这个肯定是第一个原因 第二个原因 我觉得可能还是个供求关系 这时候不得不又讲到 我们刚毕业的时候 那时候就是基本上就随便面 每个人都有很多的面试的机会 但是现在供求关系逐渐在达到一个平衡 因为有很多人去转到编程这个方向 包括这些大公司现在不怎么招人了 这个铺垫 就是说这个趋势是不是可以持续 这也是我们要讨论的一个 大体那但是你可以看到在这个宏观趋势里面还有很多微观趋势 宏观趋势比如说做这个科技行业的是编程这个行业的可能他逐渐饱和了 但是在这个宏观趋势之下他还有微观趋势 比如说现在做machine learning engineer的又开始非常非常火 又开始供不应求又开始挖人又开始高薪又开始各种你去看新闻就可以了 你比如说一个open AI的这个researcher会有多少人去挖对吧 差不多就是这个意思 所以他也是在不停的一个大趋势下还有自己的 一个小趋势 但是整体这个科技就是代表 这个最先进的生产力的方向 所以他会不停的 有这个高薪去挖人的这个意愿 最终他的背后都是一个供求关系 他们最喜欢这种最新潮的技术 对吧 最有可能画出大饼来的 那必然这部分懂的人是比较少的 所以他就会有一个 这个供求关系的失衡 所以这也是第二个原因 第三个原因 我觉得就是一个人才的密度 特别是对于这个 软件行业来说,大家都流传一句话,就是一个牛逼的程序员抵得上十个普通的程序员,真的是这样,就是说你并不是通过堆人,在很多情况下,特别是最大的这种技术突破并不是靠堆人来完成的,可能你要做一个这个产品,或者说你要搭建一个需求,实现一个需求,这个可能十个人就是比一个人好用,因为毕竟你打字速度就这么快,有十个人并行的帮你去打字可能就会更快一点, 但是你看真正的这种技术的 突破是由极少数的人去实现的 不管你看这个MapReduce Hadoop这种技术 都是由一些少数的核心人才 就推动了一个云服务 或者说分布式计算这个行业 那你再看最近这个人工智能 包括人工智能一些先进的理论 比如说Transformer 比如说Attention这种Mechanism 就是几个人作为researcher去搞出来的 包括OpenAI在它有推出ChatGPT的时候 也就两三百个人的这个规模 这个你说如果它是 两万人的大厂 他也未必能够搞出差GPT 甚至很多人会起到反向的作用 根本就搞不出突破性的这种技术了 对 所以人才密度是所有公司都能看得到的 所以他们愿意去花最高的工资去吸引 也不说顶尖吧 因为毕竟你到一个公司到几万人 十万人的级别 不可能每个人都是world class 这种top level的 但至少他们希望能够保证 大家有一个比较高的准入的门槛 那我觉得就是 科技确实解决人们的生活需求 我觉得这是这些公司 能够为什么这么赚钱的原因 因为确实他们解决了人们的问题 对吧 所以他们能解决人们的问题 有聪明的人 厉害的人去解决人们的问题 所以导致有一种真相的循环 对吧 然后所以越来越有人进去 然后他越来越解决人们的问题 比如说我现在 公司里面解决了一些人们的需求 对吧 太闲的需求 就是很闲的需求 人们在这个APP上面花更多的时间 满足到自己心理上的这种愉悦 这种social emotional的需求 我们就可以给他投广告 找到他的兴趣点 激发他的购买欲 对吧 那么他们又会愿意在这个APP上面花钱 那么广告商更愿意投钱 就是说那么是一个正向流化的过程 对 所以如果你这样去考虑的话 为什么现在科技公司 跑在前面 也是有这个原因的 对 因为有上面这个原因之后 每个人产生的价值 相对来说就会比较多一点 因为有的时候 其实零成本复制 跟做咖啡又有点不一样了 对 因为咖啡你就是花多少时间 那么就做一个咖啡 就是只能卖这么多钱 对 是的 的确 我们也可以进行一下 比较跟传统的 劳动密集型的 比如说FedEx 对吧 他们FedEx的profit margin 大概就 在25%左右 那跟传统制造业来说 我们来举一个福特的例子 福特是做车的 那它的这个profit margin 就在10%以下 所以你可以看到 就是说他们这个business 就需要非常多的这个投入 真的得有一个人投进举餐 做出一个人的产出 并且一个人产出 也不能直接去影响一万个人 