【CSDN编者按】当所有人都在追捧Python为AI的“绝对王者”时，你是否想过：我们是否把原型工具误当成了生产引擎？在实验室里灵活敏捷的Python，一旦面对每秒数千次推理请求、需要严格类型保障和多年稳定运行的企业级场景时，是否依然游刃有余？基于此，本文作者提出了一个行业幻觉：Python赢了探索，却未必能赢生产。他并非要挑起语言之争，而是直指AI工程化进程中一个日益凸显的断层从模型训练到系统交付，我们更需要的是 “可持续的AI”。
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作者 |Markus Eisele 翻译| 郑丽媛出品 | CSDN（ID：CSDNnews）只要你混迹当下的 AI 技术圈，一定会听到一个被反复提及、近乎真理的结论：Python 赢了。
Notebook、模型训练、科研实验室几乎清一色都是 Python。开发者觉得它上手友好、使用灵活，俨然已成 AI 领域的默认开发语言。
但这个结论，其实刻意忽略了一个现实：Python 打赢的是探索之战，而非生产之战。
企业从不交付 Notebook，它们交付的是“系统”。而系统需要的是：稳定性能、可维护性、可观测性、明确的接口契约、可控的并发能力当你走到这一层，Python 的优势瞬间变得不堪一击。
问题根源不在于 Python 本身，而在于人们想当然地认为，用于实验的语言也能扛起核心推理流程的重任。一旦你推翻这个假设，AI 才算真正走进工程世界。
也是在这一刻，Java 就像一位成熟稳重的 “成年人”，顺势登场。
迷思一：“Python 很快，因为它调用的是 C++”
业界流传着这样一种说法：Python 的性能问题根本不值一提，因为 NumPy、PyTorch、TensorFlow 这些核心库本质上都是一层封装，真正的计算逻辑都在经过极致优化的 C++ 或 CUDA 内核中执行。
但这种说法只对了一半，而且极其片面。
封装层的存在，本身就会产生实实在在的时间和内存开销。Python 代码与原生代码之间的每一次切换，都会带来额外的性能损耗。而且，封装层之外的 “胶水代码”，都运行在 Python 解释器的限制之下其中就包括烦人的全局解释器锁（GIL），这个锁会强制一个进程内同时只能有一个 Python 线程处于活跃状态。
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