一个人究竟是给谁打工?老板和员工到底是一种什么关系?

一个人究竟是为自己打工,还是为老板打工?

我的判断标准是——累积效应的归属

何为累积效应?

答:前后动作之间,具备较强的关联性,由此可以产生累积效应

累积效应为何重要?

答:因为可以将时间转换成自身的壁垒,而不是竞争力流失的讯号。

举例说明,

比如,写一篇文章,投稿到XX公众号,稿费200元,

相当于,XX公众号的团队,花200块钱,买断了这篇文章的未来

即便这篇文章成为爆款,产生成千上万的收益,你也只能望阅读量兴叹,

因为,别人已经用200元,买断这篇文章的版权,

累积效应产生的收益,与你无缘。

图片来源:网络

反之,如果将其发表在你自己的公众号上,也许默默无闻,颗粒无收,

但,一旦爆火,今后所有收益,都归于你。

由此观之,接受投稿的公众号团队,付出的稿费,仅仅是购买文章本身吗

当然不是,

他们更看重的,是这些文章的累积效应

也许十篇八篇都没有爆款,没关系,

通过堆积数量,玩这场概率游戏,一篇爆款的收益,便能覆盖几十上百篇普通文章的成本。

从这个角度,审视自己的工作,

比如,从事芯片研发,开发一款新产品

假使未来三年,这产品大卖,有何累积效应?

有形效应,公司的营收大涨、利润增加、股价上升,

无形效应,公司的品牌更加深入人心,融资更加便利,

但,我能享受到这些累积效应吗?

几乎不能,

因为,公司已经用基本固定的年收入,买断了我的劳动

只要没有股权,便无法享受产品累积效应带来的收益。

由此观之,马氏所言之“剩余价值”,其实类似于累积效应

你创造的作品/产品,被公司一次性买断

往后岁月,它产生的效益,再与你无关。

图片来源:网络

当然,事情的另一面,是大多数作品/产品,几乎不能产生累积效应

如果志不在此,与其放在自己的账号,无人问津,

还不如卖给某个团队,换得二两酒钱。

但,如果各位有大毅力、大决心,要建立个人IP,要独享累积效应

那,就得日复一日地建设自己的一方天地,

其中关节,一是选对赛道,二是建立动作的前后关联性

并非所有赛道,都能产生累积效应,

要点,在于领域的生产要素类型。

推动财富增长的五大生产要素:劳动力、土地、资本、科技和数据

前两者,前后关联性,相对较弱,

后三者,前后关联性,相对较强。

主要生产要素是劳动力和土地的行业,趋于分散,如餐饮业,

主要生产要素是资本、科技和数据的行业,趋于集中,如互联网。

想获得累积效应,以后者为宜

建立动作的前后关联性,指过去的努力,成为未来的地基

比如,写作能力的积累,

笔下文章越多,对文字越敏感,素材数量越多,对文章结构的理解,越深刻。

更关键的是,写作能力,亦是深度思考的能力

阅读,是输入,相对简单。

写作,是输出,更加困难

当习惯将心中见识,化成文字,展现于世人面前,

思想深度,无形之中,与日俱增。

后人想拥有同等能力,便得付出同等时间

于是,时间成为你的壁垒,而非竞争力流失的讯号。

图片来源:网络

小结:

为自己打工,还是为老板打工,端看累积效应之归属

是承担一无所获的风险,争夺累积效应,

还是落袋为安,一次性将其售出?

值得每个人思量。

关注@晏小北 ,理解芯片与经济~

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别定位电力线的AI模型,用于无机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师技术员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
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