毕竟你造出来一辆车 就只有一家人可以去用 大概是这样一个概念 所以都不如这个科技公司的 这种可复制性 和它的 这个规模效应 好 那我们就转到这个趋势可不可持续 因为我们也看到了一些signal 包括最近就业环境也不是特别好 当然有宏观的因素 但其实也就是一个供求关系逐渐达到饱和 有很多人不停的去转计算机 包括通过上课 包括通过一些培训班的形式 去转计算机 所以以至于就说现在这个行业 其实人是不怎么缺的了 第二个方向就是说 公司不停的在卡 所以他的确可能之前肯定会有这个over hiring的部分 那他现在就把这些人释放出来了 那这些人也会去找工作 就会进一步挤压其他刚刚进入这个行业的这个空间 并且呢这些公司也在想办法优化自己的成本 对吧虽然他们也不缺钱 但不管人家华尔街说了要优化 那他总归也得优化 那他优化的方式呢就是更多的外包 包括去把一些能够由AIT带的这个方向就直接交给AI 这个趋势呢是 potentially会继续去持续的 所以并不要就是说 我们坐钓鱼台觉得 哎呀我在科技行业 就一直可以坐在上面 我个人觉得这个高薪 不一定可以继续下去 就你不花努力 要保持现在这个位置 会变得越来越难 对对对 你就可以假设这些东西 都是不可持续的嘛 所以你一定要找好backup plan 我觉得这个是基本的原则 就不要就是想着眼前的东西 就一定会持续怎么样 对吧 对 比如说消费在前头啊之类的 对吧 买很贵很贵的房子 对对对 一定要有这种危机意识 就是随时可能这个不可复制 今年吃了上一顿没了下一顿 也是有可能的嘛 对吧 就是这种基本的意识是前提 那不管是怎么样 就假设以后更好 那that's great 以后不好的话也得有backup plan 下面要说的一个很重要的 就是说还是要提高自己的竞争力嘛 对 我觉得这个是我们可以去在上面使劲的嘛 对对 那我们来说提升竞争力 第一个方法呢 就是成为这个某个方向的专家 你不可能成为一个行业的专家 可能是某个方向的专家 我刚才说了 这些公司还是愿意去为一些 特别顶尖人才支付一个溢价 为了保证他自己的一个人才的密度 所以其实如果你在某个方向 如果做的业界名声特别响 并且这个方向恰好是多家公司 都有这个需求的话 那你这个position会非常非常爽 举个非常 非常简单的例子,比如说现在这个大模型,真正全世界能够既做research,又做engineering work,并且pretrain过一个large language model的,大概就这么一百多个人,所以这一百多个人就真的过得很爽,相当于不停地有人去问他你要不要跳槽,所以成为这种类型的专家,或者说往这方向努力吧,肯定是你保持竞争力的一个方向,但是呢,这个有两个非常难的难点,第一个,成为专家真的很难,对不对? 对对对 你要做成行业的top 10%可能是一个难度,top 5%可能是一个几何增长的难度,top 1%又是一个几何增长的难度,那他们这种可能是top 0.01%,那基本上就是真的全世界就这么几个人,所以只能往这个方向努力,并不要给自己太大的压力,因为很多都是有天赋,甚至你的兴趣,甚至你愿不愿意花这么多时间,很多人说说我要成为专家, 但他并不愿意在这上面花这么多时间, 有时间 对 所以这个也是 有各种机缘巧合的因素在 只是给一个大体的方向 所以这是第一个难点 那第二个难点呢 就是说 风向是会变的 对 特别是技术行业 技术的迭代是降维打击的 对 特别是比如说 我们之前无人车行业 无人车之前 它是做这种heuristic base 放很多这种branch planning 放很多rule 那现在这个深度学习来了 眼见着那种traditional robotics的方法 就逐渐被替代掉了 根本就是直接降维打击 就不 需要了 那如果你的PhD 你十年的工作经验 都是在这个传统的 这个控制论的 这种Robotics方向 那有可能真的 你成为了专家 以后也没有大作用 这个就是一个非常大的 科技行业的一个风险 因为它是不停的 会有新的技术 去替代之前的技术 以至于之前的所有积累 全部归零 根本就没有意义 对 所以这个是它的第二个难度 对 这里我想补充就是说 我觉得都不需要 