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作者 ｜ 周一笑
編輯 ｜王兆洋
2022年末，當ChatGPT的火種啱啱在全球點燃，引發第一波的震撼與驚歎時，張宏波進行了一項實驗。他將自己啱啱孕育雛形的編程語言MoonBit的文法（Grammar）——一段描述語言規則的枯燥文本，餵給了那個強大的新模型。
結果讓他始料未及。
「它就能生成 MoonBit 代碼，雖然它之前從未‘見過’這門語言，」時隔兩年多，張宏波回憶起那一刻，依然反覆使用一個詞：「不可思議。」
那一刻的「不可思議」，如今已結出果實。2025年6月18日，經過無數次的迭代與優化，MoonBit 發布了它的 Beta 正式版。它正在擺脫「實驗性技術」的標籤，演進為一門適用於企業正式場景的工具。
或許大多數人對「編程語言」的認知還停留在大學課堂上的 C 語言，或是如今因 AI 而無處不在的 Python。簡單來說，MoonBit 就是一門全新的編程語言，和它們一樣，是構建所有軟件的基石。它的目標是成為一門可以用來開發網站、APP、服務器後台等各種應用的「通用語言」。但在 AI 時代，它選擇了一條與前輩們截然不同的道路。
近年來，像 GitHub Copilot、Cursor 這樣能幫你自動寫代碼的 AI coding 工具層出不窮，AI coding 工具的主要目標是提升開發者在現有語言上的編程效率，張宏波和他的團隊也是這些工具的重度用戶，他坦言，AI 的輔助讓他「一天提交七八個 PR」。
但這些工具終究是「外掛」，是在現有語言的規則下進行輔助。而 MoonBit 所做的，是從源頭開始，重新設計一張更適合「AI 副駕駛」來閱讀和馳騁的地圖。這就是 MoonBit「AI 原生」的核心理念：它並非要自己成為一個 AI，而是要創造一門能讓 AI 用起來最得心應手、最不容易出錯的語言。它的語法、類型系統、錯誤處理機制等，在設計之初就深度考慮瞭如何讓AI更容易地理解、生成和驗證代碼，從而解決AI編程中「代碼寫出來但不知道怎麼維護」等痛點，保證代碼的可維護性 。
張宏波舉了一個例子，MoonBit使用 let x = 3 而不是類似Go語言的 x := 3。因為 let 關鍵字為AI提供了一個明確的「新變量聲明」信號，讓AI在生成代碼時可以做「受限解碼」，從而更可靠。而後者則有歧義，AI 難以判斷是新聲明還是賦值，容易出錯 。
簡單來說，一個設計良好的AI原生語言，能讓通用的AI Coding工具在操作這門語言時表現得更好。更進一步，MoonBit 團隊正在開發自己的 AI 編程 Agent。因為完全掌控 MoonBit 的工具鏈，所以可以做到通用工具無法實現的功能。例如，通過分析代碼結構，併發地讓AI去修復多個 Bug，而不是像其他工具那樣只能一個一個地串行修復。
要實現如此構想，需要對編程語言的整個工具鏈有極強的掌控力與理解。而這一切，正來源於張宏波近二十年的技術積累。時間撥回到 2009 年，他在清華大學與微軟亞洲研究院的聯合培養項目中，完成了自己的本科畢業設計——一門名為「悟空」的動畫編程語言 。此後，從研究可以創造新語言的「元編程語言」，到進入賓夕法尼亞大學攻讀博士，他的學術路徑始終精準地指向編譯與語言設計這個基礎軟件領域最核心的地帶 。
一個偶然的機遇讓他的人生軌跡從學術轉向工業。當時，金融巨頭彭博社（Bloomberg）急需一位能維護其核心交易軟件的OCaml編譯器專家，這個小衆而關鍵的崗位，讓彭博為還在讀博的張宏波開出了難以拒絕的條件，最終使他中斷學業，投身華爾街 。在彭博，他再次展現了自己的天賦與熱情——為了統一公司上千萬行JavaScript前端代碼與OCaml後端的技術棧，他在業餘時間，獨自開發了一個能將OCaml高效編譯成可讀JavaScript的編譯器。
