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随着人工智能融入业务逻辑，Java 支持者认为该语言在人工智能和机器学习领域越来越受欢迎。

Java能否在新兴、时尚的人工智能领域与Python展开竞争？虽然Python 在人工智能开发方面仍然占据主导地位，但 Java 的支持者认为这种已有近 30 年历史的 Java 编程语言已准备好在人工智能领域占据主导地位。

Java 所属公司 Oracle 认为 Java 在人工智能领域具有“三重优势”，即利用云基础设施和框架以及人工智能服务与业务逻辑的集成。该计划的一部分是让 Java 更适合原生人工智能，以及与企业数据和云服务的集成。

Oracle Java 平台产品管理副总裁 Donald Smith 表示：“已经有一套丰富的框架和工具可以帮助 Java 开发人员利用 AI 服务，这是成功的标志。” “在使用此类框架时，Java 开发人员可以受益于强类型、内存安全、良好的核心库以及 Java 的所有其他优势，更不用说，大多数企业业务逻辑已经存在于 Java 中，”Smith 说。

Java 技术供应商 Azul 也看到了 Java 在人工智能领域的光明前景。 Azul 首席执行官 Scott Sellers表示：“人工智能融入传统业务逻辑以及那些需要在真正的应用程序级别发生的事情越多，就越能进入 Java 的最佳点和 Java 的普及。” “Python 在性能和规模等方面非常有限，”他补充道。

IDC 软件开发研究副总裁、分析师 Arnal Dayaratna 表示，Java 的巨大普及使其在人工智能领域占有一席之地。 “Java 对于人工智能开发非常重要，因为它仍然是世界上最流行的编程语言，”Dayaratna 说。 “此外，Java 是企业内使用最广泛的语言，特别是对于生产级和关键任务应用程序。”

尽管 Java 目前在机器学习开发方面的受欢迎程度无法与 Python 相媲美，但 Dayaratna 预计，随着应用程序从 POC（概念验证）阶段过渡到生产级使用，它将越来越多地用于 AI 和生成式 AI 开发。

Oracle 的 Smith 引用的原生 Java AI 框架包括Tribuo 、 LangChain4j 和 CoreNLP 。 Tribuo 是一个用 Java 编写的机器学习库，提供用于分类、回归、聚类、模型开发和其他功能的工具。 LangChain4j 是LangChain框架的 Java 版本，用于构建由大型语言模型（ LLM ）支持的应用程序；其目标是简化LLMs与 Java 应用程序的集成。 CoreNLP 提供了一套用 Java 进行自然语言处理的工具。

Oracle 自己在 Java 中实现人工智能的目标是通过巴拿马项目（旨在互连JVM和本机代码的 OpenJDK 项目）和GraalPy （用于 Java 的嵌入式高性能Python 3运行时）将人工智能服务与业务逻辑集成。 “随着时间的推移，我们期望看到更多的集成支持，就像我们在过去 30 年里看到 Java 扩展到新技术一样，”Smith 说。 “请注意， Valhalla 、 Babylon和Pananama等 Java 项目的创新帮助 Java 运行得更接近原生计算，而原生计算已成为 GenAI 的代名词。”

IDC 的 Dayaratna 认为 Java “极有可能”取代 Python 进行机器学习开发。 “人们普遍认为 Java 比 Python 性能更高、速度更快，”Dayaratna 说。 “随着组织开始利用生成式人工智能，特别是对于更多生产级用例，Java 可能会越来越受欢迎，因为它在资源消耗、应用程序性能、执行速度和安全性方面具有优势。”

Dayaratna 指出：“Java 社区也在大力投资改进 Java 语法并使其更易于学习，这将成为更多采用 Java 进行生成式 AI 开发的另一个驱动力。”