- vừa được xem lúc

Mojo vs. Python vs. Rust: Nên học ngôn ngữ nào cho AI vào năm 2025?

0 0 1

Người đăng: James Miller

Theo Viblo Asia

Giới thiệu: Cuộc chiến ngôn ngữ trong AI – Bạn sẽ chọn phe nào?

Tương lai của AI không chỉ là cuộc đua về mô hình và sức mạnh tính toán; đó còn là cuộc chiến của các ngôn ngữ lập trình đứng sau nó.

Nếu bạn định dấn thân vào làn sóng AI năm 2025, chắc chắn bạn sẽ tự hỏi:

  • Có nên tiếp tục gắn bó với Python, ông vua AI hiện tại?
  • Hay nhảy sang Rust, nổi tiếng với độ an toàn và hiệu năng vượt trội?
  • Hoặc đặt cược vào Mojo, ngôn ngữ mới được quảng cáo nhanh hơn Python tới 35.000 lần?

Ba ngôn ngữ này đều có chỗ đứng trong thế giới AI/ML, nhưng cách tiếp cận và vị thế lại hoàn toàn khác nhau. Việc chọn đúng ngôn ngữ sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ phát triển và định hướng sự nghiệp của bạn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ phân tích ưu, nhược điểm và trường hợp sử dụng của cả ba ngôn ngữ.


image.png

🐍 Python – Ông vua không thể tranh cãi của AI

image.png

Khi nói đến AI, Python gần như là mặc định. Từ TensorFlow, PyTorch đến Hugging Face hay Jupyter Notebook, toàn bộ hệ sinh thái AI gần như xoay quanh Python.

✅ Tại sao Python vẫn giữ ngôi vương?

  • Hệ sinh thái phong phú: NumPy, Pandas, Scikit-learn… bạn muốn gì cũng có.
  • Cộng đồng khổng lồ: Gặp vấn đề? Google vài phút là ra câu trả lời.
  • Cú pháp dễ học: Viết code nhanh, trực quan, tập trung vào thuật toán thay vì “đánh vật” với compiler.
  • Công cụ prototyping số 1: Kiểm chứng ý tưởng nhanh chóng.

❌ Nhưng cũng có những điểm yếu

  • Hiệu năng thấp: Bị giới hạn bởi cơ chế thông dịch và GIL.
  • Đa luồng hạn chế: Khai thác CPU đa lõi không dễ.
  • Phụ thuộc vào C/C++/CUDA: Bản thân Python chỉ đóng vai “người chỉ huy”, còn lính xung phong là ngôn ngữ khác.

👉 Python phù hợp để học nhanh, làm thử nghiệm, nhưng khi đi vào sản phẩm cuối cùng, nó đôi khi thiếu sức mạnh.


🦀 Rust – Người mới đầy sức mạnh cho hạ tầng AI

image.png

Rust là ngôn ngữ hệ thống nổi tiếng với hiệu năng và độ an toàn bộ nhớ. Nó giống như C++ nhưng hiện đại hơn, chặt chẽ hơn.

✅ Tại sao Rust ngày càng được ưa chuộng trong AI?

  • Nhanh như chớp: Biên dịch xuống mã máy gốc, không có garbage collection.
  • An toàn bộ nhớ tuyệt đối: Trình biên dịch như một reviewer khắt khe, loại bỏ bug từ gốc.
  • Phù hợp cho hạ tầng AI: Tokenizers của Hugging Face được viết bằng Rust. Nó rất lý tưởng để xây dựng compiler, runtime, inference engine.
  • Hệ sinh thái đang phát triển: Ngày càng nhiều dự án AI embrace Rust.

❌ Nhưng “hardcore” cũng có giá của nó

  • Khó học: Ownership, lifetime khiến nhiều người bỏ cuộc sớm.
  • Dài dòng: Viết Rust mất nhiều công sức hơn Python.
  • Ít thư viện AI cao cấp: Không phong phú bằng Python.

👉 Rust giống như “hậu cần” vững chắc. Nếu muốn làm hạ tầng AI, Rust là lựa chọn đáng giá.


🔥 Mojo – Python++ sinh ra cho AI

Mojo là ngôn ngữ mới từ Modular, kết hợp cú pháp thân thiện của Python với hiệu năng gần như C. Nó được thiết kế riêng cho AI/ML.

image.png

✅ Điểm mạnh của Mojo

  • Cú pháp quen thuộc: Biết Python là gần như biết Mojo.
  • Hiệu năng bùng nổ: Nhờ MLIR, tối ưu hóa sâu và hỗ trợ trực tiếp GPU/TPU.
  • Tương thích Python: Gọi trực tiếp thư viện Python.
  • Kiểm soát thấp cấp: Làm được nhiều điều Python không thể.