這個無心插柳的項目，後來演變成了知名的開源項目BuckleScript（ReScript的前身），並吸引了另一家科技巨頭 Facebook 的注意。2017 年，當張宏波決定回國時，Facebook 為了留住這位關鍵的編譯器開發者，破例允許他作為唯一的員工在中國遠程辦公 。
在 Facebook 的五年，是他技術生涯的成熟期，也是一段漫長的蓄力。直到 2022 年，幾個關鍵節點彙集到了一起：個人上，他渴望在優厚的薪資之外，尋求更大的挑戰和創造空間；外部，他昔日在清華的導師 Harry 沈向洋向他發出了加入IDEA研究院（粵港澳大灣區數字經濟研究院）的邀請，在「加入已經擁有數百人團隊的某編程語言團隊」和「從零開始組建自己的團隊」之間，他選擇了後者——那個更具不確定性，也更具想象力的選項。
於是，在深圳，MoonBit項目正式立項。
命運的奇妙之處在於它的時機。MoonBit項目啓動於2022年10月，一個月後，ChatGPT發布，引爆了全球的AI浪潮。當所有主流編程語言——Java、Python、Rust——都已在AI時代來臨前定型，只能在現有基礎上「嫁接」AI能力時，MoonBit這門「生於AI紀元之初」的語言，獲得了一個千載難逢的歷史機遇。
「我們幾乎是沒有浪費任何時間，」張宏波說 。從使用 Llama 模型第一次在他個人電腦上成功生成 MoonBit 代碼的那天起，團隊就決定「All-in」 AI。他們開始從語言設計的最底層，從語法的每一個細節，去思考如何讓AI能更可靠、更高效地生成代碼。
兩年半後的今天，MoonBit Beta 版本中，在語言層面提供了原生的異步與錯誤處理機制。相較於 Python 需要通過 async/await和第三方庫實現的異步模型，MoonBit 提供了一種更自然、零語法負擔的併發範式，並在編譯期就能追蹤錯誤傳播路徑，為構建穩定、可維護的智能系統打下了堅實基礎。
MoonBit 的故事，既是張宏波個人技術生涯的延續，也是對「AI時代，編程究竟該如何演變？」的另一種回答。
在MoonBit Beta正式發布，在架構穩定性和工程實用性上取得關鍵突破，正式進入可落地應用的新階段，朝着可被實際部署的基礎設施技術前進的關鍵節點，我們和張宏波聊了聊，以下為對話實錄，經不改變原意的編輯。
AI Coding有時候提供的只是情緒價值，我們要從底層做一門新語言，這纔是AI編程的未來
硅星人：您如何理解「AI原生」編程語言這個概念？在這個理念上，MoonBit 與業界其他探索者有何不同？
張宏波：在大模型時代，Python 可能並沒有大家想象中那麼大的優勢，它只是起步快一點。對於「AI原生」，很多人有不同的理解。比如 Mojo，它的創始人 Chris Lattner 是 LLVM 項目的奠基人，他對「AI原生」的理解是，讓 Mojo 這門語言非常適合開發高性能計算程序。我們認為，AI原生編程語言的核心議題是：如何讓AI更高、更好、更高效地、甚至是併發地生成目標代碼。
為什麼我覺得這個方向的市場是最大的？開發高性能算子固然重要，但這就像用C語言寫操作系統內核，是金字塔尖少數人的工作，需求量有限 。而 AI agent，我們自己也開發了很多，它的生態其實很小，核心邏輯可能就幾千行代碼，很難構成真正的技術護城河，一個通用的庫就能解決大部分問題。
所以，我們對「AI原生」的理解聚焦於賦能大模型本身。我們希望大模型可以更高效、併發地生成可靠、高性能的MoonBit代碼。這意味着最終生成的代碼不僅可信度要更好、性能要高，而且整個生成過程也必須是快速且可靠的 。
硅星人：這個「為AI而設計」的理念，具體是如何影響 MoonBit 語言本身的設計決策的？
