在 AI 浪潮重塑技术栈的 2025 年,虽然 Python 在各大编程语言排行榜多次霸榜,但其动态类型与性能短板在大规模 AI 工程中愈发显露疲态。面对这场技术民主化的新挑战,国产编程语言 MoonBit 以颠覆性创新给出解题思路。
Part 1:MoonBit 介绍
MoonBit 是深圳本土前 ReScript 作者张宏波团队打造的面向云计算、边缘计算及 AI 的高性能开源语言,聚焦 WebAssembly(WASM)和原生编译场景。
其核心优势在于:通过优化的 WASM 后端实现比 Rust/Go 更快的运行速度和更小代码体积;原生后端直接编译为机器码(支持 RISC-V),数值计算性能超 Java 15 倍。近期新增原生后端,强化对嵌入式与 IoT 场景支持,完善 IDE、调试工具及 AI 代码助手,并引入现代化泛型系统。目前已应用于清华、北大等高校课程,获海外云服务商采用,核心户超 6 万,计划三年内构建百万级开发生态,加速云原生与 AI 领域落地。
MoonBit 介绍文章:
1、被质疑套壳的编程语言也能进入北大,成为计算机学院研究生课程?
2、挑战Rust和Scala,这门新语言震惊德国开发者!
3、起飞!国产编程语言MoonBit迈进顶级学府、发布重磅LLVM后端,受邀欧美顶级大会
Part 2 :Python 的现状
Python,过去二十年当之无愧的编程巨星。凭借简洁的语法、庞大的生态、极低的学习门槛,Python 从 Web 开发到数据分析,从科学计算到人工智能,几乎无所不在。
但是在大模型时代,Python 的短板变得更加明显:
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动态类型
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保守语法
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不利于大规模编程构建
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AI 编程不友好
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Rust 、C++ 、Ocaml、Haskell 等编程语言都曾做过尝试想要吸取 Python 丰富生态的优势,去其糟粕。
原理是通过 CPython 的 API 调用 Python 生态, 但是在没有 AI 代码生成工具时代,后续的库的拓展开发所需要耗费的精力太大,所以至今难以全面完成。而且这几门编程语言学习曲线过于陡峭,对于 Python 用户来说缺乏动力去替换。
Part 3:MoonBit 轻松调用 Python 生态
对于许多希望引入更现代语言特性的开发者来说,一个常见的问题是:如何在保留 Python 庞大生态的同时,享受更强大的类型系统、更严格的静态分析和更现代的编程体验?
现在 MoonBit 被时代选中完成这一设想,无缝融合 Python 生态。
1、如何实现
延续了前者(Rust、C++ 等语言对 CPython 的使用思路)的研究成果,然后又在此基础上利用 MoonBit 使用自研的 「moon-agent」 智能体框架,和 AI 驱动大规模自动生成 Python 库的封装,一旦封装完成,MoonBit + 自有构建系统的结合,能在许多场景中直接替代原生 Python,不仅复用其生态,还提供比 Python 更友好的 IDE 提示、更强大的类型推导与静态分析、更精准的 AI 代码生成支持。
「moon-agent」 智能体框架即将公开上线
2、为什么是 MoonBit
首先 MoonBit 代码生成的优势明显:MoonBit 在设计之初就考虑到与 AI 融合,它的类型系统语法高度适配 AI 编程需求。内部真实场景测试,成功生成上千行代码几乎不用修改,便可一次跑通。 其次 MoonBit 拥有优秀的工具链:MoonBit 语言类型系统、文档编程(在文档里面检查代码)、IDE 等等。
而且相对于 Rust 、C 等编程语言, MoonBit 的学习曲线更加平缓,替换成本低。
对不同层级用户的使用体验:
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对初级用户而言:MoonBit 提供完善的类型系统、编译器静态分析、详细的错误提示,有助于一次性写出更健壮、稳定的代码。
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对高级用户、企业级用户而言:MoonBit 让团队可以直接在 MoonBit 中使用现有的 Python 资产,无需重写或迁移,从而安全地构建大型系统。
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对生态贡献者而言:绑定 Python 库比绑定 C 库要简单得多。只需要编写 MoonBit 代码和部分 Python 代码,而无需处理 C 库的链接器、头文件位置、C Wrapper 等底层细节。
3、MoonBit 与 Python 对比
再通过仔细的对比其中的代码,我们可以看到与 Python 的调用方式相比,MoonBit 不只是 “能用” Python 库,而是用一种更现代的方式让代码更简洁、更易懂:
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对比一:更人性化的错误信息提示(MoonBit 编译器直接定位错误位置,更利于 AI 和人类修改,Python 则会输出一大串冗余的不明所以的错误信息)。
左 moonbit,右 python
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对比二:IDE 提示 Python 里,颜色参数直接用字符串
'orange'
、'blue'
传递,没有任何类型约束。如果拼写错了,比如'oragne'
,程序会直接崩溃或输出错误颜色,但 IDE 和静态工具完全帮不上忙。
Markdown文件里进行代码提示
MoonBit 采用枚举类型(Orange
、Blue
),IDE 能直接提供自动补全,编译器还能在编译时检查参数合法性,极大减少低级错误。对于需要高度稳定性的大型系统或 AI 编程场景,这种显式、安全的参数表达格外重要。
4、案例展示:
案例-1 双摆,turtle 绘图工具,绘画双摆(封装好)
调用 Python turtle 库进行物理系统模拟,底层调用 Python turtle
这是一个封装好的 turtle 库,可仅使用 MoonBit 代码进行绘画,享受 MoonBit 工具链的优势。
