出品｜虎嗅科技組

作者｜陳伊凡、李一飛

編輯｜苗正卿

頭圖｜視覺中國

“AI原生100”是虎嗅科技組推出針對AI原生創新欄目，這是本系列的第「36」篇文章。

在《魔戒》的世界中，作者托爾金精心設計了一套精靈語，為中土世界，注入了靈魂和文化，在佛羅多·巴金斯見到了精靈的領主吉爾多，他用昆雅語“一顆星照耀著我們相遇的時刻”表示“你好”。

如今，張宏波也在用一門重新編撰的語言，用全新的方式，向AI表達“你好”，這門語言叫做——Moonbit。他現在是粵港澳大灣區數字經濟研究院（后簡稱：IDEA）基礎軟件中心首席科學家。

張宏波 照片由本人提供

在張宏波20年的職業生涯中，他都在和“語言”打交道。微軟全球執行副總裁沈向洋，是伯樂一樣的存在。在跟隨沈老師學習期間，張宏波跟沈向洋說，他對編程語言更感興趣，在那個時代，中國做編程語言的人很少，沈向洋推薦張宏波去賓大讀博士，在賓大，張宏波開始正式和編程語言打交道。后來沈向洋成立了IDEA，張宏波順理成章回國。

如果不是業內人士，可能很難理解構建一套編程語言的難度。在和虎嗅長達兩個多小時的交流中，張宏波回答了對于一套AI原生編程語言的種種難點和質疑，這也是張宏波第一次接受這樣的深度訪問。

首先理清的是，MoonBit與一般AI for Coding的公司不同，例如Cursor、Copilot這些公司，他們更多做的是工具的調用，但編程語言，則是和大模型一樣，解決根技術和生態的問題。

正因為是根技術，一套編程語言，至少要發展20年到30年才能成熟，正如一套新的語言，需要設計豐富的語料、副詞、句式、語法，然后有足夠多的人說，才能最終形成一套語言一樣。而MoonBit才三年，在MoonBit的社區，有近3千個庫，這在編程語言發展歷史中是少見的。

全球獨立做一套編程語言和完整開發工具的團隊并不多，國外谷歌和微軟有這樣的實力，但大公司行動力遲緩。

為什么要在這個時候做一套全新的編程語言？張宏波說，這是因為大模型的出現，讓這件事從不可能變為可能。當ChatGPT出來后，張宏波馬上將MoonBit的文法輸入ChatGPT，GPT直接生成了MoonBit的代碼，“這在以前不可想象”，張宏波說，如果早于GPT兩三年做MoonBit，很多語言設計就定型，反而難以修改。而大模型出現后，其最大的魅力之一，就是無限規模化，這也能夠讓MoonBit迅速打起一個生態，這在過去幾乎是不可能的。

什么叫做“AI原生”的編程語言，張宏波說，他沒有一個標準答案，但根據他過去20年的軟件工程經驗，這套完全適配當前AI時代的編程語言，具備幾個核心特點。

首先最重要的是可靠性，當未來大量代碼可能都是AI生成，程序員的核心工作會從“寫代碼”變為“代碼審核”，這需要整套工具的容錯率很高。如今流行的Python和Javascript，編譯時，都無法完全排除系統中的類型錯誤。但張宏波認為，如果在語言設計的第一天，就預防這些基礎錯誤，那么系統會更加可靠。

另一個特點是，它會很簡單。過去的編程語言是為人類設計，但AI原生的編程語言，是為AI設計。AI擅長學習簡單而清晰的規則，而不是繁瑣與充滿例外的規則。

第三個特點是高效。Python之所以流行，是因為開發效率高，但犧牲了運行效率。但大模型的時代，人的寫代碼效率已經不重要，AI可以很低成本的獲得運行效率更高的代碼，而動態語言的本身的限制使得其性能天花板很低。

還有一個特點是，對整套工具鏈極強的掌控力，這樣就能夠在每個細節上給AI精準反饋。再詳細一點，開發者寫項目的時候，會有一個readme的文檔和實例代碼說明如何使用包，生成示例代碼的時候，也會實時給大模型一個反饋，確保語料實時迭代，并且是最新的。

