你是不是也有这样的疑问：明明都是做应用开发，为啥非要搞懂传统开发和大模型开发的区别？其实真不是多此一举，而是大模型的崛起，已经彻底改写了普通人的使用习惯、程序员的开发范式，甚至是产品的落地逻辑——无论你是刚入门的编程小白，还是深耕多年的开发者，搞懂二者差异，才能抓住AI时代的技术风口。

对普通使用者而言，未来的各类应用交互，都会摆脱“多按钮、多界面”的固定套路，变得更智能、更高效。就像阿里千问发布会上的经典场景：无需跳转任何APP，不用手动填写收货地址、选择饮品规格，只要对着AI说一句“帮我点40杯霸王茶姬伯牙绝弦，送到发布会现场”，几分钟后骑手就能准时送达，这就是大模型重构的交互方式，也是未来的使用常态。

对程序员和产品爱好者来说，差异更直观：传统开发需要死记硬背编程语言、手动编写大量重复代码，全程扛下需求分析、编码、测试、部署的全流程，耗时又耗力；而大模型加持下的开发，早已打破这种困境——AI辅助编程工具的成熟，让重复编码成为过去，更关键的是，编程门槛被大幅拉低，哪怕是零技术基础的小白，借助无代码、低代码工具+AI辅助，也能上手做自己的小产品，未来“人人皆可做开发”不再是口号。

1、传统应用开发 vs 基于大模型的

开发到底区别在哪里

1. **底层依赖不同：**核心就是两者依赖的“靠山”不一样，传统应用开发，主要靠的是电脑、手机本身的硬件和系统，开发的时候得围着这些设备的功能来，比如调用摄像头、手机系统的功能，所有操作都离不开设备本身的能力；而基于大模型的应用开发，靠山是大模型的能力，不用直接去对接电脑、手机的硬件和系统，只要调用大模型的理解、推理、生成功能，就能实现想要的效果。
2. **输入输出与流程逻辑不同：**关键差异在交互和流程的灵活度上，传统应用的所有流程都是固定死的，代码写好后就不能随便变，用户必须按规定的按钮、步骤来操作，只能处理明确的指令，比如点“查询”才能查信息，说模糊的需求它根本听不懂；大模型应用就灵活多了，能听懂用户说的日常大白话、模糊需求，不用按固定步骤，它能自己理解需求、转化成可操作的指令，还能灵活对话、生成内容。
3. ****功能迭代与灵活性不同：****核心看改功能的麻烦程度，传统应用的功能一旦开发好就固定了，要是想加新功能、改逻辑，就得重新写代码、测试，还得让用户更新应用，又费时间又费成本；大模型应用改功能就简单多了，不用动底层的核心代码，只要改一改提示词、调一调接口参数，就能快速加新功能、改逻辑，灵活又高效。
4. ****行业适配与复用性不同：****重点是能否跨行业重复使用，传统应用开发出来就绑定一个行业，比如做电商的应用，想改成教育行业的，之前写的代码全不能用，得重新搭建框架、写所有代码；大模型应用就不用这么麻烦，不用重写核心代码，只要换一换对应行业的知识、调一调提示词，就能快速适配新行业，之前的内容也能重复利用。

两种开发的区别，刚好让基于大模型的应用开发变得便捷高效。同时，叠加 AI 辅助编程工具（如 Trae, GitHub Copilot, Claude Code 等）的加持，只要你有好想法，跟AI说清需求，它就帮你搞定所有技术活，不用敲一行代码，低成本就能做出自己的小产品，就像[温州大学生那样，两个人靠“大白话编程”，3天就做出小程序，还能赚钱；另外，平时能发现身边软件的小缺点，比如有些APP用着太麻烦，也能借助这些工具，改造升级它，做成更顺手的版本，轻松抓住风口。

