Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, какие языки программирования для ИИ стоит учить в 2025 году. TL;DR: Python остаётся стартовой точкой, C++ берёт на себя критические по производительности задачи, JavaScript и TypeScript открывают путь к ИИ прямо в браузере, Java удерживает корпоративный сектор, а Go обеспечивает лёгкость продакшн-развёртывания.

ИИ больше не является отдельной областью; это основа современного ПО. После многих лет работы с ML-системами и помощи тысячам разработчиков в создании функций ИИ я понял, что выбор языка — это стратегический вопрос, а не только технический. Если вы создаёте прототип агента или настраиваете работу модели в продакшене, ваш ЯП либо ускорит вас, либо затормозит.

Самый частый вопрос, который я слышу на мастер-классах и встречах с разработчиками, звучит обманчиво просто: какой язык программирования лучше всего подходит для ИИ?Настоящий ответ зависит от рабочего процесса, ограничений при развёртывании и того, с какой скоростью вашей команде нужно двигаться. Вот практичный взгляд на 2025 год.

Что делает язык хорошим для ИИ?

После многих лет борьбы с ML-инфраструктурой и работы с командами по ИИ в разных отраслях я выделил пять факторов, которые постоянно определяют, будет ли язык помогать или мешать разработчикам:

1. Зрелость экосистемы: библиотеки, API моделей и практики сообщества, на которые можно опереться;

2. Опыт разработчика: насколько быстро вы можете итеративно работать, отлаживать и выпускать;

3. Производительность и развёртывание: задержки, память и размер рантайма;

4. Интеграция с платформами: от ноутбуков и IDE до CI, GPU и облачных сред;

5. Порог вхождения, особенно для смешанных команд из прикладных разработчиков, аналитиков и отраслевых экспертов.

Эти факторы определяют, будет ли язык помогать вам быстро развиваться и масштабироваться или станет источником трений. А теперь — самое важное: языки…

Python

В 2025 году Python остаётся лучшей отправной точкой. Он доминирует как в экспериментах, так и в продакшене в роли связующего кода. С PyTorch и Hugging Face для моделей, LangChain или LangGraph для агентов, FastAPI для сервисов и официальными SDK для API моделей, Python не имеет равных по широте возможностей.

Его сила — в непрерывности контекста. Вы начинаете с исследовательского кода в ноутбуке, заворачиваете его в сервис на FastAPI и развёртываете на GPU-сервере, не выходя из экосистемы. Команды, которые пытаются «переписать» прототипы на другой язык, часто теряют недели на переимплементацию вместо того, чтобы сосредоточиться на ценности решения.

Сложности Python проявляются в задачах, где критична низкая задержка и/или ограничения по памяти. Обычно прототип делают на Python, а потом используют оптимизированные рантаймы вроде vLLM или NVIDIA Triton, либо экспортируют в ONNX Runtime для переносимости. На мобильных или встраиваемых системах — экспорт в ONNX Runtime Mobile, TensorFlow Lite или Core ML.

Вывод: начните с Python. Найдите узкие места, а затем оптимизируйте их специализированными рантаймами или нативным кодом. Важно также правильно выбрать IDE для Python.

C++

Большинство команд не используют C++ для повседневной бизнес-логики. Вместо этого он применяется там, где нужна максимальная скорость: в ядрах, рантаймах и производительных слоях обработки запросов. PyTorch и TensorFlow предоставляют API на C++, а в продакшене модели часто разворачиваются именно в C++-рантаймах для строгого контроля задержек и памяти. На GPU NVIDIA высокопроизводительный путь обычно идёт через TensorRT или TensorRT-LLM.

Используйте C++ тогда, когда Python достигает предела, когда важна каждая микросекунда, когда требуется детерминированное управление памятью или написание кода для устройств. На практике разработчики опираются на высокопроизводительные библиотеки и экспортированные модели, а собственный код на C++ пишут для ядер и слоёв обслуживания.

