企业AI应以Java为起点，充分利用现有Java开发者和成熟架构，以减少摩擦和风险，并有效利用数十年的运营经验。
译自：Your Enterprise AI Strategy Must Start With Java, Not Python
作者：Michael Coté
又到了预测的季节。如今，这意味着要读大量关于人工智能如何在第三季度取代你的整个组织结构图，以及更重要的是，为什么你会因为没有彻底颠覆你的组织而失败的同人小说。没有AI投资回报？那是你没有改变企业文化灵魂的错。
年度预测更多地揭示了作者希望发生的事情，而非实际会发生的事情。这没什么不对。只是最好能把预测的虚构成分清除掉。
因此，我希望2026年企业AI能发生以下情况：高管们要求新的AI开发从他们组织的主导编程语言开始，这很可能是Java。
去找你的开发者
如果你想开始使用AI来更好地运营你的组织，你不需要雇佣数千名Python开发者。你需要给你已经拥有的数千名Java开发者提供他们所需的工具。
有一种误解是，要“搞AI”，你需要雇佣大量的Python开发者来重写你的业务——如果你是那种类型，也许还需要一些TypeScript开发者。虽然目前AI社区由Python和TypeScript维系，但这并非阻碍企业发展的因素。运行企业的是Java。
如果Java明天不复存在，文明将停滞不前。你的银行、物流、医疗保健系统都运行在Java上。在大多数人记忆中——至少对我而言——Java一直是最受欢迎的编程语言，或者位居前三。我不知道如何估算，但有无数的企业应用程序是用Java编写并运行的。它无疑是企业应用世界的基石。这是我与大型组织交流时一直听到的情况。你可以在RedMonk编程指数中看到这一点，它也出现在其他分析师调查中。
谈到Java，我觉得Spring框架是第一位的Java框架。只需问问“我们的应用程序栈里有什么？”，你很可能会听到两种Java：Java和JavaScript。之后你很可能会听到Spring。因此，当你审视所有这些企业应用程序时，你所看到的是Java和Spring，软件物料清单（SBOM）所及之处皆是如此。
这为什么重要？因为我们已经拥有运行企业所需的理解、应用程序和数据架构。
Spring框架的创始人、现任Embabel首席执行官Rod Johnson在最近一次关于使用Java进行AI的演讲中表示：“我们在领域模型上投入了大量资金，其中一些甚至非常优秀，在我们迈向新世界时能够利用这些是非常非常重要的。”
我们不需要用一种新语言从头开始重建这个架构，也不需要为此重新培训或雇佣新的人。抛弃所有这些时间和精力将是荒谬且不负责任的。你不仅会失去所有的领域知识以及来之不易、付出巨大代价的代码，还会失去其他一些东西。
重新开始编写代码，意味着你还需要重新开始管理生产环境中的应用程序、诊断和解决问题，以及确保应用程序持续运行的方式。我们已经用Java积累了几十年的经验。多年来，人们通过一次次令人痛苦的生产故障，学会了如何在生产环境中运行Java应用程序。我们已将这些经验编纂成运行Java的平台。
当你改变编程语言时，你需要改变程序员的技能。你还需要改变你的运营技能、安全技能、合规技能等等。而当你刚刚完成长达12个月的现代化进程时，又到了重新经历痛苦的第二天运营的时候。太棒了！
如果你的组织运行在Java应用程序上，那么你的AI战略需要从Java开始。否则，你将面临过多的变革和追赶时间。
如何找到开发者所在之处
如果目标是利用你现有的一切——由Java开发者编写的Java应用程序——你该如何实现？
首先，将你的AI栈视为一个集成平台。它不仅仅是给开发者一个来自Kubernetes的“闪烁光标”——一个没有服务或防护措施的空命令行——也不是仅仅一个用于托管模型的原始端点。相反，一个AI平台看起来就像你通过预先设计的、AI就绪的平台即服务（PaaS）所看到的那样。对于Java和Spring而言，这意味着Spring框架与平台之间紧密集成，该平台提供安全、自助的服务访问，包括数据库、消息代理、大型语言模型（LLM）、模型上下文协议（MCP）服务器以及AI推理等开发者服务。
如上所述，你还需要为运行这些应用程序付费、确保其安全、获得合规批准并设置成本控制。一个好的应用平台不仅关注开发者体验（DX），也关注运维人员体验（OX）。
考虑这一点的一种方式是运维人员与开发者的比例。这意味着一个运维人员能处理的应用程序和开发者越多，平台所需的自动化和可靠性就越高。我们希望看到更多情况，少数平台工程师支持成千上万的开发者和应用程序。
其次是确保你能获得新工具。新编程语言之所以如此吸引人，其中一个原因是你不会被成功的束缚所困。组织通常害怕更新他们的Java栈，因为他们担心可能出错。更糟糕的是，他们认为没有时间花在“非面向客户”的任务上，比如更新这些应用程序使用的库和运行时。
如果你近年未能弄清楚如何保持你的应用程序栈最新，你可能正深陷遗留系统陷阱。你的高管抱怨IT花费太多时间在维护上，而不是增加新功能，而这正是高管们目前正在寻找的。有了AI，你希望开始在你的应用程序中加入新功能。更重要的是，你想要尝试新事物，就像我们在数字化转型年代所做的那样。这意味着要获得像Spring AI这样的新框架。而且不仅仅是一次，而是持续地获取。
例如，MCP现在是为AI应用程序添加新功能和访问权限的事实标准。它于2024年11月发布，至今才一年。对企业而言，这“就像昨天才发生”。Spring团队迅速将MCP集成到Spring框架中。事实上，Spring团队提供了MCP的官方Java实现，该实现仅在MCP发布几个月后便推出。然而，你需要运行较新版本的Spring框架才能获得此功能。
这适用于你进行的任何AI编程，不限于Java。对于你的组织来说，使用新语言似乎更容易，因为你没有那些成功的束缚。你现在正在使用新功能，因为你刚开始使用这种语言。而且由于用该语言编写的现有应用程序很少（或根本没有），你不会陷入遗留系统陷阱。
成功几率最大的最简单路径
选择从何处以及如何开始你的AI之旅是一个商业决策，而非技术决策。通过将你的AI工作建立在已经用Java和Spring构建的运营能力之上，你可以最大程度地减少摩擦和风险。每个人都只是继续做他们正在做的事情，但使用了一个新工具。这种已建立的运营和开发生命周期是来之不易的经验，它是通过数十年的维护和令人痛苦的生产故障换来的，为你提供了持续吸收Spring AI和MCP等新能力的平台。
正确处理开发者体验和运维人员体验，你就能释放所需的组织速度，将初步的AI实验转化为关键任务的竞争优势。
