線性思維最大的風險

線性思維最大的風險

企業如何實現指數型成長這篇文章中我提到企業不該抱持線性思維,因為線性思維的邊際效益其實是在下降的,你必須擁抱指數思維,才可以讓公司成長速度加快。

而最近幾年,我認為抱持線性思維的企業陣亡率會非常高,主因在於國際政經情勢導致的原物料價格波動,數位廣告的成本上升,人事費用的增加,這些都不是線性的。當你用線性成長的角度看待營收時,公司的利潤表現肯定是隨著外部環境而劇烈波動,而且通常都是往壞的角度發展。

剛好最近我跟一個朋友聊到類似的議題,我拿的是人生的案例來解釋這個概念,因為人生的支出也是波動的,如果我們的收入是線性成長,那肯定也有風險

關於這個議題我曾在一篇舊文中探討過,大家或許也可以回顧一下:月薪不到五萬不要儲蓄,從企業自由現金流運用來探討背後思路


線性思維

當我們今天抱持著線姓思考的角度來看待自己這輩子的收入與支出,那可能的狀況是長這樣。

我們的收入隨著年紀增加逐步上升,但上升的比例不高,很可能就是每年固定調薪 3-5%,而我們的支出,可能是因應物價上升,每年可能也會有一定比例的增加。(我暫且忽略退休後的狀況)

但我們都知道,現實世界不是這樣的,我們的收入與支出,其實都不是完全的線性

我們可能會換工作,在短時間內讓收入上升一個台階,所以收入與支出的樣貌可能會長的像這個樣子。

但我們也清楚,我們的支出也不是線性的,我們可能因為買房、買車、結婚生子、長輩生病或自己生病而讓支出瞬間增加。當這些大筆支出發生時,我們通常得靠著手頭的現金來支應,而那些持續性的支出,如房貸、車貸、孩子的教育費用等,則需要透過增加常態像收入來讓每月的可支配所得處於較健康的狀態。

所以當我們用線性思維來面對波動性的問題時,就容易出現經常性的赤字,也就是入不敷出的狀況。

非線性思維

面對這種問題,有兩個常見的思考方向。

第一種,是用線性去對抗非線性

盡可能換更高薪的工作,靠著穩定的收入來壓過非線性變化的支出,這就像下面這張圖一樣。我們選擇用固定收入來抗衡不穩定的支出成長。

第二種,則是用非線性來對抗非線性

讓自己不是領固定薪資,靠的可能是具備變動薪資的工作,或者是兼差,抑或是靠投資或其他被動收入來墊高收入

當然,如果你同時能有多種穩定收入源這是再好不過了。而這也是我看許多人能實現財富自由很重要的做法。

讓自己擁有好的薪資收入,同時也擴增其他收入源,當薪資收入已經能 cover 你的支出時,額外的收入源將成為你應付波動支出的重要武器。


人生不是線性的,而是波動的,重新思考自己的收入源,用非線性或指數思維來面對人生的財務問題。

同樣的概念也適用於企業經營。

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我與《原力心態》作者交流的收穫

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在六月初的時候收到來自天下文化的邀請,希望我能與 Frederik G.Pferdt 博士進行線上交流。不過這個交流因為我這邊的一些變故,所以改成我以文字進行提問,而博士則以書面回覆我的提問。 這本書剛出版時,我曾寫過簡短的推薦序,我的原文是:「《Google模式》告訴我們怎麼經營公司,這本書則讓我們知道如何啟發人。當 AI 解放了生產力,企業勝出的關鍵將是創造力,而正確的領導方式,永遠是員工維持創造力最關鍵的因素之一。」 這本書,被稱為《Google模式》的續篇,特別強調如何激發人、影響人,順應人的天賦去發展。因為過去幾年從事的大多是教育相關產業,對這些觀念與想法特別有感。 這本書中有許多觀點都引起我很大的共鳴,例如未來思考,鼓勵人們「準備好面對未來的心態」,不用停在現在,而是勇敢地思考未來,並主動迎向未來。找到並發揮自己的「X 特質」,這個 X 特質(Dimension-X)指的是自身獨一無二之處,你也可以稱之為天賦。 而 Frederik G.Pferdt

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AI 學習的悖論

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「AI 讓你看起來更聰明,實質卻有可能學得更少。」 剛剛看到一篇文章談論 AI 對學習的可能傷害,他的參考資料是來自一篇文章《The Myth of Automated Learning》。這篇文章提到一個蠻重要的概念。 當人們使用機器自動執行他們本來可以自己完成的任務時,會發生以下三種情況之一: 1. 他們的技能不斷提高。 2. 他們的技能退化了。 3. 他們永遠學不會這項技能。 這三種狀況分別容易發生在三類人身上: 1. 如果使用者已經是專家,AI 工具可以進一步增強他們的技能。 2. 如果使用者尚未成為專家,而這項技能需要不斷練習,那麼 AI 自動化可能會導致技能退步。 3. 如果使用者是新手,而 AI 從一開始就執行任務,那麼這個人就可能永遠不會真正掌握這項技能。 作者舉的案例是工業時代,那些工匠等級的人,他們的工作被產線工人+自動化機器給大量取代,但這些生產線的工人離開自動化機器後其實什麼都不會。 對這個觀點我一半認同一半存疑,認同的點在於,產線工人熟悉的是機器操作,而工匠擅長的則是不靠機器來完成任務。哪個難度更高?通常是工匠。但從商業角度來思考

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互聯網女王 Mary Meeker 報告心得(2)-餐飲品牌 Yum Brands 的案例

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這幾篇文章都是我觀看 Mary Meeker 2025 年報告後的一些整理跟心得。原始的文件可以參考:https://www.bondcap.com/reports/tai 本篇要聊的話題是在 75 頁看到 Yum Brands 在 2025 年 2 月開始推動旗下餐廳的 AI 化與數位化。 這份報告中可以看到的資料很有限,不過我對餐飲業的現況有點興趣,所以我請 ChatGPT 幫我針對 Yum Brands 使用 AI 的狀況做一些整理,發現一些比預期有趣的資料。 首先介紹一下 Yum Brands 這家公司,因為這名字相信很多人都沒聽過,但說到他旗下的公司大家應該就知道這家公司的規模有多大了。它旗下的主要品牌有以下四個: * KFC(肯德基) 全球知名的炸雞品牌,在 150 多個國家擁有超過 27,000

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互聯網女王 Mary Meeker 報告心得(1) - AI 的任務,增效優先於降本

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到今天才有時間把互聯網女王 Mary Meeker 2025 的報告好好閱讀一下,報告的原始網址在此,有興趣的人自行閱讀:https://www.bondcap.com/reports/tai 在報告的 68 頁中我看到了一個很重要的觀念,我結合圖表做說明。 下面這張圖是 BOND 團隊針對 Morgan Stanley 的一份報告作出的整理,這張圖主要強調的是許多大型企業(調查了 400 多家年營收在 5 億美元以上的企業)對 AI 的觀點是放在「營收與事業擴展」上,而非「成本降低」。 以下幾項是被 BOND 團隊歸類在「營收與事業擴展」的項目: Production / Output (提升生產產出) ~70% Customer Service(提升顧客服務品質) ~65% Sales

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