JavaScript & TypeScript

Крупный тренд 2025 года — запуск моделей на стороне клиента. С WebGPU модели могут быть запущены прямо в браузере, обеспечивая нулевые сетевые задержки и высокий уровень приватности.

На практике, это такие решения как TensorFlow.js с WebGPU, ONNX Runtime Web с WebAssembly или WebGPU, Transformers.js для моделей Hugging Face, WebLLM для LLM в браузере. Благодаря ним у нас есть автодополнение, приватный чат, локальные эмбеддинги и отзывчивые AI-интерфейсы.

Целые SLM-агенты (Small Language Models) теперь работают на стороне клиента, валидируя ввод, генерируя предложения и обрабатывая медиа в реальном времени. Опыт действительно ощущается «магическим», но аппаратные ограничения вынуждают использовать компактные модели и быстрый инференс.

Однако для фронтенд-разработчиков главная проблема — не сами запуски моделей, а организация кода. Промпты, эмбеддинги, API-вызовы и логика работы модели быстро разрастаются и становятся громоздкими. Поэтому критически важны структурированные рабочие процессы и инструменты для работы с памятью.

Java

Java редко мелькает в хайповых обсуждениях об ИИ, но тихо работает под капотом множества реальных систем — особенно в финансовом секторе, логистике и корпоративных SaaS-решениях. В таких средах команды часто не переписывают решение заново, а просто добавляют работу с моделями в существующие микросервисы на JVM. Это практичный путь: Java обеспечивает строгую типизацию, зрелые инструменты сборки вроде Maven и Gradle, а также полноценную интеграцию с инфраструктурой данных, которая уже используется во многих компаниях — Kafka, Hadoop и Spark.

На практике никто не обучает новейшие исследовательские модели на Java. Вместо этого загружают готовые предобученные модели и оборачивают их привычными фреймворками. Команды используют Java-биндинги ONNX Runtime, TensorFlow Java или независимую от движка DJL, чаще всего внутри сервисов на Spring Boot. Более старые, но всё ещё полезные библиотеки вроде Weka и Tribuo применяются для классического ML и работы с табличными данными. Развёртывание при этом остаётся простым: WAR или fat JAR, сборка в CI и те же процедуры мониторинга и деплоя, которым вы уже доверяете.

Цена за это — скорость разработки. Но если вы запускаете крупные системы, где ИИ — лишь часть большого конвейера, а надёжность стоит на первом месте, Java обеспечивает стабильную работу. Если ваша цель — предсказуемые сервисы с хорошим мониторингом, легко встраиваемые в существующие JVM-ландшафты, Java остаётся очень разумным выбором.

Julia

Julia изначально создавалась, чтобы решить проблему «двух языков»: прототипирование и развёртывание происходят средствами одного и того же языка. Так сохраняется удобство высокого уровня, но при этом код компилируется в быстрый нативный машинный код через LLVM. Эта цель делает Julia привлекательной, когда нужно сочетать скорость исследований с высокой производительностью, особенно в научных вычислениях и работе с численными данными.

На практике Julia раскрывает себя там, где сама математика — это продукт. Команды используют экосистему SciML для работы с дифференциальными уравнениями и построения моделей, Flux или Lux для кастомных архитектур, Zygote для дифференцируемого программирования и CUDA.jl, когда ядра должны выполняться на GPU.

Цена — это масштаб распространения и глубина экосистемы. Сообщество Julia меньше, чем у Python; в опросах главной нетехнической проблемой называют «слишком мало пользователей», а индексы популярности и широкие исследования разработчиков до сих пор ставят Julia значительно ниже мейнстримных индустриальных решений. Если ваша работа начинается с научных статей или связана с построением фреймворков, Julia подходит отлично.

R

R не пытается конкурировать с Python за лидерство в глубоком обучении — и именно поэтому он до сих пор важен. В таких сферах, как здравоохранение, государственная политика и научные исследования, R остаётся основным языком для интерпретируемых моделей, строгой статистики и воспроизводимого анализа.

