Chris Lattner氏が語る、新言語MojoとAI時代のプログラミングの未来

AI開発に携わるエンジニアにとって、プログラミング言語の分断は長年の悩みの種でした。モデルの試作は書きやすいPythonで行うものの、実行速度が求められる本番環境やハードウェア最適化ではC++に書き直さざるを得ないのが実情です。

2023年6月2日に公開されたLex Fridman Podcast第381回には、コンパイラ界の重要人物であるChris Lattner氏が登場しました。同氏はAppleでLLVM、Clang、Swiftを開発し、GoogleでTPUやMLIRを手掛け、TeslaのAutopilotチームを率いた後、現在はModularを率いて新言語Mojoを開発しています。

約3時間半に及ぶ対談の中で、Lattner氏は新言語Mojoの設計思想と、AIインフラが抱える根深い課題について語りました。

AI時代にゼロから設計された新言語Mojo

対談の大きな焦点となったのが、Modularが発表したプログラミング言語Mojoです。MojoはPythonの使いやすさを維持しつつ、システムプログラミング言語並みの性能を引き出すことを目指して設計されています。

Lattner氏は、型システムや不変性の導入、そしてターゲットとなるハードウェアに合わせて性能を最適化する自動チューニング機構の仕組みを解説しました。CPythonとの違いや、Pythonの生みの親であるGuido van Rossum氏との議論にも触れています。

さらに、SwiftやJuliaといった先行言語との比較、fast.aiのJeremy Howard氏との協業、そしてMojo Playgroundを通じたコミュニティへの提供とロードマップについても言及しました。

ハードウェアからChatGPT、プログラミングの未来まで

Lattner氏の視点は、言語の構文論にとどまりません。GoogleのTPUやSiFiveでの経験を踏まえ、急速に多様化するAIアクセラレータと、それに追いついていないソフトウェア開発環境のギャップを指摘しました。

Mojoが目指す重要な領域の一つが分散デプロイメントです。単一のプロセッサから巨大な計算クラスタに至るまで、共通の基盤で効率的に実行できる環境の構築を目指しています。

番組内では関数のオーバーロードやエラー処理といった技術的詳細だけでなく、ChatGPTの登場やAIがもたらすリスク、そして開発者という仕事の将来像についても幅広い議論が交わされました。

なぜ重要か

LLVMやSwiftを生み出してきたLattner氏の実績を考えれば、Mojoは単なる泡沫の新しい言語として片付けることはできません。インフラ層の根本的な課題を熟知しているエンジニアが、AI専用にツールチェーンを再構築しようとしている点に価値があります。

エンジニアにとっては、Pythonの手軽さとC++級の実行速度を1つの言語で両立できる可能性があり、研究から本番実装への移行コストを劇的に下げる期待が持てます。ただし、現状はPlaygroundでの試用段階であり、ロードマップ上の多くの機能が開発途中にあるため、すぐに既存の業務パイプラインを置き換える段階ではありません。

AI業界全体で見れば、乱立するチップやフレームワークの間を埋めるコンパイラ層を押さえるModularのアプローチは非常に合理的です。

しかし、最大の壁は技術的優位性以上にPythonの巨大なエコシステムと開発者の慣性にあると私たちは考えます。どれほど優れた言語であっても、数十年かけて築かれたライブラリ群とコミュニティを移行させるのは決して容易ではありません。