成为行业的专家 就这个要求 门槛是很高的 我觉得就光成为一个靠谱的人 都是一件挺难的事情 你只要成为一个靠谱的人 你已经beat了这个行业50%的人了 是的 对就比如说 你说了什么时候能deliver 你就什么时候能再deliver 如果没有在这个时间deliver 你给我一个proper update 或者你在讲事情的时候 你有非常有自己的opinion 然后能够非常properly的communicate 对 叫溝通 就是这种表达能力 对吧 然后还有就是 把一件事情真正能执行完成落实 这个做到其实不容易 已经不容易了 特别是很多项目 就你一个人会看到很多项目 你要自己能够 systematically track你这些项目 你在上面allocate你自己的时间 然后知道哪些stakeholder 然后给他们update 我觉得的确不容易 是 所以我就感觉 如果你能够成为一个靠谱的人 都能在这个行业 在他砍了50%之后 你还能够 就是狗住 当然现在很多 它的裁员不一定是靠performance 或者说靠不靠 有硬切成分 但是就是说 如果是按照那种末尾淘汰的话 你可能都能待好一阵 即使你的技术能力并不一定顶尖 或者说你的技术 现在技术并不在特别热门的地方 对 这个也比较简单 这个也不欠于科技行业 我们刚才说的 你主要去提升自己的能力 对吧 这也不欠于科技行业 对于各个行业都是 都是 所以我就觉得看我们视频的人 你已经在吧 至少有这个心 或者说 你 algorithm work in a magic way 我没有相似 OK 所以放心吧 那在个人努力之外 我们还得看看这个行业的大方向 对吧 所以第二点呢 就是说能够去预判一些 这个行业的一个发展的趋势 尽量往那边去转一转 比如说 我们现在都在想往AI方向转一转 对吧 就是这个意思 Gen AI specifically Gen AI Generative AI specifically 可以推荐一本书叫 The Startup of You 对吧 这是LinkedIn创始人Reed Hoffman 大佬写的 这位大哥也不做基础了 人家现在天天教成功学 赚钱 这个也是我们第三点会说到的 但是他这本书 讲了一个非常好的概念 他做投资 所以他肯定会去看 Product Market Fit 对吧 产品和市场的匹配度 那 其实作为一个人也是一样的 就是说你会花时间 作为你自己的研发 作为什么时间的投入 然后去打磨你自己 把它作为一个产品 你有一个skill set 那你要把这个skill set 卖到这个job market上面去 那你也要看这个product market fit 比如说你学的东西 真的就是市场上没人在用 那可能你要把自己sell出去 也是比较难的 那你学的东西正好是在这个边巅峰 那你可能就找工作非常非常容易 但是你又不能 一天就成为某个领域的专家 所以基本上你都要进行一些预判 最好能够在比如说 三到五年这个趋势 这个行业会起来 这个技能会更多需求 那你就提前进行布局 等到三到五年起来的时候 那么你就是这个方向 最有这个权威性的 或者说至少你有最有经验的 一个人之一吧 对那之前呢 就是说我们再回到 这个ChatGPT的这个例子 那在做NLP 自然语言处理的这些小伙伴里面 其实他们真的是在 对 若干年前,大致的趋势和大致发展的方向也在往这方面开始转了,并且如果你特别关注科技的话,是可以看到一些未来发展的方向的,所以希望大家也能够平时真的多去看看,多跟别人去交流交流,甚至最简单的,你去把LinkedIn的job post多去滚一遍, 看看大家这个description里面到底关键字, 重合度最高的在哪些方向 这个就可能是目前或者未来 那个可能没有三到五年那么久 可能至少未来一年 大家会持续招聘 持续去招的一个方向 然后再去回到你自己看书也好 你自己去学公开课程也好 你自己去换组也好 或者做组里面 怎么跟别人合作等等 尽量去获得一些那些方面的经验 大家就这样 但这个就其实也挺难的 预判啊什么 当然现在这个什么GNAI什么 就很明显 明显了嘛 但是再早几年能发现的人 是挺厉害的 对对对真的都都都这样 你现在去买NVIDIA 