在張宏波的設想中，MoonBit與Python、Javascript語言還有一個更重要的不同點在于所有權。此前的編程語言，更像無主財產，免費開放給所有人用，不屬于任何一家公司，但MoonBit上的代碼，只有在這個平臺上才能發揮最大的價值。這樣一來，MoonBit就成為一個生態平臺，而不是單純的編程語言。

也就是說，編一套全新的編程語言，相當于平地起高樓。在張宏波的設想中，他不僅要這棟樓的所有權，還要這塊地的所有權。而這棟樓的所有裝修、設施都是他們一家公司，而不是層層分包，以確保對每一個環節和工具鏈的掌握。

如果在公開平臺上搜MoonBit，有點贊，也有質疑。最大的質疑在于，如今大模型學習的AI編程語料，都是基于Python等成熟語言，現在要讓大模型再重新學習這套為AI設計的編程語言，顯得有點尷尬——它是給AI設計的語言，但AI好像還不夠認識它。

張宏波把這個問題定義為“雞生蛋和蛋生雞”，他們已經邁過了冷啟動階段，在Claude4.5和GPT 5.2上，對MoonBit的支持，已經和主流語言沒有什么區別，目前已經在批量的翻譯別的語言代碼到MoonBit上，效率非常高。在GitHub上，已經積累了1000萬行MoonBit代碼，這些都變成了大模型的語料。

一個更關鍵的模式在于，在張宏波的設計中，MoonBit和Python等傳統編程語言還有一個最大的不同，就是所有權歸屬。

區別于傳統編程語言的開放，張宏波堅定地走所有權的路線，他不僅要蓋樓，他還要圈地，生成的高質量語料，只有在MoonBit平臺才會發揮最大價值。當然，這也犧牲了短期的用戶增長。“我覺得做人不要擰巴”，張宏波想得很清楚，海量用戶和商業化，他選擇后者。他之前做過開源的編程語言，清楚開源局限，他說真正健康的生態是雙贏，和用戶之間互惠。不過，張宏波說，MoonBit也堅定的相信開源，目前已開源了90%的代碼，如核心編譯器等，“當然會在平衡好所有權的前提下逐步開源”。

為什么要重新創造一門AI原生的編程語言

虎嗅：AI原生的編程語言和之前幾代編程語言會有什么區別？

張宏波：首先得說明，“AI原生編程語言”目前沒有一個特別精確、公認的定義，不存在標準答案。但結合我過去20年軟件工程經驗，AI原生編程語言至少應該具備這幾個核心特點。

按照重要性排序，首先是可靠性。未來大量代碼可能都會由AI生成，程序員的核心工作會從“寫代碼”轉向“代碼審核”。這時候需要整套工具足夠魯棒（robust），能避免很多低級錯誤，這樣在AI生成代碼的場景下就會有巨大優勢，系統整體會更可靠。

具體來說，例如C語言這類底層語言本身存在內存不安全問題，要是AI生成了大量這類代碼，我們很難判斷該不該接納，里面可能藏著安全漏洞，甚至引發供應鏈投毒。比如有人貢獻3萬行代碼，大部分是對的，但其中100行有安全問題，人工審核很難發現，所以可靠性是AI原生語言的首要前提。

第二個特點是簡單。AI本質還是機器，它更擅長學習簡單、清晰的規則，而不是繁瑣且充滿例外的規則。過去的編程語言是為人類設計的，會盡可能寫得簡短；但對AI來說，簡短不是關鍵，規則簡單統一才是。比如C++，很多規則都有例外，例外里還套著例外，AI很難理解這種復雜邏輯，我們寧愿接受AI生成稍顯啰嗦但規則清晰的代碼。

