在 AI 编程浪潮中，Rust 是否会提前衰退？

Rust在AI时代不仅不会退步，反而可能迎来更大的发展。

大家都知道，AI编程的进步确实很快，但我们有时候会高估当前AI（LLM）在编程方面的能力。

那些用过LLM写代码的朋友肯定明白，LLM就像一个黑箱子。处理同一个问题时，它能给出B1、B2、B3……Bn种不同的实现方式，虽然都是正确的，但在代码复杂的情况下，使用者就得非常清楚LLM的输出到底是不是靠谱。这其实跟传统开发中，开发者需要自己负责C++内存管理是一样的道理。

那么，我们怎么判断LLM生成的代码是否正确呢？现在主要有两个方向来验证LLM的输出：

• 一个是“LLM作为评判者”，利用更强大的模型来验证小模型的结果。相信不少老朋友和我一样，用A模型生成的代码，然后拿去给B、C模型质疑，模型之间的对抗最终让我们受益（哈哈）；
• 另一个则是有固定的验证标准，我们称之为“可靠护栏”。

而Rust恰好就符合后者，强类型和严谨的编译器，使得Rust的编译器具备强大的静态检查能力（包括所有权、生命周期和类型系统），能够拦截很多底层错误，比如内存违规和数据竞争。这为LLM生成的代码提供了一种自动、规范且极其可靠的验证机制。Rust在遇到问题时更倾向于“安全崩溃”，而不是留下安全漏洞。而且当编译出错时，编译器还会给出详细的错误信息和建议，帮助LLM进行修改。

虽然Rust常因学习曲线陡峭而受到批评，但AI的出现可以降低入门的难度。微软还特别发布了为AI优化的《Pragmatic Rust Guidelines》，目的是让像Copilot这样的AI工具更好地理解和生成符合规范的Rust代码。如果能灵活运用AI来克服Rust初期的学习挑战，确实能起到很大的帮助。

我认为，AI编程时代并不是简单地让Rust“崛起”或C++“回潮”，而更可能会让技术选型变得更加场景化和细致化。

• 对于全新的、对安全性和并发性能要求很高的基础设施与系统（像区块链、自动驾驶的核心组件、AIoT），Rust凭借其现代化和安全性，吸引力非常大；
• 而对于深度嵌入现有C/C++生态系统的维护或扩展开发，C++因其无缝的兼容性，在可预见的未来依然是务实的选择。

最后，

AI编程的普及，更像是一个放大镜：它可能同时强化Rust在新兴领域的优势和C++在传统领域的惯性，这是一种协同关系，而不是简单的谁取代谁。