❌ Nhưng vẫn còn non trẻ

  • Hệ sinh thái trống rỗng: Mới ở giai đoạn preview.
  • Compiler chưa open-source: Khiến nhiều dev dè chừng.
  • Chưa sẵn sàng cho production: Dùng vào dự án lớn bây giờ khá rủi ro.

👉 Mojo giống như “cổ phiếu tương lai”: chưa thể đặt cược toàn bộ, nhưng bạn cần theo dõi sát sao.


Rào cản đầu tiên: Thiết lập môi trường

Trước khi học ngôn ngữ nào, bạn sẽ phải đối mặt với nỗi đau môi trường.

  • Python với nhiều phiên bản (3.12 vs 2.7) dễ gây xung đột.
  • Rust dễ cài hơn nhưng vẫn khiến người mới bối rối.

Đây là lúc cần đến một công cụ quản lý môi trường local thân thiện. ServBay là ví dụ điển hình:

image.png

  • Cài đặt Python và Rust chỉ với vài cú nhấp chuột.
  • Quản lý song song nhiều phiên bản Python mà không phải chỉnh tay environment variables.
  • Giao diện quản lý rõ ràng, dễ sử dụng.

image.png

👉 Trước khi học ngôn ngữ, hãy để ServBay lo phần môi trường, bạn sẽ tiết kiệm rất nhiều thời gian.


Vậy bạn nên chọn ngôn ngữ nào?

  • Nhà nghiên cứu / Kỹ sư thuật toán → Chọn Python.
  • Kỹ sư hạ tầng / Backend → Chọn Rust.
  • AI/ML Developer đa năng → Học Python ngay, theo dõi sát sao Mojo.

Lời kết

Trong tương lai AI:

  • Python vẫn là vua trong nghiên cứu và prototyping.
  • Rust đảm bảo nền tảng hiệu năng và an toàn.
  • Mojo có thể trở thành ngôn ngữ chung cho AI.

Là developer, nhiệm vụ của chúng ta không phải đoán kẻ chiến thắng, mà là chọn công cụ phù hợp với định hướng sự nghiệp, cập nhật xu hướng và tiến hóa cùng hệ sinh thái.

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Hiệp phương sai và hệ số tương quan tuyến tính trong Python

Giới thiệu. Làm việc với các biến trong phân tích dữ liệu luôn đặt ra câu hỏi: Các biến phụ thuộc, liên kết và thay đổi với nhau như thế nào? Các biện pháp hiệp phương sai và hệ số tương quan tuyến tính giúp thiết lập điều này.

0 0 85

- vừa được xem lúc

Không gian tên(namspace) và phạm vi(scope) trong Python

. Khi mình ngồi học và dịch bài "Class trong Python" cho sê-ri "Khám Phá Đại Bản Doanh Python", mình đã đụng hai bạn này, và các bạn thật là trừu tượng và khó gặm. Thế là mình tìm kiếm và viết bài này để hiểu rõ hơn về hai bạn ấy, hi vọng bạn đọc thêm để hiểu về Python nhé.

0 0 71

- vừa được xem lúc

Tản mạn một chút về kỹ thuật Streaming

Lời mở đầu. Hôm nay trong lúc rảnh rỗi tôi ngồi tìm hiểu kỹ thuật streaming và áp dụng nó bằng Python. Bài viết có thể có thiếu sót mong các bạn thông cảm. Stream là một kỹ thuật chuyển dữ liệu theo dòng ổn định và liên tục.

0 0 88

- vừa được xem lúc

Vì sao chọn FastAPI

Introduction. Gần đây, do nhu cầu phát triển theo mô hình microservice ngày càng phổ biến, mình chủ yếu code mảng Python - Backend nên được phép chọn một framework để phát triển project mới cho công ty, sau khi cân nhắc giữa 3 framework phổ biến hiện tại sử dụng Python là Django, Flask và FastAPI, m

0 0 75

- vừa được xem lúc

Introduction to Google Cloud AutoML Vision

With the rapid development of technology, a Data Scientist could achieve their job like training ML models faster. The Word "AutoML"(also known as Automated machine learning) comes and now plays a cru

0 0 103

- vừa được xem lúc

Telegram Bot - Cào Dữ Liệu Từ VnExpress Bằng Python

Chào mọi người, sau bao ngày với các bài viết về lỗi bảo mật thì hôm nay mình sẽ đổi gió tí nhỉ :v. Vì thế nên hôm nay mình sẽ hướng dẫn mọi người làm 1 con bot Telegram bằng Python nhé.

1 0 247