这个谁都知道对吧 你要在两年之前买了NVIDIA 还拿到现在 很不停的 不管是周期往上往下 都持续的投入 对因为毕竟这个deep learning 对吧深度学习这件事情 起起伏伏也过了好几个周期了 包括这个无人驾驶 大家那时候都觉得第二年要做出来 然后他有个dunton 那现在是真的实际要开始deploy了 大概是这样一个 对 那GNAI肯定是个泡沫 of course肯定达不到大家 对它这么高的预期 也有一个泡沫会破裂的过程 然后会逐渐的在往上走 对那你在这个低谷 能不能继续有信心 去看好这个技术的方向 甚至在这个技术方向里面 找到它真正开始迭代 下一代技术的这个方面 这个就是真的是 看个人的一些vision 还有一些机缘巧合 因为有可能你不知道 对但人家正好就问他 大部分是运气吧 对 对吧 大部分是运气 所以不用太纠结 再可以回看我们之前讲运气的那些 好那最后一个方向呢 就是说怎么样反脆弱 就是你刚才那两点 还是多多少少 这个行业 这个行业不行了 再扯有的没的也没用 但是呢第三个就是说 你自己从职业规划 或者说人生规划的角度来说 怎么利用好 现在这个行业是比较高薪的 然后 然后能够去转型 去拓展你的一个思路 大体你可以看到 包括LinkedIn上 有很多这种成功的例子 有两个方向 一个方向就是说 从大公司转向小公司 逐渐了解一个创业公司 是怎么去运作的 最终达到自己创业 也不是说你创业 一定要纳斯达克上市 什么的 你就可以去run a business 因为你对这个行业 有足够多的理解 你知道里面哪些 是可以挣钱的一个部分 你就成立一个 比如说五个人到十个人公司 说不定大概率 正的比你现在NW2的要多 对吧 因为毕竟还有很多避税的策略 所以大概率其实是一个非常好的 一个方向 这是一点 那第二点呢 就是说你也可以看到很多人 他是逐渐从这个科技的打工人 转向化身资本 大家都想变成资本 对转成VC 转成分头 甚至去做这个投资公司的partner 特别是他们做到了比较高的级别 比如说这个Meta Google啊什么 什么 director以上 你可以看到很多director 他都有一个树杠 angel investor 什么什么VC 什么什么founder 对 其实他之间是有很多这种类似性的 就是包括对于技术的预判 对吧 包括对于这个人的管理 包括对于判断这个团队靠不靠谱 怎么去评价一个团队 这其实就是他们day to day 在做的一些事情 包括比如说你做到VP 做到director 他对这个公司的一些财务指标 对于公司这个 Cross-functional的一些信息 也会逐渐有了解 所以他们其实是挺适合 去做这个转型的 那这样你至少有两个方向了 科技型的时候 你在科技公司挣钱 当然科技不行 好像你去投科技公司也不太行 但不一样 你在冬天就买种子 等到春天秋天来了 你就可以收获了 也是个思路 但整体来说就是说 它也是扩充了自己的一个方向 那今天就讲这么多 先研究了 试试一下这个硅谷为什么这么高薪 对对对 谁割谁的韭菜 谁割谁的韭菜 不知道好像现在感觉 对 本来以为 就互相成就 对对对 本来以为你割了公司韭菜 没想到公司还underpay你了 每个人要让你们挣一个million左右的钱 好 这个高薪的背后呢 我们进一步探讨 这个是不是持续 对吧 整体可能肯定有很多部分是不可持续的 像一个河一样 对吧 从高处往低处流 你要么拼命的往上划 对吧 逆水行舟 提升自己 的这个竞争力 要么你跑到旁边 说我不划船了 我开车 对吧 换一个赛道 扩充自己的赛道 这样能够提升 自己的一个 综合的这个竞争力 对 就保持乐观 然后尽量多一些 plan B 反脆弱嘛 然后记得感恩 有工作 现在挺不容易的 是的 的确是 更别说有赚钱的工作 对对对 是不容易 的确是这样的 而且这个东西 真的跟 再说一遍 跟能力没有太大的关系 就很多 特别是比如说 没有特别多工作经验的 就作为一个new grad吧 是的 真的就是看天吃饭 市场好的时候 你就可以所有大厂offer都拿 市场不好的时候 真的特别差 一个offer都拿不到 并不是说明你差 只是说明这个市场不行 对 好的 那就先这样 行 拜拜