2、两者不是对手！

是互补搭子，互不替代

但是基于大模型的应用开发不会替代传统应用开发，二者是 “智能层 + 执行层” 的互补关系：大模型应用的核心价值，是作为 “智能交互与决策层”，通过与用户的自然语言交互，精准理解模糊意图，将非结构化的需求转化为传统应用可识别的结构化指令，完成智能输出；而传统应用开发则作为“执行与落地层”，负责对接硬件、系统、业务接口，把模型输出的指令真正落地执行，完成界面展示、数据处理、硬件调用、业务流转等实际操作。

简单来说，大模型解决 “懂用户、做决策” 的问题，传统开发解决 “能落地、可执行” 的问题，二者结合才能实现完整的智能应用，缺一不可。

大模型替代不了传统开发： 它没法直接控硬件、调支付、写数据库，必须靠传统接口/代码才能落地做事。

传统开发缺了大模型就不够智能： 它只能走固定流程，听不懂模糊需求，而大模型刚好能补上这个短板。

未来应用=传统底座+大模型大脑： 传统开发保稳定、能落地，大模型负责懂用户、更灵活，二者缺一不可。

3、大模型应用落地

两种主流玩法

一、模式一：传统应用 + 大模型（主体是传统应用）

特点：原有流程不变，大模型只是增强点、插件、外挂，不改变核心逻辑。

1. WPS AI / Office Copilot

2. • 主体：文档编辑、表格、PPT（传统功能）
   • 大模型：写作、润色、总结、生成大纲
   • 本质：传统办公软件 + AI 增强点

3. 传统 CRM + AI 助手

4. • 主体：客户管理、跟进记录、销售流程（传统）
   • 大模型：自动写跟进记录、总结通话、生成话术
   • 本质：CRM 不变，AI 只是辅助

5. 传统 ERP + AI 分析

6. • 主体：采购、库存、财务、生产流程（传统）
   • 大模型：自动分析报表、预测销量、生成经营建议
   • 本质：ERP 是核心，AI 是分析层

7. 传统设计工具（PS/Figma）+ AI 生成

8. • 主体：图层、排版、导出、切图（传统）
   • 大模型：AI 生成素材、扩图、换风格
   • 本质：设计软件不变，AI 只是辅助创作

9. 传统电商后台 + AI 客服 / 智能标题

10. • 主体：商品管理、订单、支付、物流（传统）

    • 大模型：自动写标题、智能回复、生成商品描述

    • 本质：电商系统不变，AI 只是增强文案与客服

二、模式二：大模型 + 新场景（主体是大模型）

特点：大模型是核心引擎，传统开发只做界面、接口、落地，整个应用围绕模型能力设计。

1. AI 聊天机器人（豆包、ChatGPT、Kimi）

2. • 主体：大模型的理解、推理、生成
   • 传统开发：聊天界面、历史记录、登录、支付
   • 本质：大模型是大脑，传统只是外壳

3. AI 教育辅导（解题、讲题、作文批改）

4. • 主体：大模型理解题目、讲解思路
   • 传统开发：拍照上传、题库管理、界面
   • 本质：AI 教学，传统负责交互

5. AI 智能体（AutoGPT 类应用）

6. • 主体：大模型做规划、推理、调用工具

   • 传统开发：任务界面、工具接入、结果展示

   • 本质：AI 自主执行，传统只是载体

三、一句话区分两种模式

• 模式一（传统 + 大模型）：传统应用是主角，大模型是配角，用来增强原有功能。
• 模式二（大模型 + 新场景）：大模型是主角，传统开发是配角，只做界面与落地。

总结

传统开发和大模型开发，差别不是一星半点，前者靠设备、流程死，后者靠AI、更灵活；但二者不是对手，是互补搭子，缺一个都玩不转，未来主流就是“传统底座+大模型大脑”。

落地就两种玩法，要么给传统软件加AI外挂，要么围绕大模型做新场景，最关键的是——普通人也能蹭风口！不用懂代码，靠无代码、AI辅助，有好想法就能做产品，抓住机会就能逆袭～

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、 AI大模型最新行业报告

2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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