โลกการเขียนโปรแกรมกำลังเต็มไปด้วยความตื่นเต้นเมื่อ Mojo ภาษาโปรแกรมมิ่งแบบ pythonic ที่ทะเยอทะยานซึ่งพัฒนาโดยทีมของ Chris Lattner ที่ Modular ได้บรรลุเป้าหมายสำคัญ คือการทำงานร่วมกับ Python ได้อย่างราบรื่น การพัฒนานี้ถือเป็นก้าวสำคัญสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการทางเลือกประสิทธิภาพสูงแทน Python แบบดั้งเดิม โดยไม่ต้องละทิ้งโค้ดเบสที่มีอยู่
Python สามารถเรียกใช้ฟังก์ชัน Mojo ได้โดยตรง
การทำงานร่วมกันนี้ใช้กลไกที่เข้าใจง่าย โดย Mojo จะคอมไพล์เป็น extension ที่ Python เรียกใช้ได้ผ่าน PythonModuleBuilder นักพัฒนาสามารถเขียนฟังก์ชันที่ต้องการประสิทธิภาพสูงใน Mojo และนำเข้าไปใช้ใน Python script ได้โดยตรง คล้ายกับการทำงานของ C extension แต่มีไวยากรณ์ที่ง่ายกว่ามาก กระบวนการติดตั้งได้รับการปรับปรุงให้เรียบง่าย ต้องใช้เพียงคำสั่ง uv pip install เท่านั้นเพื่อเริ่มต้น
การทดสอบเบื้องต้นเผยให้เห็นการปรับปรุงประสิทธิภาพที่น่าประทับใจ อัลกอริทึมการนับจำนวนเฉพาะที่เขียนด้วย Mojo ทำงานใน 0.011 วินาที เทียบกับ 0.44 วินาทีสำหรับโค้ด Python ที่เทียบเท่า เร็วกว่าเกือบ 40 เท่า แม้เมื่อเปรียบเทียบกับการใช้งาน NumPy แล้ว Mojo ยังแสดงความได้เปรียบด้านความเร็วอย่างมากสำหรับงานการคำนวณ
ผลการเปรียบเทียบประสิทธิภาพ:
- อัลกอริทึมการนับจำนวนเฉพาะ (n=20,000):
- Pure Python: 0.44 วินาที
- การใช้งาน NumPy: 0.26 วินาที
- Mojo: 0.011 วินาที (~เร็วกว่า Python 40 เท่า)
- การคำนวณแฟกทอเรียล (n=10):
- Python: 5.0e-06 วินาที
- Mojo: 3.0e-05 วินาที
- การคำนวณแฟกทอเรียล (n=100):
- Python: ผลลัพธ์ถูกต้องใน 0.30 วินาที
- Mojo: จำนวนเต็มล้น (ส่งคืนค่า 0)
ยังคงมีความท้าทายทางเทคนิค
แม้จะมีผลลัพธ์ที่น่าสนใจ แต่การทำงานร่วมกันนี้ยังเผยให้เห็นข้อบกพร่องบางประการที่เป็นเรื่องปกติของเทคโนโลยีในช่วงเริ่มต้น ปัญหา integer overflow เกิดขึ้นระหว่างการทดสอบ โดยการคำนวณ factorial(100) ให้ผลลัพธ์เป็นศูนย์ใน Mojo ในขณะที่ Python จัดการได้อย่างถูกต้อง สิ่งนี้เน้นย้ำว่า Mojo ใช้ integer แบบ fixed-width แทนที่จะเป็น arbitrary precision arithmetic แบบ Python ซึ่งเป็นการออกแบบที่ให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพมากกว่าความเข้ากันได้
การใช้งานในปัจจุบันยังมีข้อจำกัดในทางปฏิบัติ รวมถึงการรองรับเพียงสามอาร์กิวเมนต์ในระบบ Python binding ข้อจำกัดเหล่านี้สะท้อนถึงลักษณะทดลองของเทคโนโลยีและบ่งบอกว่าความพร้อมสำหรับการใช้งานจริงอาจยังต้องใช้เวลาอีกสักระยะ