第三個特點是高效。Python之所以流行是因為開發效率高，但犧牲了運行效率。而在AI時代，高效性反而可以通過成本更低的方式獲得。

除了那三點，現在談語言不能脫離工具鏈，開發者需要IDE、編譯器、調試器一整套工具。所以對AI原生語言來說，整套工具鏈都得給大模型提供高質量反饋，這就要求對工具鏈擁有極強的掌控力。只有完全掌控工具鏈，才能在每個細節上給AI精準反饋。舉個例子，之前用大模型生成MoonBit代碼時，它經常出現語法幻覺，比如把語法位置搞混，那么我們就直接在語言層面兼容了這兩種語法，先接受錯誤語法，再給出警告。這樣就能給AI提供高質量反饋：它既能生成代碼，又能通過警告知道哪里錯了，后續就能糾正。如果一開始就直接報錯，AI得不到有效反饋，就沒法修正幻覺。

虎嗅：所以MoonBit不僅是一套AI編程語言，還包括一整套工具鏈？

張宏波：我們做的是全棧，從編程語言到整套開發工具鏈，所有環節都覆蓋。只做一門編程語言沒用，比如調試需要專業的調試工具，測試需要測試覆蓋率工具，這些都得配套。

虎嗅：重新寫一套AI原生的編程語言和工具鏈，無異于重新造一套語言，大模型出來之后，VibeCoding領域涌現了很多AI編程相關的公司。做AI for coding的應用，可以迭代很快，短期內也能拿到不錯的商業化成果，為什么會選擇從零開始設計一套編程語言？

張宏波：未來AI在編程領域的價值會體現在兩個層面。一個是快速搭建一個網站這類場景，即用即扔。比如讓AI生成一段代碼處理某個簡單任務，不用考慮維護性，這類需求確實不需要人深度參與，AI能高效完成。

但還有一種更嚴肅、商業價值也更大的場景就是大型系統軟件的開發。AI生成代碼最大的問題在于，它會帶來一大堆雜亂的技術棧，雖然能一下生成幾萬行代碼，但人類根本沒法維護，總不能每次出問題都重新生成。

所以要讓AI在嚴肅的系統軟件開發中真正發揮作用，必須從底層做起，這樣天花板上限才足夠高，如果只是在現有基礎上修修補補，短期內確實能看到效果，但上限很低。

AI驅動的軟件工程革命，我認為未來3-5年還會持續深化。這和以前不一樣，以前開發者工具只是IDE這類輔助工具，商業價值有限；但AI軟件工程領域本身就是萬億美元級的大市場。要想達到極高效率，整套工具都得重新適配AI，傳統工具已經不適用了。從長期來看，未來一定會是AI原生的編程語言和AI原生的一整套工具鏈。

虎嗅：中國團隊開發的AI原生編程語言，會對中文更友好嗎？

張宏波：中文友好是我們考慮過的方向，但目前策略是先聚焦價值鏈高端市場，再拓展下沉場景，所以一開始沒刻意強調中文編程。比如我們內部工作語言是英文，技術文檔也用英文，就是希望MoonBit能服務全球用戶。不過國內肯定是重要受眾，等后續資源充足了，我們會做本地化適配，比如支持中文標識符這類功能，讓爸媽也能直接用。

虎嗅：你過去設計過很多編程語言，在這個過程中是否有一些教訓和犯過的錯誤，在開發MoonBit時有沒有做修正？

張宏波：肯定有，人都會有路徑依賴，MoonBit很多設計就是在修正過去的經驗教訓。比如我之前主導開發的Rescript，其實很成功，有上百家商業公司在用，但它有個很大的痛點就是IDE做得不好。所以這次做MoonBit，我們從一開始就強調“不能只做語言本身”，從設計初期就思考怎么讓IDE更高效、更可靠。

虎嗅：從成立到現在，有沒有某個時間點，比如用戶數據突然大幅增長或者產品效果有了質的飛躍？

張宏波：我們的增長勢頭不錯。2023年大概只有幾百個用戶，去年11月左右到了26000個用戶，現在已經超過10萬用戶了，而且我們還沒發布1.0版本。要知道，沒到1.0版本，一般開發者是不會輕易用的，因為功能還在頻繁迭代。我們預計明年中發布1.0版本，按照現在的增長勢頭，估計到2026年底或者2027年初就能有近100萬用戶。到那時，MoonBit作為一門編程語言就算成功了，至于商業化，那是之后再重點推進的事。

