Wyobraź sobie język tak szybki jak C++, tak prosty jak Python i stworzony od podstaw z myślą o tworzeniu sztucznej inteligencji.
Brzmi jak science fiction? A jednak to się dzieje. Mojo — nowy gracz na scenie języków programowania — zadebiutował z hukiem, zdobywając uznanie gigantów branży i entuzjazm tysięcy deweloperów na całym świecie.
Za projektem stoi Chris Lattner, twórca LLVM i języka Swift. Mojo ma ambicję nie tylko zastąpić Pythona w zadaniach związanych z AI, ale również wejść do świata programowania systemowego, tradycyjnie zdominowanego przez Rust i C++.
Celem jest jedno: zbudować pomost między łatwością prototypowania a ekstremalną wydajnością obliczeniową.
Czy jesteśmy świadkami narodzin nowego Pythona — tym razem stworzonego dla epoki AI?
📖 Przeczytaj też: Vibe coding: jak sztuczna inteligencja zmienia rozwój oprogramowania w 2025 roku? oraz 6 sposobów na szybszą refaktoryzacje kodu z Cursor AI oba artykuły pokazują, jak nowe narzędzia zmieniają sposób, w jaki programujemy.
Table of Contents
Wprowadzenie: Czym jest Mojo?
Mojo to nowy język programowania stworzony przez firmę Modular w celu połączenia ergonomii Pythona z wydajnością języków systemowych.
Najważniejsze cechy:
- Nadzbiór Pythona: większość kodu Pythona działa w Mojo bez modyfikacji.
- Statyczna kompilacja: kod kompilowany do wydajnego kodu maszynowego dzięki MLIR (Multi-Level Intermediate Representation).
- Elastyczny system typów: dynamiczne i statyczne typowanie w zależności od potrzeb.
- Wsparcie CPU i GPU: niskopoziomowa optymalizacja bez konieczności pisania kodu CUDA.
Pierwsza publiczna wersja Mojo pojawiła się w maju 2023 jako Mojo Playground, a od marca 2024 Modular stopniowo otwiera jego komponenty na zasadach open source.
Popularność i Hype wśród programistów
- 175 000+ zarejestrowanych użytkowników Mojo od premiery.
- 50 000+ organizacji testuje Mojo w realnych projektach.
20 000+ gwiazdek na GitHubie.
25 000+ aktywnych developerów na Discordzie.
Źródła: VentureBeat, Modular Blog.
Jeremy Howard (fast.ai) nazwał Mojo „największym postępem w dziedzinie języków programowania od dekad”, a Travis Oliphant (twórca NumPy) podkreślał jego potencjał dla AI i nauki o danych.
Sceptycy?
Część społeczności (w tym niektórzy core developerzy Pythona) wskazuje na ryzyko utraty prostoty znanej z Pythona oraz początkowy model zamkniętego rozwoju Mojo.
Kluczowe cechy Mojo
1. Wydajność klasy C++
Kod w Mojo osiąga wydajność porównywalną z C++/Rust, dzięki MLIR.
Przykładowo, implementacja algorytmu matrix multiply w Mojo była aż 35 000x szybsza niż w Pythonie!
fn matrix_multiply(a: Array, b: Array) -> Array:
result = Array.zeros((a.shape[0], b.shape[1]))
for i in range(a.shape[0]):
for j in range(b.shape[1]):
for k in range(a.shape[1]):
result[i, j] += a[i, k] * b[k, j]
return result
2. Kompatybilność z ekosystemem Pythona
Możesz korzystać z bibliotek takich jak NumPy, Pandas czy PyTorch bez przepisywania kodu.
3. Kontrola nad pamięcią i bezpieczeństwo
Mechanizm borrow checking inspirowany Rustem, bez garbage collectora, ale z uproszczonym zarządzaniem pamięcią.
Wydajność i ergonomia – porównanie
| Cecha | Mojo | Python | C++ | Rust |
| Wydajność | Bardzo wysoka (blisko C++) | Niska | Wysoka | Wysoka |
| Ergonomia | Zbliżona do Pythona | Bardzo wysoka | Niska | Średnia |
| Bezpieczeństwo pamięci | Wysokie, inspirowane Rustem | Niskie | Niskie | Bardzo wysokie |
| Kompatybilność | Bezpośrednia z Pythonem | – | Trudna z Pythonem | Ograniczona |
Przykłady zastosowania Mojo
- Inference AI na urządzeniach Edge (np. sieci neuronowe na Raspberry Pi).
- Optymalizacja krytycznych fragmentów ML (np. operacje tensorowe, warstwy sieci neuronowych).
- Obliczenia HPC: symulacje, przetwarzanie dużych zbiorów danych.
Przykład: Inferencja modelu LLaMA2 w Mojo — całość w jednym pliku, przy zachowaniu ekstremalnej wydajności.
Opinie ekspertów
- Entuzjaści AI: Mojo może zrewolucjonizować trenowanie i wdrażanie modeli bez przepisywania ich do C++.
- Specjaliści HPC: Nowoczesne wykorzystanie MLIR i pełna kontrola nad pamięcią tworzą alternatywę dla klasycznych języków systemowych.
- Sceptycy: Wskazują na ryzyko zbytniego skomplikowania języka oraz trudności w adopcji w ekosystemie Python.
Roadmap i przyszłość
- 2024: Rozbudowa standardowej biblioteki, pełne wsparcie dla programowania GPU, rozwój systemu pakietów.
- 2025 i dalej: Docelowo Mojo ma stać się pełnym nadzbiorem Pythona z własnym, dynamicznie rozwijającym się ekosystemem narzędzi.
Podsumowanie
Mojo to fascynujący eksperyment w świecie języków programowania: łączy szybkość, prostotę i bezpieczeństwo pamięci w jednym projekcie.
Jeśli Modular utrzyma tempo rozwoju i społeczność będzie aktywnie uczestniczyć w rozwoju języka, Mojo ma realną szansę stać się kluczowym językiem ery AI.
Zacznij już dziś:
Wejdź na play.mojo i przetestuj Mojo w przeglądarce!
Źródła:
- Modular Blog
- VentureBeat
- InfoWorld
- Hacker News
- GitHub Mojo
- Dokumentacja Mojo