張宏波：這個理念帶來了深刻的變化，很多傳統語言設計中非常重視的特性，在我們看來優先級就沒有那麼高了 。最直接的一點就是，我們不會像過去那樣，過度強調語法是不是要節省一兩個字符，因為未來絕大部分代碼都將由AI生成，為人類節省幾秒鐘的打字時間意義不大。
更重要的是，你需要在一個巨大的設計空間裏找到一個精妙的平衡點。這個空間的兩端，一端是像 Python、 JavaScript 這樣最自由（liberal）的語言，另一端是像 Rust，尤其是 Lean（一種用於形式化數學證明的邏輯編程語言）那樣最嚴格的語言 。Lean 的嚴格性可以從數學上證明代碼的正確性，但正因如此，它對人類來說極難書寫 。
我們的實踐經驗是，如果一門語言過於複雜，以至於人類專家都很難一次性寫對，那麼AI大概率也無法穩定地生成正確的代碼 。我們發現，如果一個大模型在某個問題上嘗試一兩次都無法搞定，那它基本就永遠也搞不定了，至少以目前的技術水準是這樣。
所以，MoonBit 的選擇是在中間找到一個最佳平衡（sweet spot）。我們既要保證代碼的可靠性，又不能讓類型系統過於複雜，以至於超出AI的能力邊界。
硅星人：既然 AI 是核心，那麼在您看來，一個真正的「AI原生」語言，未來需要在語言層面提供什麼樣的功能？
張宏波：我認為它會深度影響語言的設計，而不僅僅是一個外掛。我們現在主要關注的是代碼生成，但這只是開始。例如，未來我們可能會有新的語法特性來原生支持 AI。比如我寫完一個函數，我希望語言能直接支持生成它的文檔字符串（doc string），而不是像現在這樣需要通過外部插件來完成。
這就像一門為數據庫設計的語言，如果它不在語法層面提供對數據庫操作的支持，只是通過外掛庫來連接，那麼它就不能算「數據庫原生」的。AI原生語言也是同樣的道理，它需要在語言的基因裏就植入與AI協同的能力。
硅星人：很多開發者擔心，AI生成的代碼雖然快，但項目做大後會變得難以維護，像一個「黑盒」。MoonBit 作為一門「為 AI 而生」的語言，是如何從設計上解決這個「可維護性」問題的？
張宏波：這個擔憂非常普遍，也切中了要害。我之前也看到有人吐槽說，用AI兩天寫了一個視頻編輯器，但完全不知道後續該怎麼維護。這通常是因為代碼是用動態語言寫的，正所謂「動態語言一時爽，重構火葬場」。
所以，解決這個問題的核心在於代碼的可維護性，而這正是需要從編程語言的底層設計上來保證的。比如，MoonBit擁有一個非常強大的靜態類型系統。我們會為每個代碼包（package）自動生成一個形式化的「簽名」（我們稱之為MBI文件），它就像一份精確的接口摘要。當你需要理解或維護一段代碼時，你不再需要去閱讀海量的實現細節，只需查看這份由工具保證其正確性的摘要文檔即可，大大降低了維護成本。
此外，我們還非常注重語言的「局部化」（localization）設計。這意味着，當你修改一個函數時，它的影響應該被嚴格限制在局部，不會意外地波及到其他不相關的代碼。很多語言，比如C++或者OCaml，改動一個地方可能會導致全局語義發生變化，這對於人類和AI來說都是一場災難。一個具有良好局部性的語言，能讓AI在處理代碼時，只用聚焦於當前的小代碼塊，極大地簡化了上下文，從而提升了維護性和可靠性。
硅星人：您認為在AI時代，編程語言本身的價值會發生變化嗎？它會更偏向於讓人類使用，還是讓AI使用？
張宏波：我認為未來是人機協同的模式，而不是單純給AI用的語言。我個人感覺，AI的智能水平可能正在接近一個平台期，指望它很快變得比人聰明很多並不現實。只要人類還需要審查（review）、理解和維護代碼，那麼語言就必須同時兼顧人類和機器的可讀性。