В повседневных проектах команды используют R для анализа экспериментов, валидации моделей и объяснимого ML. С его помощью можно запускать A/B-тесты и байесовские сравнения, проводить кросс-валидацию моделей через tidymodels или caret и добавлять локальные и глобальные объяснения с помощью DALEX, iml или lime. Это хороший выбор, когда цель — понять, почему модель ведёт себя определённым образом, а не просто получить быстрый результат.

Но ограничения очевидны. В R нет глубокой поддержки LLM или современных нейросетевых архитектур. Возможности для продакшн-развёртывания ограничены. А сами процессы разработки могут казаться оторванными от быстро развивающегося мира систем на базе LLM.

Если ваша работа сосредоточена на качестве данных, интерпретируемости и прозрачных результатах, R отлично справляется. Используйте его для анализа, объяснений и уверенной публикации результатов, а высоконагруженные сервисы на LLM или кастомные нейросети оставьте экосистемам, которые в этом специализируются.

Go

Вы редко увидите Go в громких заголовках об ИИ, но он стоит за многими сервисами, выполняющими модели в продакшене. Именно здесь Go раскрывает свои сильные стороны. Горрутины и каналы (channels) упрощают работу с конкурентностью, стандартная библиотека предоставляет надёжный net/http, а gRPC в Go реализован на высшем уровне. В облачно-нативных стеках Go органично сочетается с Kubernetes и Docker, которые тоже написаны на Go. Всё вместе даёт высокую пропускную способность, низкие задержки и код, которым легко управлять.

На практике Go применяют для микросервисов, выполняющих модели, стриминговых пайплайнов и edge-нагрузок. Если нужно обернуть модель масштабируемым API или встроить ИИ в облачно-нативную архитектуру, Go решает задачу с минимальными накладными расходами.

Обычно Go используется именно как слой для выполнения моделей, а не как среда для исследований. Вызываются рантаймы фреймворков по HTTP или gRPC — например, эндпоинты NVIDIA Triton, или обращение к облачным API моделей через официальный OpenAI Go SDK. Если нужен локальный вариант, есть комьюнити-биндинги для движков вроде llama.cpp, но большинство команд всё же предпочитают Python для обучения и активных экспериментов.

Если ваша цель — надёжное выполнение, сильная поддержка параллелизма и простые операции, Go становится прагматичным компромиссом, когда Python слишком тяжёл в продакшене, а C++ слишком болезненно сопровождать.

Многоязычная реальность AI-команд

В реальности команды, работающие с ИИ, не ограничиваются одним языком — они используют целые стеки. Исследования и эксперименты обычно начинаются с Python. Затем модель оборачивается в API через FastAPI или сервис на Go. Интерфейс пишется на TypeScript, а критически важные по производительности участки переписываются на C++, где важны задержки и контроль памяти.

Data Science команды часто комбинируют Python (часто с долговременным хранилищем данных) для работы с фичами, R — для валидации и отчётности, и Java — для Spark-задач. На мобильных устройствах развёртывание идёт на Swift и Core ML для iOS, Kotlin и TensorFlow Lite для Android или ONNX Runtime Mobile, если нужен единый путь для обеих платформ. Суть не в том, чтобы объявить один язык победителем, а в том, чтобы каждая часть системы получала именно ту среду выполнения, которая ей нужна.

Самые успешные команды не становятся догматиками в выборе языков, а свободно ориентируются в компромиссах. Важно использовать правильный инструмент под конкретную задачу и опираются на системы, которые помогают сохранять контекст при переходе между языками. Это могут быть сниппеты кода, шаблоны промптов, системы трекинга экспериментов и так далее.

По мере того как AI-стек становится всё более фрагментированным, умение сохранять контекст превращается в суперсилу. И современные инструменты могут автоматизировать гораздо больше этой «памяти», чем один только ChatGPT.

Русскоязычное сообщество про AI в разработке

Друзья! Эту статью перевела команда ТГК «AI for Devs» — канала, где мы рассказываем про AI-ассистентов, плагины для IDE, делимся практическими кейсами и свежими новостями из мира ИИ. Подписывайтесь, чтобы быть в курсе и ничего не упустить!