虎嗅：用戶數據從去年11月左右26000，到現在一年時間超過10萬了，增長觸發點是什么？

張宏波：我們團隊很給力，短期內把配套工具做到能和四大主流編程語言工具基本打平了。MoonBit本身有獨特魅力，比如數據處理能力非常出色。開發者寫代碼時大部分時間都在處理數據，我們在數據處理場景做了很多有意思的創新，這些技術特性本身就很有魅力。早期能吸引用戶就是靠語言本身的這些特色。

虎嗅：用戶畫像是什么樣的？

張宏波：主要分兩波，國內以學生為主，國外則是對WebAssembly感興趣的開發者。比如有個英特爾的美國工程師，我們都不認識他，但他特別喜歡MoonBit，一個人就給我們貢獻了六七十個代碼包，就是因為認可語言本身的魅力。

虎嗅：你自己會在公開平臺上看用戶對于MoonBit的反饋嗎？最近一次收到的比較有價值的反饋是什么？

張宏波：會看的。我們最近在日本火了一把。日本有個很有影響力的大V Mizichi，有位參會者寫了篇文章，把我們評為“2025年最棒的編程語言”，文章在日文社區的閱讀量快到10萬了，對我們認可度很高，也掀起來日本技術社區對MoonBit的廣泛關注。

虎嗅：有沒有收到過負面反饋？

張宏波：肯定有，我們都習慣了，被罵說明有人關注，沒人理才真的可怕。最大的問題是，普通人不理解基礎軟件本身需要極長的研發周期，比如很多人拿我們跟Java比，Java都發展二三十年了，我們才三年，卻要求我們達到它的成熟度和生態，這不合理。能跟這種成熟語言同臺競技，對一個才出現三年的新語言來說已經很了不起了，這種不合理的預期真的讓人難以置信。

其實我們社區現在已經有近3千個。除了那種巨頭公司全力推的語言，很少有新語言能在三年時間里積累這么多庫，我們的進度已經非常快了。但還是有人問“你們怎么不如Java成熟”“生態怎么沒Java豐富”，核心還是預期管理的問題。

不僅要“蓋樓”，還要“圈地”

虎嗅：現在很多AI和Coding的公司陷入了比較尷尬的局面，其中一個是其自身能力必須跟著大模型迭代，成本和精力投入很大，并且現在大模型基模公司自己也在做AI編程相關的功能，你是否擔心MoonBit未來會面臨類似的挑戰？

張宏波：其實現在很多AI編程公司最大的問題是做的東西太薄，同質化嚴重，你能做的別人也能做。像我作為AI編程工具的重度用戶，用過Cursor、GitHub Copilot這些工具，其實感覺不到Cursor比Copilot有什么本質優勢。

AI編程領域有兩個核心護城河：一個是大模型本身的能力強，比如Anthropic在這方面一騎絕塵；另一個就是對整套工具鏈的掌控程度，這也是我們從商業化角度重點布局的，我們的工具鏈是自主可控的，相關知識產權也受保護。

舉個例子，用AI在我們平臺生成MoonBit代碼，這些數據本身就很有價值，而且只能在我們平臺上才能賺錢，如果兩年后MoonBit建立起高質量的生態，比如有上萬甚至數十萬個開箱即用的代碼庫、數十億行代碼，整個生態能高效運轉只有在我們平臺才能做到。就算大模型公司和我們切斷合作，他們也拿不到生態的核心價值。所以我們的壁壘很深。

再往遠看，兩三年后大模型本身的壁壘可能會降低。現在開源大模型的能力和閉源大模型還有差距，但一兩年后這種能力差距會大幅縮小。我們通過早期的技術領先，積累海量的私有化語料，搭建起專屬生態，別人要再做一套AI原生的工具鏈，就得從頭積累語料和生態，這才是護城河極高的事情，我們是做平臺生態型的公司。

