这是个好问题 👍。目前 AI 大模型（比如 GPT、LLaMA、Claude 这种大规模 Transformer 模型）的开发和训练，涉及到 模型构建、分布式训练、推理优化 等环节，所以不同环节常用的语言不一样。
🔑 常见用于开发 AI 大模型的语言
1. Python（最主流）
- 作用：
- 研究、原型、模型训练的第一选择。
- PyTorch、TensorFlow、JAX 等深度学习框架的主要接口语言。
- 优点：生态最完善（Numpy、Pandas、Transformers、TorchLightning、DeepSpeed）。
- 不足：执行效率不高，底层通常依赖 C++/CUDA。
2. C++
- 作用：
- 大模型底层核心算子开发（矩阵运算、并行计算、内存优化）。
- 高性能推理引擎（如 TensorRT、ONNX Runtime、Triton）。
- 优点：性能强、可直接对接 CUDA、MKL 等硬件库。
- 不足：开发效率低，不适合快速迭代。
3. CUDA（C/C++ 扩展）
- 作用：
- 编写 GPU 内核（Kernel），提升大模型训练/推理效率。
- 用于实现自定义算子（如 FlashAttention、量化算法）。
- 优点：能直接控制 GPU 并行计算，极致性能。
- 不足：上手难度高，和硬件强绑定。
4. Go（Golang）
- 作用：
- 分布式训练、参数服务器、推理服务 API。
- 部分框架（如 Ray、KServe）支持 Go 开发接口。
- 优点：并发能力强，适合做 AI 系统的工程化和服务化。
- 不足：AI 生态不如 Python。
5. Rust（新兴语言）
- 作用：
- 开发高性能、安全的推理引擎（如 Burn、Candle）。
- 部分模型 Serving 系统开始用 Rust。
- 优点：性能接近 C++，内存安全，适合替代 C++。
- 不足：AI 框架生态还在起步。
6. Java
- 作用：
- 主要在企业级 AI 系统中做服务层（如 Spring + 推理引擎）。
- DL4J（DeepLearning4J）等框架，但不如 Python 流行。
- 优点：企业软件生态强，和大数据（Hadoop、Spark）结合方便。
- 不足：科研圈和 AI 前沿开发几乎不用。
7. Julia
- 作用：
- 科研领域偶尔用来做高性能数值计算。
- 优点：语法接近 Python，性能接近 C。
- 不足：社区小，AI 框架不如 PyTorch/TensorFlow。
8. 其他语言（辅助角色）
- R：主要用于数据分析，不太适合大模型开发。
- Scala：在 Spark + MLlib 场景下使用。
- Shell / Bash / YAML：训练集群调度、环境管理常用。
🚀 总结
- 科研/训练主力：Python + (C++/CUDA 做加速)。
- 底层高性能优化：C++ / CUDA / Rust。
- 工程化 & 服务化：Go / Java / Rust。
- 小众科研探索：Julia。
👉 换句话说：
- 想做 大模型算法研究 → Python（必要时补充 C++/CUDA）。
- 想做 推理引擎 / 高性能优化 → C++ / CUDA / Rust。
- 想做 AI 工程化部署 → Python + Go/Java/Rust。
