2025 年 AI 编程新手最佳学习语言

AI 不再是一个专业领域，而是现代软件的基础。多年来在开发 ML 系统和帮助数千名开发者构建 AI 功能的经验中，我学到了一个重要的教训：语言选择是战略问题，不仅仅是技术问题。如果你在原型化一个 Agent，或者在生产中强化推理，你的语言栈要么加速你的工作，要么拖累你的进度。

在我们的大师班和开发者问答中，我听到最多的问题看似简单："什么是做 AI 最好的编程语言？"

真实的答案取决于工作流程、部署约束，以及你的团队需要多快地迭代。这是 2025 年的实用观点。

什么样的语言适合做 AI？

经过多年处理 ML 基础设施和与各行业 AI 团队的合作，五个因素始终能决定一种语言是赋能还是阻碍 AI 开发者。

实践中最重要的五个方面：

生态系统成熟度，包括可靠的库、模型 API，以及社区实践。

开发者体验，你能多快地迭代、调试和交付。

性能和部署，包括延迟、内存占用和运行时开销。

平台集成，从笔记本和 IDE 到 CI、GPU 和云运行时。

学习曲线，特别是对于混合团队（应用开发者、分析师和领域专家）。

这些因素决定了一种语言能否帮助你快速移动和扩展，或者成为工作流的阻力。

💡 对于初学者，我总是建议从我整理的 AI API 开发课程开始。这门课精炼了我多年构建 ML 系统和教学开发者的经验，形成了一条实用的、项目制的学习路径。

现在，最重要的是各种语言的分析……

Python

Python 仍然是 2025 年最好的起点。它在实验和生产胶水代码中处于绝对统治地位。凭借 PyTorch 和 Hugging Face 进行建模，LangChain 或 LangGraph 进行 Agent 开发，FastAPI 进行服务构建，以及模型 API 的官方 SDK，Python 的广度无与伦比。

它的魔力在于上下文连贯性。你可以从笔记本中的探索性代码开始，将其包装进 FastAPI 服务，再部署到 GPU 服务器，全程无需离开这个生态。那些尝试把原型"翻译"成另一种语言的团队，往往浪费数周时间重新实现，而不是交付价值。

Python 的短板在于低延迟服务或内存紧张的环境。典型的做法是在 Python 中原型化，然后用 vLLM 或 NVIDIA Triton 等优化运行时部署，或导出到 ONNX Runtime 以获得更好的可移植性。在移动设备或嵌入式系统上，导出目标是 ONNX Runtime Mobile、TensorFlow Lite 或 Core ML。

底线：从 Python 开始。识别性能瓶颈，然后用专业运行时或原生代码进行优化。同样重要的是为 Python 选择合适的 IDE。

C++

大多数团队不会用 C++ 处理日常业务逻辑。相反，它掌控着快速路径：内核、运行时，以及性能关键的服务层。PyTorch 和 TensorFlow 等框架公开了 C++ API，生产构建通常会把模型部署到 C++ 运行时，以实现严格的延迟和内存控制。在 NVIDIA GPU 上，高吞吐量路径通常经过 TensorRT 或 TensorRT-LLM。

当 Python 达到瓶颈时，当每一微秒都有关系时，当你需要确定性内存行为时，或者当编写设备代码时，才需要使用 C++。实践中，你会依赖高性能库和导出的模型，同时把 C++ 代码集中在内核和服务层。

JavaScript & TypeScript

2025 年的一个重大趋势是可信的客户端推理。借助 WebGPU，模型现在可以直接在浏览器中运行，实现零服务器往返和强隐私保护。

实用的选项包括 TensorFlow.js with WebGPU、ONNX Runtime Web with WebAssembly 或 WebGPU、用于 Hugging Face 模型的 Transformers.js，以及用于浏览器内 LLM 的 WebLLM。这些都支持自动补全、私密聊天、本地嵌入和响应式 AI UI。

整个 SLM Agent（小语言模型）现在可以在客户端运行，验证输入、生成建议，并实时处理媒体。体验感觉神奇，但硬件限制决定了模型必须小，推理必须快。

前端工程师面临的更大挑战不是推理，而是代码组织。Prompt、嵌入、API 调用和推理逻辑会迅速变得混乱。结构化的工作流和记忆工具至关重要。我们的首席执行官 Tsavo 和微软的 Scott Hanselman 在一个播客中分享了大量关于这个话题的经验。

Java

Java 很少出现在 AI 炒作话题中，但它却默默地为许多真实系统提供支持，特别是在金融服务、物流和企业 SaaS 领域。在这些环境中，团队通常保留现有的 JVM 微服务，然后添加推理功能，而不是重写整个栈。这种做法很实用，因为 Java 有强大的类型安全、成熟的构建工具（如 Maven 和 Gradle），以及与许多企业已有的数据管道的一流集成——Kafka、Hadoop 和 Spark。

实践中，你不会在 Java 中训练最新的研究模型。你是在加载预训练的模型，并在熟悉的框架后面提供服务。团队使用 ONNX Runtime 的 Java 绑定、TensorFlow Java，或引擎无关的 DJL，通常放在 Spring Boot 服务内。较早但仍有用的库如 Weka 和 Tribuo 覆盖了经典 ML 和表格数据工作流。这样可以简化部署：一个 WAR 或 fat JAR、一个 CI 构建，以及你已经信任的相同可观测性和发布流程。

