從 C、C++ 到 Rust：AI筆記微軟重構野望背後的系統軟體革新
2025 年 12 月，一則看似普通的招聘訊息在社群上被廣泛流傳──微軟 CoreAI 旗下工程師 Galen Hunt 公開徵求一位具備 Rust 系統程式經驗的首席軟體工程師，並在職位介紹中提出一個極具野心的願景：
「我的目標是在 2030 年之前淘汰微軟程式碼庫中每一行 C 與 C++ 程式碼。」
這段話不只引發工程師社群熱烈討論，媒體更迅速將它與微軟整體戰略連結起來，引發全球科技圈的熱議。然而不久後，Hunt 本人與微軟方面迅速澄清，這並非公司政策，而是一項屬於研究性質的專案，並未代表 Windows 或公司新策略。
即便如此，這起事件卻在全球軟體工程界掀起了長遠的思考：如果現有的底層語言像 C/C++ 這樣歷經數十年仍然存在風險，能否由更安全的語言以及 AI 技術來重新塑造系統軟體？這會如何改變未來開發模式與技術債的處理方式？筆者透過 AIMochi 筆記工具，整理多方公開資訊和最新報導內容，一起來看看這則消息顯示出的訊息!
C 與 C++：1970–1980 年代誕生、持續支持大型系統
為理解這則事件的背景，首先要回到 C 與 C++ 的歷史與核心特色。
自 1970 年代起，C 語言因其高效與直接存取記憶體的能力，被用於建構作業系統核心，如 UNIX。而 C++ 則在 1980 年代延伸 C 的抽象能力，成為許多大型系統與應用程式的主要開發語言。這兩種語言的共同優點在於：
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高效能與精細控制硬體資源
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靈活性強、可用於系統底層與中間件開發
但同時，它們也有一個重大弱點：程式必須手動管理記憶體與資源，容易導致緩衝區溢出、空指標解參考、記憶體洩漏等安全漏洞。因此這些語言雖然歷史悠久，但也長期被視為資安風險與技術債的根源。
全球許多核心系統、驅動程式、庫與編譯器仍然大量依賴 C/C++，這也使得重構或替換成性質不同的語言存在龐大的挑戰。
Rust 語言的崛起：語言層安全與現代編程哲學
在過去十年，Rust 語言快速成為工程界焦點。它的核心理念是：
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所有權與借用系統（Ownership/Borrowing）：編譯期保證記憶體安全與防止資料競爭
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無垃圾回收，高效能且貼近裸機編程
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強型別與編譯期檢查，避免常見錯誤
因為這些特性，Rust 在系統層軟體開發、嵌入式開發以及對安全性要求極高的領域逐漸擴大影響力。這促使許多軟體專案與公司探索從傳統低階語言遷移到 Rust的可能性。
同時，學術界也投入大量研究在如何自動化翻譯 C/C++ 代碼為 Rust的工作，嘗試減少手動重寫的成本。例如有名為 EVOC2RUST 的研究框架試圖利用結構導向策略與大型模型生成安全等價 Rust 程式碼，提升翻譯準確性與可編譯率。
這些研究成果顯示了自動化工具搭配 Rust 的安全性特性，在未來技術遷移上具有巨大的潛力。
微軟的研究視角：AI + 程式碼結構圖與代理人模式
Galen Hunt 所提的專案核心並非僅靠單純的「AI 生成代碼」，而是結合演算法與人工智慧工件（AI agents）去重構大型程式碼庫。專案策略包括：
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程式碼結構圖（Code Graph）建構──將原始 C/C++ 程式碼轉換為圖結構，揭示所有依賴關係與模組聯繫。
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AI 代理程式（AI Agents）驅動──以程式碼圖為基礎，由 AI 作為「代理人」進行修改與翻譯。
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可擴展的基礎設施──期望達到「每月每名工程師重寫 100 萬行代碼」的高效率目標。
這種架構理念其實在學界與業界中日益受到關注：結合圖結構分析、LLM 生成以及模組化轉換邏輯的流程，能更準確地維持語義一致性與系統穩定性，而不是單純「問 AI 產生翻譯結果」。然而，目前 AI 代碼生成仍受到如語義保持、編譯正確性等技術挑戰。
產業趨勢：AI、自動程式碼轉換與技術債管理
這則事件之所以能引起業界與學界的普遍關注，原因在於它觸及了以下三大未來趨勢：
1. 技術債管理正在成為企業長期競爭力核心
隨著系統演進，龐大的 legacy 程式碼庫容易成為創新與安全的阻礙。業界逐漸認識到有效管理技術債，不只是修補漏洞，而是重新定義整個開發巨量程式碼的策略，這也是 Hunt 團隊研究的核心目的：降低長期維運風險。
2. AI 在軟體工程中的角色從輔助到結構性參與
過去 AI 在程式開發主要是提供片段建議與語法補全，但未來的趨勢將是AI 參與高層次架構理解與跨語言重構任務，如同 Hunt 團隊所設想的架構圖與代理模式。這意味著 AI 不再僅是書寫工具，而是參與系統決策的助理。
3. Rust 與安全性驅動的語言轉換潮流
不只是微軟，在 Linux、雲端系統與資安敏感產業中，Rust 的採用也逐漸增加。這是由於 Rust 的內存安全機制能在編譯期防止絕大多數記憶體錯誤，直接減少資安風險。這與企業對安全需求的提升相呼應。
困難與挑戰：理想、現實與合理預期
儘管願景遠大，但要在 2030 年前徹底完成整家公司所有程式碼語言重構，仍面臨巨大的挑戰：
語義保持與功能等價性
不同語言之間的語義翻譯並非簡單的語法轉換，而是要確保在底層行為、效能表現與安全性上保持一致。AI 模型目前在編寫安全且語義等價的 Rust 代碼方面仍存在挑戰。學術研究如 RustAssure 強調需要差異性測試來保證轉換後程式碼的正確性。
人類專業知識仍不可或缺
大型系統往往包含微妙的設計與優化，AI 雖可生成程式碼，但專業工程師仍需對生成結果進行把關與改良。如同社群反應所指出的，AI 生成代碼可能含有缺陷，需要人類工程師理解與修正。
現有生態與工具鏈整合
Rust 的生態系與工具鏈尚在快速成長階段，與現有的無數 C/C++ 都要整合外部介面（FFI）、編譯流程、依賴管理等，這不是單靠自動重寫就能完全解決的。許多研究也專注於 Context-aware code segmentation 等方法來處理大型翻譯。
AI 與系統軟體的未來混沌與機遇
微軟這個看似極端的「淘汰 C/C++」理念，無論最終是否能如願實現，都已經在全球軟體工程界激起深刻討論：
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系統級語言安全是否到達了必要轉折點？
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AI 能否從工具轉為架構級智能助理？
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技術債是否需要透過根本改寫來徹底解決？
未來十年將是軟體工程與 AI 技術深度融合的關鍵時期。Rust 不只是新語言，它同時象徵著對「安全優先」與「自動化高效」的新期待。
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