Mojo vs. Python: 2 năm nhìn lại - Liệu "Kẻ hủy diệt Python" đã thất bại hay đang âm thầm chiếm lĩnh thị trường ngách?
Nhớ lại năm 2024, khi Modular công bố Mojo, cả thế giới lập trình chao đảo. Một ngôn ngữ có cú pháp y hệt Python nhưng tốc độ ngang ngửa C++? Hàng loạt bài báo giật tít: "Python đã chết", "Tương lai là Mojo".
Bây giờ là 2026. Bạn nhìn xung quanh xem: Đồng nghiệp của bạn vẫn đang code `import pandas`. Các dự án AI lớn vẫn khởi tạo bằng PyTorch.
Vậy Mojo đã đi đâu? Phải chăng nó là một "bom xịt"?
Câu trả lời phức tạp hơn bạn nghĩ: Mojo không giết Python. Nó đang cứu Python.
Chúng ta viết logic nghiệp vụ, API, giao diện bằng Python. Nhưng những đoạn code xử lý ma trận nặng nề nhất, chúng ta viết bằng Mojo và đóng gói thành thư viện Python.
Ví dụ: Bạn dùng thư viện `numpy-mojo` (được viết lại bằng Mojo) ngay trong môi trường Python. Bạn có tốc độ của Mojo mà không cần học lại cú pháp mới.
Nếu bạn là Data Scientist, hãy cứ yêu Python.
Nếu bạn là AI Engineer chuyên sâu về tối ưu phần cứng, hãy học Mojo ngay hôm nay. Nó sẽ là tấm vé để bạn đạt mức lương $200k+.
Nhớ lại năm 2024, khi Modular công bố Mojo, cả thế giới lập trình chao đảo. Một ngôn ngữ có cú pháp y hệt Python nhưng tốc độ ngang ngửa C++? Hàng loạt bài báo giật tít: "Python đã chết", "Tương lai là Mojo".
Bây giờ là 2026. Bạn nhìn xung quanh xem: Đồng nghiệp của bạn vẫn đang code `import pandas`. Các dự án AI lớn vẫn khởi tạo bằng PyTorch.
Vậy Mojo đã đi đâu? Phải chăng nó là một "bom xịt"?
Câu trả lời phức tạp hơn bạn nghĩ: Mojo không giết Python. Nó đang cứu Python.
1. Thực tế 2026: Python không hề đứng yên
Sai lầm lớn nhất của những người ủng hộ Mojo cực đoan là nghĩ rằng Python sẽ giậm chân tại chỗ.- Cột mốc Python 3.13 & 3.14: Việc loại bỏ hoàn toàn GIL (Global Interpreter Lock) đã giúp Python chạy đa luồng (Multi-threading) thực thụ. Hiệu năng xử lý song song tăng vọt mà không cần sửa code.
- JIT Compiler: Các trình biên dịch Just-In-Time tích hợp sẵn giúp Python nhanh hơn 50-60% so với thời 3.10.
2. Mojo đã tìm thấy "vương quốc" của mình
Mojo không thay thế Python để làm web với Django hay FastApi. Thay vào đó, nó đang thống trị tầng AI Infrastructure (Hạ tầng AI).- MAX Engine: Các kỹ sư AI hiện nay dùng Mojo để viết các kernel (nhân xử lý) tùy chỉnh cho GPU/TPU. Thay vì viết CUDA (C++) cực khó, họ viết Mojo.
- Edge AI: Trên các thiết bị nhúng yêu cầu độ trễ thấp (như Robot, xe tự lái), Mojo đang dần thay thế C++.
3. So sánh trực diện: Tại sao Dev vẫn chọn Python?
| Tiêu chí | Python (2026) | Mojo (2026) |
|---|---|---|
| Hệ sinh thái | Khổng lồ (PyPI có 600k gói) | Đang lớn dần, nhưng còn thiếu nhiều lib ngách |
| Tốc độ Dev | Cực nhanh (Dynamic typing) | Vừa phải (Cần define type kỹ hơn để tối ưu) |
| Hiệu năng | Khá (đã cải thiện) | Siêu việt (Ngang C/Rust) |
| Tuyển dụng | Dễ tìm người, lương ổn định | Khó tìm, lương cực cao (Niche skill) |
4. Mô hình cộng sinh: Python + Mojo
Xu hướng năm nay không phải là chọn phe. Xu hướng là Hybrid Programming.Chúng ta viết logic nghiệp vụ, API, giao diện bằng Python. Nhưng những đoạn code xử lý ma trận nặng nề nhất, chúng ta viết bằng Mojo và đóng gói thành thư viện Python.
Ví dụ: Bạn dùng thư viện `numpy-mojo` (được viết lại bằng Mojo) ngay trong môi trường Python. Bạn có tốc độ của Mojo mà không cần học lại cú pháp mới.
Kết luận
Mojo không thất bại. Nó chỉ chuyển từ vai trò "Kẻ hủy diệt" sang "Người đồng hành siêu cấp".Nếu bạn là Data Scientist, hãy cứ yêu Python.
Nếu bạn là AI Engineer chuyên sâu về tối ưu phần cứng, hãy học Mojo ngay hôm nay. Nó sẽ là tấm vé để bạn đạt mức lương $200k+.
Bài viết liên quan
