在 AI 爆火的这几年中，有一门编程语言的成绩不得不提——Python。
● 自 2021 年 10 月登顶 TIOBE 榜首以来，Python 至今稳居第一，并第六次摘下了 TIOBE 2024 年度编程语言的桂冠。
● 在去年 GitHub 发布的《2024 年 Octoverse 报告》中，Python 首次超越了 JavaScript，成为 GitHub 上最受欢迎的编程语言。
可以看出在 AI 开发领域，Python 几乎是无可争议的“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和库，Python 一直占据着主导地位。
然而，这一局面是否会持续下去呢？根据 Azul Systems 副 CTO Simon Ritter 的最新观点，他认为：2025 年将是 Python 在 AI 领域最后的辉煌年，而 Java 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 的局限性：企业级 AI 的瓶颈
一如开头所说，Python 的强大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有一席之地。Simon Ritter 也提到，Python 目前在 AI 领域的主导地位其实有一定的文化背景：作为一种简单易用的编程语言，Python 对于那些具备数学背景而非软件开发背景的 AI 技术人员来说，具有更强的吸引力。
“然而，随着 AI 应用的规模越来越大，企业将遭遇无法突破 Python 性能瓶颈的难题。”
Python 的简单性是其吸引 AI 从业者的主要原因之一，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，Java 的强类型、内存安全和良好的核心库使其更适合处理企业级 AI 应用的高负载和高复杂性。
Simon Ritter 解释道，这就需要对应用进行大量的重写和重新架构。团队也需要确保他们的应用与 Python 和 Java 并行运行，且在 Java 中开发的 AI 应用能够支持长期发展，以避免在某个时候遇到瓶颈。
此外，Simon Ritter 认为 Java 最终能够超越 Python 的一个关键因素是其在 GPU 性能上的优势：“‘Project Panama’已经在 JDK 中发布，它简化了 Java 代码调用非 Java 库的过程。与此同时，‘Project Babylon’也正在探索如何让 Java 直接利用 GPU，以在无需修改现有代码的情况下提供更好的性能。”
Java 在 AI 领域的普及与应用
在这一背景下，Azul 不久前发起了一个 2025 年 Java 现状调查，涵盖了全球 2000 多位 Java 专业开发者的反馈，内容涉及企业如何应对 Oracle Java 定价和许可挑战，企业应对云成本的策略，影响 DevOps 生产力的因素，以及 Java 在 AI 开发中的作用等。
报告结果显示，在参与调查的所有全球企业中，只有 1% 的受访者未在其企业中使用 Java，即 99% 的受访企业在积极使用 Java。此外，近 70% 的受访者表示他们的应用中超过一半是用 Java 构建的，或运行在 Java 虚拟机（JVM）上，这也进一步体现了 Java 在现代企业中的基础性作用。
另外，还有 50% 的开发者表示他们在构建 AI 功能时选择了 Java——这一比例超过了 Python 和 JavaScript 这些与 AI 文化关联更为紧密的编程语言。对此，报告指出：“这凸显了 Java 在 AI 中的适用性，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。”
不仅如此，该报告还进一步指出，Java 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 Java 构建 AI 功能的团队中，JavaML 是最常用的 Java AI 库。随着 AI 对公司战略、代码编写和应用基础设施的影响愈加深远，所有这些活动都需要计算能力。因此，72% 的调查参与者表示，为了支持带有 AI 功能的 Java 应用程序，他们的计算需求将会增长。
那么，Java 能否超越 Python？
既然如此，Java 是否有可能如 Simon Ritter 所说，超越 Python 成为 AI 开发的主流语言呢？
关于这个问题，IDC 分析师 Arnal Dayaratna 认为：“是的，我认为很有可能，因为 Java 在开发大规模、关键任务的企业级应用方面无可匹敌。”
然而，也有部分资深应用开发市场观察者的看法则有些不同，例如 Omdia 分析师 Brad Shimmin：“我不认为 Java 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、Panda 等），我认为 Java 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（如金融行业），我们会看到部分 Python 代码被重构为 Java 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。
与此同时，还有一些开发者表示，Java 社区需要做出更多创新才能更适合 AI 开发——所幸，作为 Java 语言和平台的管理者，Oracle 也正在为此付出努力。
Oracle 的努力：推动 Java 在 AI 领域的创新
Oracle Java 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，Java 在其中的应用逐渐增多，AI 也不例外。
“Java 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 Java 自然融入这些新兴的生态系统。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，Java 正在引起越来越多的关注。更进一步，‘Project Babylon’旨在将 Java 扩展到 GPU 编程模型，将 Java 更深地融入 AI 领域。而‘Project Valhalla’也预计将使得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。
“举个例子，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。”Georges Saab 说：“而且，由于大量业务应用本身已经用 Java 编写，这就给这些应用开发者提供了在‘Java 内部’构建 AI 智能的能力。”
那么，对“Java 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？
参考链接：
https://thenewstack.io/2025-is-the-last-year-of-python-dominance-in-ai-java-comin/