V reakci na OP jsem to myslel tak, že Go nabízí výkon někde mezi Pythonem na jedné straně a C nebo Rustem na druhé, a je uživatelsky méně přívětivé, než Python, ale přitom je výrazně snazší a přívětivější, než C a Rust. Julia má našlápnuto k tomu, aby přinesla podobný kompromis. Samozřejmě neříkám, že má být koncepčně stejně pošahaná, jako Go, a taky není.
To jo, typový systém má Julia na velmi rozumné úrovni a stále je to snadno naučitelný jazyk, takže uvidíme. Na druhou stranu, pokud se někdo opravdu ponoří do JITu pro Python, tak se dají očekávat podobná čísla, jako u JS (na druhou stranu - asi to nikoho z velkých hráčů netrápí, kdežto u JS to bylo důležitý - viz v8 atd.).
Je to dost paradoxní. Když se dejme tomu nějaká online trading nebo bankovní aplikace zrychlí o 20%, tak zpracovat o pětinu víc transakcí a mít o to vyšší zisk je dost podstatné vylepšení. Na druhou stranu pokud má někdo takové nároky na rychlost, je CPU bound a škrtí ho interpret jazyka, a přitom to má napsané v Pythonu, tak je asi něco špatně.
V odkazovaném blogu v článku k verzi 0.6.1 píšou, že jejich původní sponzor dropbox, tam kde má problémy s výkonem, přešel na go. Taky si nejsem jistý jestli to někoho přesvědčí (zvlášť když je to proprietární a zatím nemají vymyšlený obchodní model). Největší problém vidím v tom, jak to bude fungovat s dalšími knihovnami. Podle mě se optimalizování programů v pythonu pro rychlost většinou nevyplatí, protože to zabere obrovské množství času. Rychlejší je obvykle přepsat kritické části do nativního kódu.