在人工智能蓬勃发展的这几年，有一门编程语言的表现格外引人注目——Python。

从发展轨迹来看，这股增长势头依然强劲：自2021年10月登顶TIOBE排行榜以来，Python至今稳居首位，并第六次摘得TIOBE 2024年度编程语言桂冠。去年GitHub发布的《2024年Octoverse报告》也印证了这一趋势，Python首次超越Ja vaScript，成为该平台上最受欢迎的编程语言。

在AI开发领域，Python几乎已成为无可争议的“王者”。无论是深度学习的开源框架如TensorFlow和PyTorch，还是数据科学、机器学习领域的众多工具与库，Python始终占据着主导地位。

但这一格局是否会一直延续？最近，一位技术专家给出了一个颇具冲击力的判断。Azul Systems的副CTO Simon Ritter认为，2025年将是Python在AI领域最后的辉煌之年，而Ja va可能在未来的18个月到三年内超越Python，成为企业级AI开发的主流选择。

Python的局限：企业级AI的性能瓶颈

正如开头所言，Python的强大之处在于其简洁性和丰富的生态系统，这使得它在快速开发和原型设计中占据一席之地。Simon Ritter也提到，Python目前在AI领域的主导地位有其特定的文化背景：作为一种简单易用的编程语言，它对那些具备数学背景而非软件开发背景的AI技术人员来说，天然具有吸引力。

“然而，随着AI应用规模不断扩大，企业将遭遇无法突破Python性能瓶颈的难题。”这句话点出了问题的核心。Python的简洁性是其吸引大量AI从业者的主要原因，但这也意味着它在处理大规模、复杂的AI应用时可能力不从心。

相比之下，Ja va的强类型、内存安全以及优秀的核心库使其更适合处理企业级AI应用的高负载与高复杂性。Simon Ritter解释道，这就需要团队对应用进行大量的重写和重新架构。团队必须确保他们的应用能与Python和Ja va并行运行，并且在Ja va中开发的AI应用能够支撑长期发展，避免在某个时间点突然遭遇性能瓶颈。

这里必须指出的是，Simon Ritter认为Ja va最终能超越Python的一个关键因素，是其GPU性能上的突破：“Project Panama”已在JDK中发布，它简化了Ja va代码调用非Ja va库的过程。与此同时，“Project Babylon”正在探索如何让Ja va直接利用GPU，从而在无需修改现有代码的情况下提供更优越的性能表现。

Ja va在AI领域的普及与应用现状

在这种背景下，Azul不久前发起了一项2025年Ja va现状调查，覆盖了全球2000多位Ja va专业开发者的反馈。调查内容涉及企业如何应对Oracle Ja va定价和许可方面的挑战、云成本策略、影响DevOps生产力的因素，以及Ja va在AI开发中的作用等。

调查结果相当令人瞩目：在所有参与调查的全球企业中，只有1%的受访者未在其企业中使用Ja va——换句话说，99%的受访企业都在积极使用Ja va。更值得注意的是，近70%的受访者表示，他们超过一半的应用是用Ja va构建的，或者运行在Ja va虚拟机（JVM）上。这进一步体现了Ja va在现代企业中的基础性地位。

另一个耐人寻味的数据是：有50%的开发者表示他们在构建AI功能时选择了Ja va——这一比例甚至超过了Python和Ja vaScript——这些与AI文化关联更紧密的编程语言。调查报告对此指出：“这凸显了Ja va在AI领域的适用性，它提供了可扩展性、广泛的库支持，并能够无缝集成现有的企业系统。”

报告还进一步强调，Ja va长期以来在性能、可扩展性和稳定性方面的优势，使其成为开发AI驱动应用程序的理想选择，能够满足AI解决方案所需的计算效率和企业级可靠性。例如，在使用Ja va构建AI功能的团队中，Ja vaML是最常用的Ja va AI库。随着AI对公司战略、代码编写和应用基础设施的影响越来越深远，所有这些活动都需要更强的计算能力。因此，72%的调查参与者表示，为了支撑带有AI功能的Ja va应用程序，他们的计算需求将持续增长。

那么，Ja va能否真正超越Python？

既然如此，Ja va是否真有可能像Simon Ritter所说的那样，超越Python成为AI开发的主流语言？

关于这个问题，IDC分析师Arnal Dayaratna给出了明确的回答：“是的，我认为很有可能，因为Ja va在开发大规模、关键任务的企业级应用方面无可匹敌。”

但资深应用开发市场观察者的看法则有所不同。例如，Omdia分析师Brad Shimmin直言：“我不认为Ja va能够取代Python在AI开发中的主导地位。”

“鉴于Python语言本身的性能提升，加上为开发者提供的丰富库生态（如PyTorch、Pandas等），我认为Ja va不会超越Python，尤其是在AI领域。”Brad Shimmin还补充道：“虽然在需要高安全性和高性能的领域——比如金融行业——我们会看到部分Python代码被重构为Ja va或Scala，但即便如此，AI开发者仍然更倾向于从Python开始。随着生成式AI的崛起，我预计其他语言也会进入AI领域，尤其是像TypeScript这样的全栈开发语言。”

同时，也有开发者认为，Ja va社区需要做出更多创新才能更适合AI开发——好在，作为Ja va语言和平台的管理者，Oracle正在为此付出努力。

Oracle的努力：推动Ja va在AI领域的持续创新

Oracle Ja va平台高级副总裁兼OpenJDK治理委员会主席Georges Saab在接受采访时表示，随着新兴技术逐渐成熟，Ja va在其中的应用也在逐渐增多，AI当然也不例外。

“Ja va承载着大量的企业业务逻辑，而其强类型、内存安全、优秀的核心库和广泛的工具链，使得Ja va自然融入这些新兴的生态系统。”他介绍道：“在计算密集型的AI训练和模型创建领域，得益于原生库集成和即时编译（JIT）的性能提升，Ja va正引起越来越多的关注。更进一步，‘Project Babylon’旨在将Ja va扩展到GPU编程模型，将Ja va更深地融入AI领域。而‘Project Valhalla’预计将使处理复杂数据类型变得像处理原始类型一样高效，通过值类型让JVM更好地优化内存使用。”

此外，在推理方面，‘Project Amber’也能让开发者更轻松、直观地建模数据，采用封闭类型、Record类和模式匹配等技术。

Georges Saab举例说：“比如langchain4j能够要求LLM模型返回直接填充到Record中的答案，这相当于将非结构化的AI生成答案映射到强类型系统中。而且，由于大量业务应用本身已经用Ja va编写，这就给这些应用开发者提供了在‘Ja va内部’构建AI智能的能力。”

那么，对于“Ja va有望在未来18个月到三年内超越Python，成为AI开发的主流语言”这一说法，你又是如何看待的呢？