“Python在AI時代贏了？可企業AI走到最后，還是得靠Java”

【CSDN 編者按】當所有人都在追捧Python為AI的“絕對王者”時，你是否想過：我們是否把原型工具誤當成了生產引擎？在實驗室里靈活敏捷的Python，一旦面對每秒數千次推理請求、需要嚴格類型保障和多年穩定運行的企業級場景時，是否依然游刃有余？基于此，本文作者提出了一個行業幻覺：Python贏了探索，卻未必能贏生產。他并非要挑起語言之爭，而是直指AI工程化進程中一個日益凸顯的斷層——從模型訓練到系統交付，我們更需要的是 “可持續的AI”。

原文鏈接：https://www.the-main-thread.com/p/java-ai-production-python-systems

作者 | Markus Eisele 翻譯 | 鄭麗媛

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

只要你混跡當下的 AI 技術圈，一定會聽到一個被反復提及、近乎真理的結論：Python 贏了。

Notebook、模型訓練、科研實驗室——幾乎清一色都是 Python。開發者覺得它上手友好、使用靈活，儼然已成 AI 領域的默認開發語言。

但這個結論，其實刻意忽略了一個現實：Python 打贏的是探索之戰，而非生產之戰。

企業從不交付 Notebook，它們交付的是“系統”。而系統需要的是：穩定性能、可維護性、可觀測性、明確的接口契約、可控的并發能力——當你走到這一層，Python 的優勢瞬間變得不堪一擊。

問題根源不在于 Python 本身，而在于人們想當然地認為，用于實驗的語言也能扛起核心推理流程的重任。一旦你推翻這個假設，AI 才算真正走進工程世界。

也是在這一刻，Java 就像一位成熟穩重的 “成年人”，順勢登場。

迷思一：“Python 很快，因為它調用的是 C++”

業界流傳著這樣一種說法：Python 的性能問題根本不值一提，因為 NumPy、PyTorch、TensorFlow 這些核心庫本質上都是一層封裝，真正的計算邏輯都在經過極致優化的 C++ 或 CUDA 內核中執行。

但這種說法只對了一半，而且極其片面。

封裝層的存在，本身就會產生實實在在的時間和內存開銷。Python 代碼與原生代碼之間的每一次切換，都會帶來額外的性能損耗。而且，封裝層之外的 “膠水代碼”，都運行在 Python 解釋器的限制之下——其中就包括煩人的全局解釋器鎖（GIL），這個鎖會強制一個進程內同時只能有一個 Python 線程處于活躍狀態。

在科研用的 Notebook 中，這個問題幾乎可以忽略不計。但在一個需要處理數千并發請求的高吞吐量推理服務中，GIL 會直接成為性能瓶頸的元兇。為了解決這個問題，技術團隊一般會采用多進程架構、復雜的負載均衡策略，以及激進的水平擴容方案。這些方法雖然可行，卻會造成大量的內存浪費，推高運維成本。

而 Java 完全沒有這個煩惱。JVM 的并發模型，在金融、電信、基礎設施等大規模系統中打磨了整整二十年，早已成熟可靠。它的線程創建成本極低，調度機制高效，吞吐量可實現無壁壘的線性擴展。

再加上 Project Panama 提供的外部函數與內存 API，Java 的優勢被進一步放大。如今的 Java 可以繞開傳統 JNI 的高額開銷，直接調用原生庫。這就促成了一種理想狀態：一門兼具托管語言安全性、又能達到原生代碼性能的開發語言。

對于 AI 推理場景而言，這不是什么理論上的優勢，而是實實在在的結構性領先。

迷思二：“Python 更好用”

不可否認，當你編寫第一版代碼時，Python 確實用著順手。動態類型和靈活的數據結構，讓你能以極快的速度完成原型驗證，甚至可以在不同代碼塊之間隨意改變變量類型，解釋器也不會拋出任何錯誤。

但問題是：這份便利的代價，最終由誰來承擔？

在生產環境中，Notebook 風格的“自由”會瞬間變成致命的負擔。代碼邏輯變得難以梳理，接口契約從顯式約定退化為隱式默契，代碼重構的風險陡增，各種錯誤也不會在編譯階段暴露，而是要等到運行時才會集中爆發。

對于需要長期維護的核心系統而言，“寫起來容易”往往會演變成“維護起來要命”。

而 Java 的設計理念，從一開始就優先保障長期的代碼清晰度。類型安全機制，相當于生成了一份可以編譯執行的 “活文檔”；接口契約是清晰可見的，而非靠開發者腦補；開發工具可以輕松分析代碼邏輯，強制執行代碼約束。即便是代碼量突破數十萬行的大型項目，維護工作依然能有條不紊地推進。

這一點，在 AI 系統中尤為重要。模型的輸入輸出維度不是 “建議值”，而是硬性規定。一個格式錯誤的向量，理應在早期就被檢測出來并終止流程；一個缺失的字段，也不能被隨意“解讀”或默默丟棄——而 Java 的設計哲學，從根源上就強制保障了這種嚴謹性。

反觀 Python，它的設計思路卻恰恰與之相反。

迷思三：“用 Java 搞不了現代 AI”

