招聘市场出什么问题了？程序员就业未来在哪？
本文转自 Twitter。
底层逻辑与现状
首先聊互联网，经常有人在说现在进入了后互联网时代。就我看来，互联网有两个底层逻辑
- 增量市场逻辑。PC 时代，互联网的增量是让更多人接入互联网，成为互联网时代的消费者。移动时代则是吸引没有PC的人群，并增加用户在互联网上的时间。用户数增量和时间增量，都给互联网创造了巨大的收入潜力和价值。
- 收益预期逻辑。互联网企业的高估值和程序员高收入都基于资本对企业极高的未来收益预期。这个收益预期基于两个点，一个点是上面的增量市场，大量用户涌入互联网制造市场规模增长的预期；第二个点是渗透率预期，有了市场的巨大规模，百分数级的市场渗透率提升对整体收益都是巨大的。
这两个点总结起来，都是对互联网企业未来价值的高预期，这个预期成就了互联网的高估值，资本无限制的投入去搏未来，也就成就了程序员的高收入。
理解了互联网红利的底层逻辑，那我们看现在互联网的状况。
- 互联网增量基本结束。没有新的未接入互联网的人群、没有新的未接入互联网的用户时间。
- 互联网竞争加剧。增量结束，为了争夺存量市场竞争激烈，进入零和游戏阶段
- 用户行为变化。现在用户有远离虚拟生活的趋势，甚至用户开始讨论如何戒手机、远离网络的信息洪流，来提升幸福感降低焦虑
所以，互联网的时代是否结束？显然是否认的，互联网已经是生活的一部分，会持续存在并进一步改变生活。
但互联网的红利时代确实结束了，没有容易获得的增量，低垂的果实已经被摘光，后续的增长所需的成本上升，且收益下降。
最简单的例子就是，现在 app 的获客成本已经高到吓人，很难说跟新用户带来的收益孰高孰低，以及回想一下手机上多久没下载新的现象级 app 了。
那程序员的红利呢？我们依旧去思考程序员高收入的底层原因：
- 技能的稀缺性。 互联网兴起时，计算机相关技术人员紧缺，且常规大学教育与工业界所需的工程能力脱节，技术技能的稀缺造就高收入
- 抢夺增量市场的紧迫性。 资本为了抢占增量是市场大量招聘/挖角，导致工资水涨船高
- 产出结果的高复用价值。以软件售卖为例，一份软件开发出来多次售卖的成本极低，即程序员单位时间可创造的价值高
程序员的高工资本质上就是紧缺性和单位时间的价值高。首先，这跟掌握这个技能的难度无关，仅仅是紧缺性，传统行业也有程序员，其技术难度并不逊于互联网相关技能。而单位时间创造的价值与市场情况息息相关，与互联网红利的分析一致。
而现在的情况就是，技能不再稀缺，每年海量的计算机及相关专业毕业生，且有大量的转码群体。 随时互联网红利时代的结束，抢夺市场的急迫性和创造的高价值自然也降低。
目前的就业市场，北美今年是地狱难度，实习岗位少、正式 hc 少、竞争大，国内还算有一口气。原因就是在口罩期间，企业过度高估了用户转向线上生活的程度，过度扩招引起的成本失控，引发裁员和缩招。 这波国内跟进相对弱一些，仅就此点而言影响小一点。
毕竟对于大企业来说，从来不会担心招不到优秀的人才，所以遇到形势不好时，可以通过裁员降低成本；在形势好时又可以随时招聘提高战斗力。
那，出路在哪？
我觉得会是对传统企业的改造，如果真正了解过传统企业和工厂，他们的数字化程度极低，也迫切需要数字化和智能制造的转型，这是一片蓝海市场。
这里的传统企业不只是制造业，可以是医院、可以是服务业，是任何需要进行数字化和智能化的领域。 可能有朋友会说，国内之前就有互联网改造传统企业的潮流，但后来并没有多大波浪。
我觉得首先是，互联网人的姿态太高，总觉得要用互联网思想去改造所谓的落后行业，这些思想背离了传统行业的习惯。 现在需要的数字化是，在真正理解传统行业逻辑，理解整条生产/价值链条从哪来到哪去的基础上，去找到真正能够提供价值的点。 而不仅仅是去把传统企业的习惯扭转成互联网企业的习惯。 是找到真正有提升价值的点，简单的把企业基于微信群的沟通逻辑换成更高效的工具对效率提升可能并不明显，首先这不是核心的阻碍点，其次工具带来的学习成本也不可忽视。 需要互联网人放下自己的姿态，认真学习理解传统企业的逻辑，然后找到自己擅长的点去提效。
其次，toB 确实是不错的生意，就是门槛较高。例如很多餐饮企业会购买基于机器学习的数据分析服务，来智能管理库存和预测销量等。 对于传统企业，自建团队成本高，且水平很难达到预期，购买服务就是较为划算的方式。 但 toB 业务门槛高，需要品牌效应和完整的服务支持体系，以及真正能理解企业需求的产品经理和销售团队。这都是小企业短期内很难追得上的领域，但深耕一些大企业没有发现的 小市场/新兴市场，会有意想不到的结果。
当然，这两个领域都不会像互联网红利期一样有巨大的想象空间，也提供不了互联网企业一样的高收益和高薪资。但对于程序员来说，比起竞争激烈的互联网招聘和难说稳定的发展前景，这些行业的相对稳定不失为一个好的选择。 且，在垂直行业和领域能够积累有价值的领域知识，这些对于新来者需要踩坑和学习的经验就是 企业和个人的护城河。说个抖机灵的，计算机的绝大部分知识都能找到优秀的学习资料，对很多其他行业，资料可能很匮乏，不在某个行业摸爬滚打几年很难掌握，这也算一种门槛。
而这次大模型潮流，大家看的都不是很清楚，之后会写东西继续聊聊我个人的看法。此文仅代表我个人此时的观点，欢迎大家友善讨论，提出自己的观点和看法。