Makale, Jeff Atwood'un 2007'de ortaya attığı ve "JavaScript ile yazılabilecek her uygulama, sonunda JavaScript ile yazılacaktır" diyen ünlü Atwood Yasası'na atıfta bulunarak başlıyor. Bu yasa, JavaScript'in en hızlı veya en zarif dil olmamasına rağmen, web'in çalıştığı her yerde erişilebilir olması nedeniyle yaygınlaşmasını öngörmüştü. Yıllarca geliştirici zamanının pahalı, işlem gücünün ucuz olduğu varsayımıyla yorumlanmış dillere öncelik verdik, "yazma hızı"nı "çalışma hızı"na tercih ettik. Ancak 2026 itibarıyla bu denklemin değiştiği belirtiliyor.
Günümüzde, Ekonomi ve Yapay Zeka olmak üzere iki farklı gücün etkisiyle yeni bir korelasyonun ortaya çıktığı iddia ediliyor: "Bir sistem dilinde yazılabilecek her şey, sonunda bir büyük dil modeli (LLM) tarafından bir sistem dilinde yazılacaktır." Yazar, Java, Ruby veya JavaScript gibi dillerin sonunu ilan etmese de, Rust ve Go gibi sistem dillerinin erişilebilirliğinin önemli ölçüde arttığını vurguluyor. Özellikle sunucusuz (serverless) ortamlarda (AWS Lambda, Google Cloud Run gibi), her milisaniye yürütme ve her gigabayt bellek için ödeme yapıldığı bir dünyada, Python gibi dillerin Rust'tan 70 kat daha az enerji verimli olabileceği belirtiliyor. Bu verimsizlik, marjlar üzerinde doğrudan bir "runtime vergisi" anlamına geliyor.
Geleneksel olarak sistem dillerinin öğrenme eğrisinin zorluğu (örneğin Rust'ın borrow checker'ı) bir engel teşkil ederken, büyük dil modelleri (LLM'ler) bu durumu tamamen değiştiriyor. Yapay zeka ajanları, bu dillerdeki kod yazımına yardımcı olarak "giriş engeli" argümanını ortadan kaldırıyor. Bu durum, sıfırdan proje geliştirenlerin, gelecekte 10 kat daha az maliyetle çalışacak sistem dillerini tercih etmeleri için güçlü bir neden sunuyor.
Yapay zeka destekli geliştirme, sistem dillerinin artan maliyet etkinliği ve performans avantajları sayesinde yazılım dünyasında yeni bir standart belirliyor.