“現代 AI 開發必須用 Python” 的固有認知，早就站不住腳了。

曾經，這個說法是成立的——畢竟早期的模型訓練流程和科研工具，幾乎都誕生于 Python 生態。即便到了今天，Python 在 AI 研究領域的地位依然穩固，但這一點，對企業級 AI 應用來說已經不重要了：

企業不需要用 Java 來訓練模型，它們只需要用 Java 來運行模型。

具體來說，模型訓練是科研屬性的工作，而模型推理是工程屬性的工作，二者需要的技術特性、工具鏈和方法論，都截然不同。

好在 ONNX（開放神經網絡交換格式）的興起，正式將這種分工標準化：技術團隊完全可以在 PyTorch 中完成模型訓練，將模型導出為 ONNX 格式，再交由 Java 工程師在 JVM 上完成部署和運維。

如今，這種分工協作模式已經成為行業標準，而非特例。ONNX Runtime、TensorRT-LLM、vLLM 等主流推理框架，都已支持穩定的生產級推理架構，而 Java 可以與它們實現無縫集成。

為了更直觀地展示這一點，我們來看一段基于標準 JDK 21 的簡單 ONNX Runtime 推理代碼：

importai.onnxruntime.*;
importjava.nio.FloatBuffer;
importjava.util.Collections;

publicclassProductionInference{
publicstaticvoidmain(String[] args)throwsOrtException{

try(var env =OrtEnvironment.getEnvironment();
var session = env.createSession("model.onnx",newOrtSession.SessionOptions())){

float[] data =newfloat[]{1.0f,2.0f,3.0f};
var tensor =OnnxTensor.createTensor(env,
FloatBuffer.wrap(data),
newlong[]{1,3});

var inputs =Collections.singletonMap("input_node", tensor);

try(var results = session.run(inputs)){
OnnxTensor outputTensor =(OnnxTensor) results.get(0);
FloatBuffer buffer = outputTensor.getFloatBuffer();
float result = buffer.get(0);
System.out.println("Inference Result: "+ result);
}
}
}
}

這不是什么老舊的 Java 代碼，而是現代、內存安全、線程安全的 Java 應用。它可以無縫融入現有的企業技術棧，不需要額外的容器封裝、邊車服務，更不需要復雜的跨語言橋接層。

說到底，這個道理其實很簡單：創新不再局限于某一種編程語言。模型訓練的陣地依然在 Python，但模型推理的歸屬，只取決于哪個環境能提供穩定、可擴展、可觀測的系統——而 Java，正是這樣的理想環境。

下一個風口：Project Panama

Foreign Function & Memory API 的出現，堪稱 JVM 的一次結構性升級。它徹底消除了 JNI 的冗余代碼和性能開銷，打通了 Java 與原生庫之間的隔閡。

具體來說，Project Panama 帶來了四大核心能力：

● 直接訪問堆外內存

● 自動映射原生結構體的內存布局

● 高性能、類型安全的外部函數調用

● 大幅優化 C++ 或 CUDA 庫的集成體驗

對于推理密集型應用而言，這徹底改變了系統的構建模式。我們不再需要把原生庫當作黑盒引擎，隔著一層低效的邊界去調用，而是可以將其視為“一等公民”組件，深度集成到 Java 系統中。這為定制化內核開發、向量運算優化、自定義內存管理流水線，以及高性能推理框架的直接集成等，都鋪平了道路。

而 Python 的內存模型從設計之初就沒有考慮過這些場景，根本無法實現這種級別的深度集成。

現在的 Java，真正做到了魚與熊掌兼得——在不犧牲安全性的前提下，達到了原生代碼的性能水準。

企業級 AI 的核心訴求：不再是“玩一玩”大模型

當下企業級 AI 的核心目標，早已不是簡單地“玩玩”大模型，而是將 AI 能力轉化為穩定的業務支撐。這要求 AI 系統具備可預測的延遲、故障容錯能力、可審計性、版本管理機制、生命周期管理能力，以及成本控制能力。

基于此，架構師必須選擇符合以下條件的運行時環境：能在高負載下穩定運行、支持水平擴展、能無縫融入現有的可觀測性體系，并且可以長期運維。而 JVM，早就在企業級應用的其他領域證明了自己的實力。

如果強行將 Python 推理服務嫁接到這樣的企業架構中，只會徒增風險。它可能會帶來沉重的運維債務，需要部署更多的容器、進程，編寫更復雜的擴容邏輯。在一些企業里，Python 推理服務甚至會演變成一個獨立的平臺，與其他業務系統完全割裂。這種架構碎片化，會削弱系統的穩定性，推高整體成本。

相較之下，Java 從來不會拖慢 AI 的速度，它只會讓 AI 系統走得更穩、走得更遠。

總結：Python 做研究，Java 搞生產

最后強調一點：我并非有意要挑起一場編程語言的戰爭，這只是一次關注點分離的實踐。

科研人員需要靈活的探索環境，而工程師需要嚴謹的正確性和可操作性；相應的，Python 擅長快速探索，Java 擅長構建系統。

所以，如果你的業務命脈依賴于 AI 能力，那么你不應該圍繞 Python 的局限性重構架構，而應該基于 JVM 已有的成熟能力進行構建。Java 也不是 Python 的替代品，而是企業級 AI 系統的升級方案。

在我看來，未來企業級 AI 的主戰場，應屬于那些能交付穩定系統的語言，而非只能用來做原型驗證的語言。