有趣的是，AI的出現，反而可能會淘汰掉一些「過度為人類交互而設計」的東西。比如曾經有一個叫「結構化編輯器」的概念，它通過限制你的編輯方式來確保語法永遠正確。這種模式對人類的交互很友好，但對大模型來說卻是一種束縛，因為它破壞了代碼作為純文本的自由格式，反而不利於AI的理解和生成。
所以，未來的編程語言設計，需要在兩者之間找到新的平衡：它要足夠結構化和清晰，以便機器能高效、可靠地處理；同時也要保持足夠的簡潔和直觀，讓人類能夠輕鬆地審查和驗證AI生成的結果。這正是我們在MoonBit中努力探索的方向。
硅星人：您提到AI能極大提升效率，在MoonBit團隊內部，你們具體是如何利用AI來輔助日常工作的？
張宏波：我們每天都在高強度地使用 AI，可以說，如果沒有 AI，我的個人生產力會大幅下降。特別是現在我需要花更多精力帶領團隊、考慮各方面的事情，寫代碼的時間越來越少。AI 的輔助真的可以讓我的生產力翻倍地提高。舉個例子，就在前一天，我在不到 24 小時內，利用 AI 輔助完成了七八個代碼提交（Commit/PR），這在過去是難以想象的。這些工作有的是修復Bug，有的是補充文檔和註釋，AI 都能處理得很好。
除了個人提效，我們還在探索更有組織性的 AI 用法。比如，MoonBit現在最缺的就是生態庫，我們暢想在年底之前，能有上百個「AI Agent」在夜以繼日地為MoonBit寫代碼，將其他語言的成熟生態（比如一些加密算法庫）高效地「搬運」過來。這比僱佣100個工程師要容易得多。
更進一步，因為我們完全掌控MoonBit的語言和工具鏈，我們可以開發出比通用工具更高效的AI Agent。例如，當需要修復代碼庫中的多個警告或Bug時，通用工具可能只能一個一個地串行修復。而我們的Agent可以利用對MoonBit代碼結構的深度理解，先將代碼庫智能地拆分成許多互不影響的小塊，然後併發地讓大模型去並行修復，最後再將結果安全地合併回來。這種利用語言設計來優化AI工作流的能力，是我們的核心優勢之一。
硅星人：你們團隊也使用Cursor等通用AI編程工具。作為資深開發者和語言設計者，如何評價這些當紅產品？
張宏波：我們團隊確實都用，包括Cursor、Copilot、Codex，以及我們自己的moon-agent。我個人感覺，還是小團隊更有活力，比如Cursor的整體體驗就要比Copilot強很多。可以說，如果Copilot做得足夠好，根本不會留給Cursor這樣的初創公司機會。
但同時，我也認為像Cursor這類產品的技術護城河並沒有大家想象中那麼高。它的核心功能可以分為兩部分：一個是你打字時實時補全代碼（tap-to-type），另一個是基於對話的Agent。前者技術含量更高，可能需要訓練專門的小模型，但它提供的更多是一種讓你感覺編碼更快的「情緒價值」，對生產力的根本提升有限。真正能大幅提升生產力的是後者，即Agent幫你編寫完整的代碼塊，而這部分的技術門檻並不算特別高，更多是依賴底層大模型（基模）的能力。
此外，過度依賴通用AI編程工具還存在被「卡脖子」的風險。比如 Google 之前就限制過插件的安裝。我們做MoonBit，堅持自己寫底層的語言服務，就是希望站在產業鏈更上游的位置，不把自己的命運交到別人手裏。我們的策略是，不做通用的AI編程工具，而是專注於為MoonBit這一門語言提供最強大、最深度的AI增強功能，這纔是我們自己寬廣的護城河。
比現有主流語言都好一個數量級以上，才能搶奪市場，beta版發布意味着進入穩定期
硅星人：我注意到MoonBit初期非常強調在WebAssembly領域的優勢，這是出於怎樣的戰略考量？
張宏波：這是一個刻意的戰略選擇，很多人會誤以為MoonBit只做WebAssembly，其實我們支持所有主流後端，包括JavaScript和原生機器碼。
