Почему AI — это Python, а не Go (и не Rust, и не что-то ещё)
В мире backend-разработки давно назрела усталая дискуссия: «Почему весь искусственный интеллект крутится на Python, если Go (или Rust, или Julia) — объективно быстрее, строже и современнее?» Вопрос резонный. Ответ тоже есть. И он не столько про синтаксис, сколько про историю, экосистему и реалии современных вычислений.
Go — быстрый, компактный, строгий. Но не для AI
Go — это отличный язык. Мы его любим.
Он предсказуем, минималистичен, компилируется в один бинарник, работает стабильно.
На нём пишут высоконагруженные API, CI/CD-сервисы, мониторинг, бэкенды, мультипоточные парсеры — и это прекрасно.
Но как только заходит речь об обучении моделей, нейросетях, оптимизации графов, авторазложении матриц — Go отходит в сторону.
Потому что Python — это не язык. Это протокол доступа к C++
Python — это не «интерпретируемый медленный скриптовый язык»,
а удобная оболочка вокруг высокопроизводительного кода, написанного на C/C++/CUDA.
Когда вы вызываете методы из PyTorch или TensorFlow —
вы на самом деле запускаете низкоуровневые вычисления в CUDA-ядрах, C++-библиотеках или через граф-оптимизаторы от NVIDIA и Google.
Python в этой схеме — не процессор.
Он — диспетчер команд. DSL для ML-инженера. Интерфейс взаимодействия с оптимизированной начинкой.
Почему не Go
1. Слишком низкоуровнево
Go требует явного управления потоками, синхронизацией, аллокацией.
AI-инженеру неинтересно это контролировать вручную. Он хочет написать .fit() — и получить модель.
2. Слишком строго
Go не про гибкость.
Он про однозначность, компиляцию и минимализм.
А машинное обучение требует экспериментальности: динамической типизации, изменения архитектуры "на лету", работы с метапрограммированием.
3. Нет вычислительного ядра
У Python есть:
- NumPy (написан на C и Fortran)
- SciPy
- PyTorch и TensorFlow (C++ / CUDA)
- JAX (XLA от Google)
У Go пока нет эквивалентов ни по ширине, ни по глубине.
Даже интересные проекты вроде Gorgonia — это лишь локальные инициативы.
Да, Python медленный — но он ничего не считает
Это ключевой парадокс:
весь тензорный и числовой код в AI не исполняется в интерпретаторе Python.
Он лишь инициирует команды на C- и CUDA-уровне.
Все матрицы, батчи, слои и операции — уже давно вычисляются вне Python.
Он остаётся просто удобной точкой входа, языком схем и инструкций.
Почему это надолго
AI — это не только модель. Это ещё:
- data pipeline (pandas, Dask)
- визуализация (matplotlib, seaborn)
- ноутбуки и прототипирование (Jupyter)
- инференс и деплой (FastAPI, ONNX, TorchServe)
- эксперименты (MLflow, Optuna)
Всё это работает на Python.
Экосистема вокруг него настолько развита, что менять её на что-то «строже» просто невыгодно.
Он стал индустриальным стандартом по факту.
Вывод
Go — великолепен. Но не для искусственного интеллекта.
Python победил не скоростью, а тем, что:
- быстро оборачивается вокруг C/CUDA,
- поддерживает динамическое описание графов и данных,
- имеет сотни миллионов строк battle-tested кода,
- позволяет запускать модели с одной строчки.
Он не самый современный, не самый элегантный —
но в AI он работает. А этого достаточно.
Пока не появится аналог PyTorch на Go, с поддержкой GPU, автоградов и модели деплоя —
Python останется языком AI-индустрии по умолчанию.