在底层,这段 MoonBit 代码使用了 Python 的 Turtle 库,但表面上,它完全展现为优雅、简洁的 MoonBit 代码。这就是 MoonBit 封装好 Python 后的美妙之处:不仅看起来整洁,用起来也顺畅自然。到这里,想必大家可以看出相比绑定 C 库的复杂度,这几乎是 “平民级” 的简洁体验。
案例-2 小游戏,直接调用 Python 生态(直接调用)
例如,调用 Python 中的 pygame
外星人小游戏:
相比之下,绑定 C 库往往要解决繁琐的链接、跨语言接口、内存管理问题。
MoonBit 则完全不同:
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只需一行
pyimport
,即可获取 Python 库模块引用; -
无需繁琐的 C 头文件,处理复杂的链接问题,处理烦心嵌套的头文件问题,引用计数问题,与讨厌的 Cmake 、makefile 等 C 语言构建系统打交道。
Part 4:不仅国内知名,也被国际认可
MoonBit 不仅在国内被称为「国产编程语言之光」,在海外也备受关注:
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美国 IT 权威媒体《InfoWorld》评价: MoonBit 是 "2025 年最值得学习的 11 大前沿编程语言"。
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知名科技媒体《The New Stack》表示:MoonBit 生成的 Wasm 代码体积小于 Rust 等主流语言,展现出在边缘计算等领域的开发潜力。
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Vue 作者尤雨溪:MoonBit 在 JS 后端设计方式的好处是可以编写漂亮的功能代码,以手动优化级别的性能对集合 (映射、过滤器等) 进行迭代,我对 MoonBit 编译速度和开发潜力表现出高度期待。
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Golemcloud 公司 CEO John :它是 WASM 原生的,通过对组件模型的支持可让你快速轻松地构建 WASM 组件并部署在各类云平台上,并且你可以获得终极安全性、边缘部署、持久执行、低延迟弹性等等优势。MoonBit 还是一种有趣的语言,在 Scala 和 Rust 之间达到了最佳平衡。
最近 MoonBit 也频繁在国际技术大会上露脸,在 5 月 13 日 举行的 LambdaConf 2025 上,MoonBit 作者张宏波与 Jai 语言作者 Jonathon Blow、新加坡前总理李显龙之子 Scala 核心贡献者李浩毅等同台交流。
会上 MoonBit 表示即将全面推出的异步编程模型:
在目前完成底层异步原语的实验性实现基础上,MoonBit 正在构建一套后端无关、平台无关的异步抽象体系,使开发者能以同步风格书写高效异步代码。这一模型适用于 Web 前端、Wasm 运行时、云服务、嵌入式设备乃至 AI Agent 的开发场景,目标是在 2025 年为全球开发者提供一致、安全、现代化的异步编程体验。
Part 5:总结
作为一门国产开源语言,MoonBit 的突破性不仅在于性能与工具链的领先,更在于其直面 Python 生态的 “兼容性困局”,通过 AI 驱动的生态复用模式,开辟了一条独特的语言迭代路径:
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性能与生态兼顾:通过 Wasm 优化与原生编译双轨并行,解决了 Python 长期存在的性能短板,同时以极低成本调用现有 Python 生态库,避免生态割裂风险。
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开发者体验升维:从编译器错误提示到 IDE 智能辅助,MoonBit 将代码健壮性与开发效率的结合推向新高度,为大规模工程化开发提供可靠基础。
MoonBit 的实践也验证了一种可能性:在 AI 工具链的加持下,编程语言可通过 “生态继承” 而非 “生态重建” 实现迭代。其技术路径为行业提供了关键启示:
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生态复用模式:通过 AI 自动化封装,降低跨语言调用门槛,避免重复造轮子,加速技术栈升级。
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静态类型普惠化:将严格类型系统与 AI 代码生成结合,既保留 Python 的灵活性,又弥补动态类型的系统性缺陷,推动开发者向更安全的编程范式过渡。
MoonBit 的崛起,标志着国产编程语言从 “技术追赶” 转向 “场景创新” 的关键转折。它不仅是 Python 生态的挑战者,更是 AI 时代编程范式的探路者 —— 若能在性能、生态与开发者体验间持续平衡,或将成为下一代云原生与边缘计算开发的核心基础设施。这场革新能否成功,取决于技术、社区与商业化的协同共振,而答案或许将在未来三年初见分晓。
项目链接
- python.mbt:https://github.com/Kaida-Amethyst/python.mbt
- matplotlib.mbt: https://github.com/moonbit-community/matplotlib.mbt
参考资料
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PyO3,Rust 对 CPython 的 binding: https://github.com/PyO3/pyo3
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PyBind11,C++ 对 CPython 的 binding: https://github.com/pybind/pybind11
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Pyml,OCaml 对 CPython 的 binding: https://github.com/ocamllibs/pyml
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Haskell-CPython,Haskell 对 CPython 的 binding: https://hackage.haskell.org/package/cpython
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为什么那么多人说 Python 是垃圾?:https://www.zhihu.com/question/596428165/answer/18597063848