如同 HBO 的《火線》中奧馬爾·利特爾 (Omar Little) 在巴爾的摩街頭徘徊一樣，Java 正在進軍 Python 的人工智慧領域。
在企業領域中，任何語言與Java抵抗可能是徒勞的。
某主流Java平臺提供商 CTO 表示，2025 年將是 Python 在人工智慧領域佔據主導地位的最後一年。
Azul Systems公司副首席技術官Simon Ritter指出，根據 Azul 的研究（包括最近對 Java 開發人員的調查），Java 可能會在一年半內蠶食Python在人工智慧開發領域的領先地位。
“在開發者圈子裡，眾所周知，Java 更適合開發企業 AI 應用程式，因為它具有更好的可擴充套件性和效能，但目前 Python 憑藉其庫和其他支援 AI 開發的基礎設施超越了 Java，”Ritter 如此說道。
“然而，企業意識到 Java 是企業級部署的更好選擇。我們很可能在未來 18 個月到 3 年內看到 Java 超越 Python。”
Ritter 解釋說，Python 目前在 AI 領域的霸主地位實際上是一種文化現象，因為它是一種更簡單的程式語言。他指出，更熟悉 AI 技術的人擁有數學背景，而不是軟體開發背景，因此 Python 的簡單性對他們更有吸引力。
企業端的障礙
然而，“隨著企業越來越依賴 AI 部署，我們將遇到無法超越 Python 能力的障礙，”Ritter 表示。“這將需要大量重寫和重新設計應用程式。組織需要確保其應用程式與 Python 和 Java 協同執行，並且 Java AI 應用程式是長期開發的，以避免遇到障礙。”
此外，Ritter 表示，Java 最終佔據主導地位的關鍵在於其能夠透過 GPU 提供更好的效能。例如，“ Project Panama已在 JDK 中交付，這使得從 Java 程式碼中使用非 Java 庫變得更加容易，”他說。“ Project Babylon將對此進行增強，該專案正在探索 Java 如何直接利用 GPU 來提供更好的效能，而無需更改程式碼。”
Azul 報告顯示，Java 開發人員正在積極利用 AI，50% 構建 AI 功能的調查參與者使用 Java，超過了與 AI 在文化上更相關的其他流行語言（如 Python 和 JavaScript）的使用。
Java 適合的用途
報告稱：“這凸顯了 Java 在人工智慧領域的‘適用性’，它提供可擴充套件性、廣泛的庫以及與現有企業系統的無縫整合。”
報告指出，事實上，Java 在效能、可擴充套件性和穩定性方面的長期優勢使其非常適合開發人工智慧應用程式，並提供人工智慧解決方案所需的計算效率和企業級可靠性。
此外，在使用 Java 構建 AI 功能的公司中，JavaML是最常用的 Java AI 庫。由於 AI 正在影響組織制定戰略、構建程式碼以及維護應用程式和基礎設施的方式，所有這些活動都需要計算能力，因此 72% 的調查參與者表示，他們的計算消耗必須增加，才能支援具有 AI 功能的 Java 應用程式。
Java 能夠真正接管嗎？
當被問及是否相信 Java 能夠超越 Python 成為人工智慧開發的領先者時， IDC 分析師Arnal Dayaratna說：“是的，這絕對有可能發生，尤其是因為 Java 在大規模企業級、關鍵任務應用程式開發方面具有無與倫比的優勢。”
然而，另一位經驗豐富的應用開發市場觀察員卻有不同的看法。
Omdia 分析師Brad Shimmin指出，他不相信 Java 能夠取代 Python 用於人工智慧開發。
“我們開始看到 Python 語言本身的效能提升，再加上開發人員可用的庫生態系統（PyTorch、Panda 等）蓬勃發展，我預計 Java 不會在支援 AI 方面超越 Python，”他說。“當然，在必須考慮安全性和效能的領域，例如在金融領域，我們希望將一些 Python 程式碼重構為 Java 或Scala。但即便如此，AI 從業者也更願意從 Python 開始。隨著GenAI的興起，我預計會看到其他語言發揮作用，尤其是那些用於全棧開發的語言，比如Typescript。”
與此同時，一些開發人員表示，他們認為 Java 社群需要在語言方面進行更多創新，以使其更適合人工智慧開發。
Oracle 正在努力
Java 語言和平臺的管理者Oracle正在致力於此。
甲骨文的 Java 平臺高階副總裁兼 OpenJDK 管理委員會主席Georges Saab表示，隨著新興技術的成熟，甲骨文發現 Java 在新興技術中的應用越來越多，而人工智慧也不例外。
Saab 說道：“Java 是企業業務邏輯的重要組成部分，強型別、記憶體安全、良好的核心庫和廣泛的工具意味著 Java 自然而然地被這些不斷發展的生態系統所吸引。”
“在計算密集型人工智慧訓練和模型建立領域，我們看到人們對 Java 的興趣日益濃厚，這要歸功於圍繞本機庫整合和 JIT 的效能改進選項。更進一步說，巴比倫專案的目標是將 Java 的範圍擴充套件到 GPU 程式設計模型，從而將 Java 更深入地拉入人工智慧領域。而Valhalla 專案有望使處理複雜資料型別與處理原始資料型別一樣高效，而值型別則允許 JVM 更好地利用記憶體。”
此外，在推理方面，Project Amber允許開發人員使用密封型別、記錄類和模式匹配更輕鬆、更具表現力地建模資料，他指出。
“例如，langchain4j能夠要求 LLM 模型返回直接填充到記錄中的答案，從而有效地將非結構化的 AI 生成的答案編組到強型別系統中，”Saab 說。“而且由於很大一部分業務應用程式已經用 Java 編寫，因此這些應用程式的開發人員能夠‘留在 Java 中’構建 AI 智慧。”
報告總體結果
Azul 報告包括來自全球 2,000 多名 Java 專業人士的回覆，研究了企業如何應對 Oracle Java 定價和許可挑戰、企業為解決雲成本而採取的策略、影響 DevOps 生產力的因素以及 Java 在人工智慧開發中發揮的作用。
在全球所有參與 Azul 2025 Java 現狀調查與報告的企業中，只有 1% 的受訪者因未在企業中使用 Java 而被取消了參與調查的資格，該公司表示，99% 的受訪組織積極使用 Java。此外，近 70% 的受訪者表示，他們一半以上的應用程式都是用 Java 構建的或在 Java 虛擬機器 (JVM) 上執行的，這證實了 Java 在當今企業中發揮的根本作用。
安全性和 DevOps
同時，Azul 的調查還關注了 DevOps 和安全問題，其中 62% 的受訪者表示死程式碼或未使用的程式碼影響了 DevOps 的生產力，33% 的 DevOps 團隊花費一半以上的時間處理 Java 安全漏洞的誤報，49% 的人表示他們在生產中仍然遇到Log4j安全漏洞。
Azul 聯合創始人兼執行長 Scott Sellers在一份宣告中表示說：“隨著 Java 繼續成為企業中關鍵業務應用程式的支柱，我們看到了重要的趨勢——從對 Oracle Java 替代品的興趣日益濃厚到雲最佳化策略、DevOps 生產力的提高以及人工智慧的創新。 ”
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