ข้อจำกัดทางเทคนิคในปัจจุบัน:
- การเชื่อมโยงฟังก์ชันจำกัดอยู่ที่สูงสุด 3 อาร์กิวเมนต์
- จำนวนเต็มความกว้างคงที่ (ไม่มีความแม่นยำแบบไม่จำกัดเช่น Python )
- ปัญหาจำนวนเต็มล้น (integer overflow) ในการคำนวณขนาดใหญ่
- การรองรับ Windows ต้องใช้ WSL
- คอมไพเลอร์แบบปิด (วางแผนเปิดเป็นโอเพนซอร์สในปี 2026)
- การรองรับ GPU จำกัด (เฉพาะรุ่นที่กำหนดของ NVIDIA และ AMD )
ชุมชนถกเถียงเรื่องอนาคต Open Source
ชุมชนนักพัฒนายังคงแบ่งความเห็นเกี่ยวกับแนวโน้มระยะยาวของ Mojo โดยเฉพาะเรื่องลักษณะ closed-source แม้ว่า Modular จะได้ให้คำมั่นที่จะเปิดเป็น open-source ใน 2026 แต่นักพัฒนาหลายคนยังลังเลที่จะลงทุนเวลาเรียนรู้ภาษาที่เป็นกรรมสิทธิ์ ความสงสัยนี้เป็นเรื่องที่เข้าใจได้เมื่อพิจารณาจากเงินทุน venture capital จำนวนมากที่อยู่เบื้องหลังโครงการนี้ และความกังวลเกี่ยวกับกลยุทธ์การสร้างรายได้ในอนาคต
ผมเชื่อในหลักการพื้นฐานว่าภาษาโปรแกรมมิ่งไม่สามารถประสบความสำเร็จได้หากอยู่เบื้องหลัง paywall หรือผู้ควบคุมในอุตสาหกรรม
การเปรียบเทียบกับภาษาอื่นๆ ที่เริ่มต้นเป็น closed-source เช่น Java และ C# ให้แนวทางบางอย่าง แม้ว่าภาษาเหล่านั้นจะมีระบบนิเวศขององค์กรใหญ่สนับสนุนการนำไปใช้ตั้งแต่เริ่มต้น
การแข่งขันในพื้นที่ Performance Python
Mojo เผชิญการแข่งขันที่รุนแรงจากโซลูชันที่มีอยู่แล้ว เช่น PyO3 สำหรับการทำงานร่วมกับ Rust, Cython สำหรับ C extension และเครื่องมือโปรแกรม GPU ใหม่ๆ จาก NVIDIA จุดขายที่เป็นเอกลักษณ์ของภาษานี้อยู่ที่ฐาน MLIR ซึ่งสัญญาว่าจะให้การเขียนโปรแกรม GPU ข้ามแพลตฟอร์มโดยไม่ติดกับ CUDA อย่างไรก็ตาม ข้อได้เปรียบนี้อาจลดลงเมื่อบริษัทอื่นๆ โดยเฉพาะ NVIDIA ขยายการเสนอเครื่องมือ Python ของตน
ความสำเร็จของ Mojo น่าจะขึ้นอยู่กับว่าจะสามารถทำตามสัญญาเดิมในการเป็น Python superset ที่แท้จริงได้หรือไม่ ในขณะที่ยังคงรักษาข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพไว้ ปัจจุบันภาษานี้ได้เปลี่ยนจากการตลาดแบบ Python superset มาเป็นการอธิบายว่าเป็นภาษาในตระกูล Python ซึ่งบ่งบอกว่าความเข้ากันได้อย่างเต็มรูปแบบอาจท้าทายกว่าที่คาดไว้ในตอนแรก
เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาขึ้น นักพัฒนาจะติดตามอย่างใกล้ชิดเพื่อดูว่า Mojo จะสามารถเชื่อมช่องว่างระหว่างความง่ายในการใช้งานของ Python และความต้องการประสิทธิภาพของ workload การคำนวณสมัยใหม่ได้หรือไม่
อ้างอิง: Python can run Mojo now