代价是速度。但如果你在运行大规模系统，其中 AI 只是更大管道的一部分，而可靠性是首要的，Java 会让事情持续运转。如果你的优先级是稳定、可观测的服务，能够集成到现有的 JVM 环境中，Java 是一个很合理的选择。

Julia

Julia 的目标是解决两种语言问题：在同一种语言中进行原型和部署，这样你既能保持高级的人机工程学，又能通过 LLVM 编译成快速的原生代码。这个目标使 Julia 在你想要研究速度而又不想牺牲性能时很有吸引力，特别是在科学计算和数值工作中。

实践中，当数学是产品本身时，Julia 闪闪发光。团队使用 SciML 的工具链进行微分方程和模型构建，Flux 或 Lux 进行自定义架构，Zygote 进行可微编程，以及在内核需要在 GPU 上运行时使用 CUDA.jl。

代价是采纳率和生态系统深度。Julia 的社区比 Python 小，调查回复强调"用户不足"是最大的非技术问题，而且在各种流行指数和广泛开发者调查中，Julia 仍远落后于行业中使用的主流选择。如果你的工作是论文优先或框架构建，Julia 很适合。

R

R 不是试图与 Python 竞争深度学习的至高无上性，这正是为什么它仍然重要。在医疗保健、公共政策和科学研究等领域，R 仍然是可解释模型、统计严谨性和可重现分析的首选语言。

在日常项目中，团队使用 R 进行实验分析、模型验证和可解释 ML。你可以进行 A/B 测试和贝叶斯比较，用 tidymodels 或 caret 进行交叉验证，用 DALEX、iml 或 lime 添加本地和全局解释。当目标是理解模型为什么这样表现，而不仅仅是获得快速的分数时，这是很好的选择。

但局限是真实的。R 对 LLM 或现代神经架构没有深入支持。生产部署选项有限。而且开发工作流可能感觉与快速发展的基于 LLM 的系统世界脱节。

如果你的工作中心围绕数据质量、可解释性和透明结果，R 会提供。用它来分析、解释和有信心地发布，并让高吞吐量 LLM 服务或自定义神经工作留在专门从事这方面的生态系统中。

💡 高质量、可解释的模型取决于你为它们提供的数据。如果你想学习如何收集和管理更好的数据集，请查看我关于为机器学习众包数据的新视频。它深入探讨了在医疗保健、政策和研究等领域构建可靠数据集的实用策略。

Go

你很少看到 Go 上头条 AI 新闻，但它却出现在许多生产推理服务的幕后。这是 Go 发光的地方。Goroutine 和 Channel 使并发简单；标准库给你一个可靠的 net/http，Go 中的 gRPC 是一等公民。在云原生栈中，Go 也自然地适配 Kubernetes 和 Docker（它们本身用 Go 写成）。综合起来，你得到了高吞吐量、低延迟，以及易于理解的代码。

在实践中，我见过 Go 被用于推理微服务、流管道和边缘计算工作负载。如果你在用可扩展的 API 包装一个模型，或者把 AI 集成到云原生架构中，Go 以最小的开销完成工作。

实践中，Go 出现在服务层，而不是研究沙箱。你通过 HTTP 或 gRPC 调用框架运行时，例如 NVIDIA Triton 的端点，或者使用官方 OpenAI Go SDK 访问托管模型 API。如果你想要板载选项，有社区为 llama.cpp 等引擎提供的绑定，但大多数团队仍然更喜欢 Python 进行训练和重度实验。

如果你的目标是可靠的服务、强大的并发和简单的运维，当 Python 在生产中太重，而 C++ 维护起来太痛苦时，Go 是一个实用的折中方案。

AI 团队的多语言现实

在现实世界中，AI 团队不使用单一语言，他们使用技术栈。研究和探索通常从 Python 开始。然后，模型被包装在 FastAPI 或 Go 服务后面的 API 中。UI 是 TypeScript，性能关键路径用 C++ 重写，这样可以实现严格的延迟和内存控制。

数据团队通常混合使用 Python（通常配合长期记忆）进行特征工程、R 进行验证和报告，以及 Java 进行 Spark 作业。在移动设备上，你使用 Swift 和 Core ML 在 iOS 上部署，Kotlin 和 TensorFlow Lite 在 Android 上，或者 ONNX Runtime Mobile 当你想要跨平台的通用路径时。关键不是评选一种语言，而是给系统的每个部分所需的运行时。

最成功的团队对语言并不教条，他们精通权衡——这与我们团队在讨论他们选择 AI 助手时给出的建议一致。

他们为任务使用正确的工具，并依赖帮助在语言边界上维持上下文的系统。这可能是代码片段、Prompt 模板、实验跟踪，或像 Pieces 这样的工作流记忆系统。

随着 AI 栈的碎片化，上下文连贯性成为一种超能力，现代工具现在可以自动化比单独 ChatGPT 更多的记忆。