一场编程语言界的“内卷”正在悄悄上演。
评判标准不再是运行速度，也不是开发效率，而是一个你可能从未想过的维度：话多不多。
当AI开始大规模写代码，那些最“啰嗦”的语言，可能第一个被淘汰。
AI的致命短板：记性不好
AI写代码，已经不是未来时。
但再聪明的AI，也有个致命短板：记性不好。
它的“短期记忆”，也就是我们常说的“上下文窗口”，是有限的。代码越长，占用的记忆空间就越大。记忆满了，AI就忘了开头写了啥，开始胡言乱语。
这就引出了一个重要问题：如果代码本身更“省话”，AI是不是就能在有限的记忆里干更多活？
一个叫Martin Alderson的开发者，真的动手测了。
他找来一个叫RosettaCode的编程宝库，里面有上千个编程任务，用近千种语言实现。他挑了19种主流语言，让它们完成相同的任务，然后用GPT-4的tokenizer来“数数”，看谁用的“词”最少。
这当然不是严谨的科学实验，但足以让我们窥见一个正在发生的未来。
结果出炉，有人欢喜有人愁
结果一出，圈子炸了。
垫底的，竟是老牌强者C语言。而夺冠的，是相对小众的Clojure。
两者差距有多大？2.6倍。
这意味着，用C语言写一段代码，占用的AI“脑容量”是Clojure的2.6倍。在寸土寸金的上下文窗口里，这就是生与死的区别。
动态语言，比如Python和Ruby，普遍表现不错。毕竟不用费劲声明类型，天生就“话少”。
但JavaScript却是个意外，在动态语言里成了最啰嗦的那个。
最大的黑马，来自函数式语言阵营。Haskell和F#，这两个带类型的语言，Token效率竟然和动态语言有一拼。秘诀在于它们强大的类型推断系统，帮你把该说的话都偷偷说了。
假设80%的上下文都是代码，用Haskell或F#，AI能“专注”工作的时间，显然比用Go或C#长得多。
惊天反转！简洁之王为何落败？
说到简洁，编程界有个传说——APL。
它用各种奇特的符号（⍳, ⍴, ⌽）表达复杂的逻辑，一个符号顶别人一行代码。按理说，它应该是Token效率之王吧？
结果恰恰相反。
在后续测试中，APL的效率只排到第四。
原因很讽刺：AI看不懂它的“天书”。
GPT-4的tokenizer是为常见文本优化的，根本不认识APL这些生僻符号。每个符号，在AI眼里都得拆成一串字符来理解，一个变多个，简洁的优势荡然无存。
人眼看着最简洁，在AI眼里却是个“话痨”。
暗藏的赢家：J语言的启示
就在APL黯然神伤时，一个名不见经传的语言横空出世。
它叫J语言，同样是数组语言，但聪明地放弃了特殊符号，全用ASCII字符。
结果呢？平均只要70个Token，几乎是Clojure的一半，直接封神。
J语言的崛起，像一个启示录：未来的编程语言，不仅要让人类看得懂，更要让AI“读”得轻松。
如果Token效率真的成为核心竞争力，那么语言的设计哲学或许将被彻底改写。
我们正处在一个算力过剩，但“注意力”稀缺的奇怪时代。
AI，正在用它的方式，重新定义什么是“好”的代码。
