谈谈关于我对程序员副业的想法

我认为，程序员要想打造一个能够产生营收的副业，以下三个因素必不可少，他们可以说是同等重要。

1. 应用场景

应用场景指程序如何影响物理世界。如何提高社会效率、推动社会进步、或解决社会痛点问题。应用场景 和金钱高度挂钩。

区别一个应用场景是否是值得投入有两个关键衡量指标。

第一个衡量指标是钱。即在可预期的时间范围内，有无机构或个人投入真金白银来这个应用场景买单。

另外一个衡量指标则是流量，流量等于用户的时间。即是否能够从短视频、垃圾新闻、小红书、微博等中瓜分到一部分网络用户的时间。有了流量之后，即有成熟的变现途径（如增加广告）。

一些案例：

• 打车的场景：解决路边拦出租费劲的问题和私家车跑黑车的问题（C2C）
• 网购的场景：打破传统的线下售卖的模式，开一家网店即可服务全国（C2B）
• 生鲜的场景：线上买菜，回家即达（B2C）

找到一个明确的、值得投入的应用场景不是一件容易的事情。找应用场景的一个案例是在2014年掀起的互联网+ 的创业浪潮，大量的应用场景在这个浪潮中被挖掘，有些随着时间的推移则被认为是伪需求。

在公司里，一般是老板或者业务负责人负责寻找这样的应用场景，并推动团队实现。

2. 算法/程序

有了应用场景之后，则需要对应的算法来解决或者实现这个应用场景，在程序员侧，这个应用场景一般会被产品经理拆分成业务需求。

在大公司中，因为问题的范围很大或者要服务的对象很对，可能会涉及到到一些高深或复杂的技术。

但对程序员副业来说，一般会使用现有的、成熟的算法来实现需求。让业务先运转起来的优先级远优于对技术的深入钻研。

算法部分对应用场景同等重要，有一个常说的话叫做 “万事俱备，只差一个程序员”了。在副业部分，程序员一般会选择自己上。雇佣实习生或者外包人员对副业来说不是一个好主意。

3. 算力

对于程序员副业来说，算法有一个特点，在投入固定的时间开发之后，如果业务场景不再变动，则算法/程序也无需做大的改动。

在算法开发完成之后，后续的成本主要是就是算力，即服务器的租赁成本。

在互联网创业浪潮时，我很少关注服务器的租赁成本。在即将到来的大模型时代，算力成本是大企业都迈不过去的坎。对于程序员的副业而言则更重要，假如程序员足够幸运，通过开发算法解决了一个特定应用场景的问题并有客户愿意为之买单，如果算力成本大于收益，则意味着永远无法盈利。

最后

当你想开展一个副业时，不妨想一想这三个点：

1. 是一个什么样的应用场景？解决了什么样的问题？预计会有多少人为我付费？有成功的先例吗？
2. 这个应用场景是否可以用过算法解决？需要投入多少的研发成本来生产算法？
3. 在算法开发完成之后，需要投入多少算力来维持算法运转？是否能够cover成本？

在大公司里干活，一般主要考虑的2。

如果贵公司管理水平比较高，员工也需要考虑1的问题。即考虑自己做的事情能够对组织产生的收益。如我的前公司，用比较热门的OKR来做绩效管理，每次OKR周期都需要对组织目标有认知，将自身的工作投入与组织目标结合。但一般对1的思考不会太深入（因为思考团队盈利模型和方向一般是老板的事情）。

而对程序员副业来说，1&2&3都需要同时满足才能完成一项足够盈利的副业，这是对程序员solo做副业的一大考验。

附

只有3（算力）的案例：hostloc的mjj老哥们，买了很高配置的服务器，然后挂一个探针完事。纯成本，不产生任何收益。

有2（算法）和3（算力）的案例：玩NAS/PT的老哥们，在家自建数据中心，通过开源程序刷上传流量，因为没有1（应用场景），基本不产生经济效益。

有1（应用场景）和2（算法）的案例：挖矿的老哥们，近些年来因为币价持续下跌和ETH的算法升级，挖矿成为了一个不能覆盖电费（算力成本）的事情，所以挖矿行业也没落了。

有1（应用场景）和3（算力）的案例：例如云计算&城市大脑中，通过智能调度红绿灯来提升城市交通能力。有云的近乎海量的算力支撑，但是根据阿里云在一些试点城市的效果，通过算法只能取得很少的整体效率提升（体验过北京下班高峰期的环路就会发现，尽管连续十公里没有红绿灯，但整个车道都是满的，而且天天如此，算法能做的实在有限）。所以也不是一个好生意。

那么有没有兼具 1&2&3的好生意呢？当然是有的，但是这个问题一般不会有免费的答案，甚至付费的答案也很难找，大家一把把这个叫做 “商机”。