虎嗅：生態，需要很多開發者和合作方共同創建，但MoonBit又是一個新的語言，怎么跟傳統編程系統比拼生態？

張宏波：像Java、Python這些傳統語言，本質是“無主財產”，免費開放給所有人用，不屬于任何一家公司。我們和社區合作共建的高質量代碼庫，是“有主的”，這和傳統編程語言完全不同，生態里的核心語料和庫有明確的所有權，我們是其中最大的所有者。

虎嗅：所有權這件事情怎么理解？

張宏波：就是生成的高質量語料只能在我們平臺上才能發揮最大價值，這是我們從頂層設計階段就規劃好的。

編程語言的發展周期很長，往往需要十年以上才能成熟，很多編程語言之所以早期就放棄所有權，就是因為編程語言的發展周期太長，往往要十年以上才能真正成熟。放棄所有權后，就變成“大家一起玩”的免費資源，甚至有些連核心知識產權都對外公開了。

虎嗅：但“大家一起玩”的模式難道不是能夠降低使用門檻，并且能夠快速搭建生態嗎？如果是一個“閉源”的方案，如何快速搭建起生態，讓更多人參與到代碼開發中？

張宏波：確實能降低使用門檻，但代價是早早失去核心知識產權。這里還有個關鍵變化：以前做編程語言和配套開發工具需要全世界開發者一起參與搭建生態，因為這是個浩大的工程，單靠少數人根本做不完。但有了AI之后，我們可能只需要十分之一甚至百分之一的開發者，就能把生態搭建起來。比如要復刻Python的生態，在這一次的AI出現前是難以想象的，可能要花二十年；但現在有了AI，這件事完全可行，無需20年。

大模型帶來另一個變化是，AI最擅長的就是跨語言翻譯，比如把中文翻譯成英文，把Python代碼翻譯成MoonBit代碼。借助AI，我們能快速把Python、Java這類語言的生態“蒸餾”到MoonBit上，而且質量能更高。因為我們有專門的工具，可以確保蒸餾后的文檔都是經過驗證的，不會出現錯誤。這就相當于把以前小作坊式的生態搭建模式，變成了集約化管理，效率完全不是一個量級。

虎嗅：一個核心問題是，現在大模型里學習的語料都是Python、Java這些成熟語言，但MoonBit是新語言，AI對它不熟悉，感覺是為了AI設計但是AI并不熟悉的語言？

張宏波：因為我們整套工具鏈做了深度優化。我們在生成這些實例代碼時候會給大模型實時反饋，確保實例代碼一定是編譯通過、測試通過的。這樣就能保證語料是實時迭代且最新的。

我們的“全家桶”工具鏈能保證代碼走得更高效。這種模式在國外大模型上已經跑通了，但國內還有些困難，一方面是國內大模型的基模能力還有差距，另一方面是國內語料的更新速度比較慢。

虎嗅：你之前提到我們的模式是“圈地”，但又說會比Claude的Agent更開放，我想知道這種“開放”具體體現在哪里？

張宏波：我們的“開放”是指開源了很多核心軟件，比如標準庫、構建系統，上層應用開發者都能免費使用。但有個排他性條款就是——不能用我們的工具做同類的平臺服務生意。簡單說，你用我們的工具開發自己的軟件、自己使用甚至賣給客戶都沒問題，但不能拿我們整套工具加速的開發流程，然后再去賣給第三方。

虎嗅：也就是說不能用它做平臺型的生意？

張宏波：對。自己用、開發軟件甚至賣給客戶都可以，唯獨不能和我們一樣做平臺型的生意。

虎嗅：那怎么保證別人不這么做？

張宏波：我們一開始設計時就通過License排除了這種可能性。沒打算向普通用戶收費，這會阻礙推廣，不管是個人還是企業，使用我們的工具都是免費的，但像阿里、亞馬遜這種大云廠商，想在我們平臺上搭建云服務再賣給第三方，這是不允許的。就像可以用Windows，但不能賣盜版Windows給別人，道理是一樣的。