我們之所以首先聚焦 WebAssembly，是因為新語言的推廣周期非常長，動輒需要數年才能獲得第一個真正的商業用戶。作為一個有資金支持的機構項目，我們不可能像個人愛好者那樣「為愛發電」，等上十年再拿出成果。我們需要在一年、兩年、三年，每年都交付出實實在在的東西，讓大家看到進展。
要在這麼短的時間內讓開發者願意嘗試一門全新的語言，唯一的辦法，就是在某個特定的、有痛點的平台上，做到比所有現有主流語言都好一個數量級以上。我們審視了一圈，發現 WebAssembly 就是那個機會。它在2017年才發布1.0標準，而所有現在的主流語言，其核心設計都早已在那之前定型，它們在編譯到Wasm時，或多或少都有歷史包袱，導致性能和體積表現都不理想。最典型的例子就是 Go，一個「Hello World」程序編譯成 Wasm 後體積竟高達 1.8兆，這與Wasm輕量的初衷背道而馳。
MoonBit 作為一門沒有歷史包袱的新語言，完全可以為 Wasm 進行深度優化。我們的判斷是，我們有希望在這個單點上做到比所有對手都好一個數量級。事實也證明了這個策略的成功。我們早期的商業客戶，包括付費客戶，幾乎都是看中了我們在Wasm後端上的搶眼表現，這讓我們獲得了寶貴的初始動力。有了這個根據地，我們纔不會焦慮，可以更有耐心地去做更宏大的事情，比如完善我們的原生和 JavaScript 後端。
硅星人：你們近期宣佈項目進入了Beta里程碑，這對用戶和社區意味着什麼？
張宏波：Beta 版本的發布主要意味着三件事。第一，語言特性已經足夠豐富，覆蓋了工業級開發的核心需求，包括完善的異步支持、泛型和錯誤處理。坦白說，我們Beta版的特性比Go 1.0發布時還要全面。
第二，也是更重要的，語法進入了穩定期。在此之前，為了追求最佳設計，我們迭代非常快，可能今天寫的代碼，兩周後就因為語法變動而無法編譯了。進入Beta階段後，我們承諾不會再輕易進行破壞性的語法修改，這意味着用戶可以放心地在生產項目中使用MoonBit，不用再擔心當「小白鼠」了。
第三，我們將建立更正規的社區溝通機制。過去很多決策是內部決定的，未來任何涉及語言語法的改動，我們都會通過公開的RFC（Request for Comments）流程，與社區提前溝通，讓大家更早地參與進來，培養一種共建的參與感。
硅星人：MoonBit作為一門新語言，如何解決生態冷啓動的問題？我注意到你們提到了「無縫融合Python生態」。
張宏波：生態確實是新語言最大的挑戰。關於Python生態，我們的策略是「複用」而非「重造」。Python的官方解釋器CPython是用C語言寫的。由於MoonBit現在支持直接編譯到C代碼，我們就能實現與C的良好互操作，從而直接調用CPython的運行時。
這意味着，我們可以為成熟的Python庫（如Matplotlib、PyQt等）編寫綁定（binding），讓開發者可以在MoonBit項目中直接使用它們，比如快速搭建一個UI原型。這提供了一條漸進式的遷移路徑：你可以先用Python庫快速出成果，然後逐步地、在性能瓶頸處用原生的MoonBit代碼重寫那部分功能，極大地降低了遷移成本和風險。
硅星人：MoonBit的長期商業模式是什麼？
張宏波：我們長期的願景，是成為一家軟件服務公司，而非像JetBrains那樣售賣開發工具。
我們的商業化分兩步走。短期內，通過為有深度定製需求（比如修改編譯器）的大客戶提供授權和服務，我們完全可以覆蓋一個十幾人團隊的開銷，保證生存。我們的早期付費客戶，比如那家數據庫公司，就是有這樣的需求。
但我們真正的目標在更遠處。當MoonBit生態成熟，擁有百萬級用戶和我們完全掌控的工具鏈（從IDE到包管理）後，我們將有能力打造一個前所未有的、高效的代碼交付雲平台。在這個平台上，用戶只需通過自然語言提出需求（Prompt），我們的AI Agent就能利用對MoonBit語言的深度理解，自動地為你生成、構建、測試甚至部署一整個軟件服務。我們最終向用戶交付的，是一個可以直接使用的軟件服務，而不僅僅是代碼。為了保護這個長遠目標，避免未來被雲廠商「摘桃子」，我們對編譯器的核心部分保留了所有權，這也是我們開源策略中相對保守一面的原因。