虎嗅：但把MoonBit做成這種所有權的模式會不會影響推廣？最后變成一小部分人的自嗨？

張宏波：我覺得做人不要擰巴，核心是要想清楚：你到底是要海量用戶，還是要商業化成功？我們選后者。如果只為了攢用戶，完全可以像Python、Java那樣全公開免費，但這種模式根本沒法商業化。Python基金會一年也就兩三百萬美金資助，連一個資深程序員的年薪都不夠，Rust基金會也差不多，根本支撐不了長期發展，這不是我們要的。

我之前做的Rescript就是完全開源的，太清楚開源的局限。真正健康的生態是雙贏，我們和用戶之間得互惠。現在我們雖然免費，但通過許可證限制大云廠商和我們直接競爭，要是連這個都不能接受的用戶，未來也不會對我們有太大幫助。當然，這種模式肯定會影響推廣，所以我們三年能積累10萬用戶是很了不起的。我們不想飲鴆止渴，為了短期高增長放棄所有權，雖然看似高增長，但根基就沒了。

虎嗅：MoonBit推出第一個正式版本后，收到過開發者反饋嗎？主要的反饋集中在哪些方面？

張宏波：反饋非常多，而且商業進展比預期好，我們第二年就拿到了商業授權，有公司來買我們的授權服務。還有海外云計算廠商用MoonBit做相關應用場景開發。到現在，MoonBit已經有近10萬用戶了。今年年初MoonBit已經進入北大研究生課程，目前正在和更多高校談合作。不管是商業客戶、海外用戶還是高校接納度，對一個三年的新語言來說，都已經相當可觀了。

虎嗅：所以你們是先從細分和高校的場景切入推廣的，選擇這些細分場景先后，是有明確考量還是碰巧選對了？

張宏波：是經過深思熟慮的。我們知道推新編程語言很難，開發者已經習慣了現有工具，沒必要換一個“半成品”。所以我們調研后選了WebAssembly這個賽道：2017年微軟、蘋果、谷歌聯合推出了WebAssembly標準，這是個很新的指令集，傳統編程語言對它的支持都不夠好。其實我們現在海外關注度高，核心就是因為我們在WebAssembly有優勢。

國內外策略不一樣，國內的在職程序員太忙，沒人愿意花時間學新語言，除非能馬上帶來收益，所以我們國內主攻高校，學生有學習動力。而且我們很幸運，接觸到了很多信息競賽的人，他們對新技術好奇心強。我去年還給亞太地區信息學競賽選手講MoonBit，他們興趣特別濃。對在職程序員，強行推廣難度太大，得等他們看到明確價值才會動。

為什么要瞄準商業化？AI原生的編程語言如何商業化？

虎嗅：你說過MoonBit的目標是能實現大規模商業化？為什么有這個信心？編程語言的商業化是否有此前可借鑒的先例？

張宏波：我覺得MoonBit一定會成功，只是成功的大小問題。按現在的發展軌跡，2026年底到2027年，我們應該能有近100萬用戶。對一個新編程語言來說，這就已經是成功了。

我們團隊很小，現在才十幾個開發人員就做到了這個程度，到時候體面地活下來肯定沒問題，不過我希望它能有更大成功。

在AI編程成為主流前，我對編程語言商業化沒那么有信心，因為傳統模式下，開發者工具和語言的天花板很低，比如MATLAB，傳統模式下天花板大概就是幾十億美金市值的公司。

但AI軟件工程出來后，我是充滿信心的。因為AI會讓行業集中度大幅提升，形成壟斷性軟件平臺，不再需要那么多“小作坊”式的參與者。未來的軟件工程會是高效的流水線模式，按統一規格制作出來。

以前推廣編程語言，得靠大量開發者加入共建庫和生態；現在有了AI，成本極低，你可以用一個很低的成本雇傭1000個Claude程序員，機器人7×24小時把已有的庫批量建好。而且我們能把生態和業務結合，知道怎么高效復用這些庫。等基建搭好再交付軟件，需要的人力成本會大幅降低。

以前為了讓開發者用我們的工具，得犧牲部分商業利益，未來直接給客戶交付“可靠的大型軟件”本身就是核心價值。

虎嗅：交付工具和直接交付軟件這兩者有本質區別嗎？

張宏波：當然有本質區別。只賣工具的話，只能收固定的工具使用費。但直接交付軟件，是按軟件本身的價值抽成，這完全是兩種商業模式。舉個例子，就像房產中介：賣1億的豪宅和賣100萬的普通房，中介費比例不同，總收益天差地別。

虎嗅：過去和現在的商業邏輯的不同，為什么今天我們可以做交付軟件這件事，原因是什么？

張宏波：核心邏輯是拉長鏈路。以前因為行業規模太大，單個工具廠商只能做一小部分，沒法端到端交付價值，拿不到最大利潤百分比。我們的愿景是：五年后，全球10%的軟件都通過MoonBit平臺交付，通過我們的工具鏈+AI完成交付，你可以想象這是多大的市場。

虎嗅：這就好比讓開發者在MoonBit這個“土地”上蓋“房子”，我們收“租金”或“抽成”。這種AI原生的商業模式，是有參考先例還是您自己摸索出來的？

張宏波：這是AI時代才有的新商業模式，以前根本做不到。因為過去必須靠大量人分工合作才能完成軟件開發，現在AI能替代大部分分工工作，還有很多一人公司，對人的需求極大減少。

虎嗅：從商業價值來看，這是不是有點像“買樓和買地”的邏輯？我們現在做的是“買地”的事，可以這么理解嗎？

張宏波：AI軟件工程是個非常大的市場，要想把這個市場的效率和利潤提得足夠高，就需要做一些底層的根本性創新。已有的成功編程語言有很重的歷史負債，它們現在有幾百萬用戶，要做任何一點小改動都不可能，哪怕改個語法，都要經過整個標準委員會的繁瑣流程同意才行。而且這些語言是無主財產，所以誰都沒法輕易改動它。而且改動還會引發很多問題，因為大家習慣了原來的樣子，看到不一樣的地方就會糾結。我覺得，成也蕭何敗蕭何，已有的編程語言雖然很成功，但這種成功恰恰成了它下一次成功的阻礙。

虎嗅：我們要做“圈地”的事？

張宏波：對，我們希望做一個很大的平臺。我們最終不想只靠技術維持領先，因為靠技術太難了，技術一迭代就可能被淘汰。我們真正想做的，是靠早期技術優勢積累起一個巨大的生態平臺，之后靠這個高效的、組織化的軟件生態來保持領先，邏輯就是這樣。

虎嗅：其實MoonBit做出來現在看起來沒有問題了，為什么還要執著于做更難的商業化？

張宏波：把MoonBit做出來本身沒問題，但如果不做商業化，它就是一錘子買賣——碰巧有個張宏波有多年基礎軟件經驗，也不在乎個人得失，愿意犧牲自己的商業利益把這事做成，但如果只是這樣，等我做完，后續就沒人接了，這事也就斷了。

但如果我們把商業化做成了，就能成為未來做這種技術的人的伯樂。因為我們真的懂這個領域，能輕易識別出誰是真正的人才、誰有真東西。就像現在我們找投資時，最大的問題是跟投資人講半天也講不通。硅谷就不一樣，很多投資人本身就是從業者，比如GitHub創始人，還有我前老板扎克伯格，他為了搞懂AI，自己花兩周寫代碼，跟他們溝通根本沒障礙。所以我們做成商業化后，希望能成為懂行的伯樂，讓做這些技術的人不至于找不到認可、講不清價值。

虎嗅：MoonBit未來最大的挑戰是什么？

張宏波：就是要沉得住氣，要有耐心。好東西從來都需要時間沉淀，要是一年就能做出來，別人也能做出來，那根本不算核心競爭力，得調整好心態，“扎根一段時間”。

虎嗅：但從管理角度來說，這種長期、回報不確定的創新項目，怎么給團隊定指標呢？

張宏波：我們團隊很特殊，搞編程語言的人都是自驅型的，根本不用催，管理成本幾乎為零。我作為負責人，核心任務是搞定資金，給他們爭取長期穩定的支持，讓他們能安心搞研發。

本文來自虎嗅，原文鏈接：https://www.huxiu.com/article/4819023.html?f=wyxwapp