一位編程語言「老兵」的二十年
硅星人：在創立 MoonBit 之前，您已經在 ReScript 等多個編程語言項目上取得了卓越成就。能和我們分享一下您的這段技術歷程嗎？
張宏波：我從 2009 年的本科畢設就開始做編程語言了。當時在清華大學和微軟亞洲研究院（MSRA）的聯合培養項目中，我開發了一款名叫「悟空」的動畫編程語言，算是一個小型的領域特定語言（DSL）吧。從那時算起，到現在快20年了。我的碩士課題則是一門「元編程語言」，即一種可以用來創造新編程語言的語言 。
我本來是在賓夕法尼亞大學讀編程語言的博士，但人生軌跡因為OCaml發生了變化。OCaml是我深度參與維護的一門函數式編程語言。當時，紐約的彭博社（Bloomberg）收購了一家法國公司，其核心的金融衍生品定價軟件就是用OCaml的一個內部方言（dialect）寫的。市場上懂OCaml的人才非常稀缺，他們找不到人，於是就找到了我，並給了一份非常優厚的錄用信。最終我決定中止學業，碩士畢業後就直接去了紐約，負責維護他們那個私有的OCaml編譯器。
在彭博工作期間，我又利用業餘時間開啓了一個新項目。當時（大約2014年），彭博已經擁有上千萬行用JavaScript寫的前端UI代碼，而後端則在使用OCaml。為了統一技術棧，我寫了一個編譯器，可以把OCaml編譯成非常可讀、高效的JavaScript代碼。我的法國老闆（OCaml 正是法國人開發的）看到後非常喜歡，就讓我放下原來的業務，全職投入這個項目。
硅星人：這應該就是後來知名的BuckleScript/ReScript項目的前身了。聽說後來Facebook也因為這個項目向您拋出了橄欖枝？
張宏波：是的。這個項目後來以 BuckleScript 的名字開源了，成了當時公司最受歡迎的開源項目之一 。到2017年，我個人想回國發展，但就在這時，Facebook 聯繫到我，說他們內部的 Facebook Chats 和 Messenger 等產品深度使用了我的編譯器，如果我走了，項目就沒人維護了，而他們內部有幾十人的團隊依賴這個工具鏈。
為了留住我，Facebook 做出了一個破例的決定：允許我一個人在中國遠程辦公，繼續維護這個項目。要知道，Facebook 在中國是沒有辦公室的 。於是，我回國後，從 2017 年到 2022 年，一直在 Facebook 遠程參與這個項目。它也逐漸從 BuckleScript 演進成了一門獨立的、專門用於 Web 開發的編程語言——ReScript。
硅星人：是什麼契機讓您最終決定離開 Facebook，創立MoonBit呢？
張宏波：到了2022年，幾個因素彙集到了一起。首先，我在ReScript這個項目上已經投入了五六年，而Facebook的待遇非常優厚，我一個人在國內，薪資是按照硅谷頂尖標準來支付的。對我個人而言，我開始想追求一些薪資之外的東西。
我之前在微軟亞洲研究院的導師 Harry，他從微軟退休以後，也回到了深圳。我們見了一面，深聊了一次 。
他建議我來 IDEA 研究院這邊，靈活性會更大，可以組建自己的團隊。和自己的導師合作，彼此知根知底，完全不用擔心信任問題。於是，我便來到了IDEA，從零開始，創立了MoonBit。
套殼與否取決於你的added value
硅星人：提到「國產編程語言」，很多人會聯想到「套殼」的爭議。您如何看待這個問題？
張宏波：「套殼」現象確實很多 。但我們不擔心這個問題，因為MoonBit的代碼是完全公開的，我們甚至幾乎沒有使用任何第三方依賴，一切都是從零構建。
我認為，判斷是否「套殼」的關鍵標準在於，你提供了多大的價值增量（added value）。比如，用JavaScript的eval函數，五行代碼就能做出一個「新語言」，但這沒有價值。相比之下，微軟的TypeScript，雖然它最終也編譯成JavaScript，但沒人會說它是套殼，因為它提供了一套強大而完善的類型系統，解決了JavaScript的原生痛點，帶來了巨大的價值增量 。反面例子是曾經的CoffeeScript，它在很大程度上只是換了一套語法，提供的價值增量有限，那更像是一種套殼。
硅星人：作為國內為數不多投身基礎軟件核心領域的團隊，您覺得目前中國的技術環境缺少什麼？
張宏波：我個人覺得，我們最缺的可能不是技術，也不是人才，而是兩樣東西：信心和伯樂。
首先是信心。我們需要有一種發自內心的信念，覺得我們自己能做出世界一流的東西，而不是總想着等國外做出來了我們再去模仿。這種信仰必須是基於真實實力的，不是盲目自信。我之所以有信心做MoonBit，也是因為我過去的經歷，比如ReScript，它的技術含量其實已經比谷歌的Dart語言高很多，但因為種種非技術因素，沒有達到應有的高度，這是我一直的遺憾。這份遺憾，也成了我做MoonBit的動力。
其次，我們缺少「伯樂」。中國的千里馬非常多，尤其是90後、00後這一代，既有天賦又極其勤奮，他們的綜合能力，我個人覺得甚至比美國同齡人要強很多。但我們的文化環境，可能缺少那種由衷欣賞、不計回報去提攜和傳播好技術的「伯樂」氛圍。很多時候，你得先「拜碼頭」，或者用商業合作的方式才能獲得關注。
這也是我們想把MoonBit做成的原因之一。我們不僅僅是想做出一門很多人用的語言，更希望把它成功地商業化。當我們成功之後，我們自己就能成為「伯樂」，因為我們真正懂技術，可以去識別和扶持下一代更聰明的年輕人，帶動一個良性的產業鏈發展。所以，我深切地感受到，我們缺的是伯樂，而不是千里馬。
用AI吧，使勁用
硅星人：對於那些在AI時代希望提升自己競爭力的開發者，您有什麼建議？
張宏波：我的建議是高強度地去使用它，並且去理解它的能力邊界。AI不是萬能的，你要清楚地知道它擅長做什麼，不擅長做什麼。比如，讓AI串行地去修改一百個編譯警告，效率可能還不如有經驗的開發者手動修改來得快。但如果你懂得利用工具，讓AI去併發地處理這些任務，效率就會指數級提升。
AI無疑會加劇馬太效應，拉大個體間的差距。厲害的人用上好的AI工具會變得更厲害。所以，年輕人應該更主動、更高強度地去擁抱它，了解它的脾性，而不是簡單地把它當成一個黑盒。
硅星人：對於那些想要嘗試MoonBit的開發者，您有什麼想說的？
張宏波：首先，我們的工具鏈非常好用。我們提供了一流的在線IDE，你不需要在本地安裝任何東西，打開瀏覽器就能立即開始編寫MoonBit代碼。
其次，現在加入是一個非常好的時機。MoonBit啱啱進入Beta階段，生態系統還是一片全新的大陸。更早地參與進來，你不僅可以見證一門編程語言從零到一的成長過程，更有機會成為早期生態的核心貢獻者，留下自己的印記。MoonBit本身在數據處理等方面有很多非常有意思的特性，我們把數據變換的體驗做得非常好，相信會給你帶來不一樣的感受。
硅星人：最後，對於那些有志於投身基礎技術領域的年輕人，您有什麼經驗可以分享？
張宏波：我的建議是，要做好打持久戰的準備，並且先在產業界充分歷練。基礎軟件是一個周期特別長的領域，它不可能讓你一夜暴富，而是一個慢工出細活的過程。以我自己為例，我也是在個人職業生涯和財務上有了足夠的積累，不再為生計擔憂之後，才全身心投入到這件事情中來的。這個領域需要深厚的經驗積累，所以，年輕人如果心懷此志，最好先在相關的崗位上磨礪數年，再來挑戰。
點個愛心，再走 吧