2009 年，一群 MIT 研究者因现有科学计算语言僵硬、慢速而在邮件中抱怨，决定研发一种既易用又高性能的语言。
项目演变为 Julia 实验室，目标是让科学家、工程师在不写底层代码的情况下完成复杂数学、统计和仿真。Julia 采用基于数据类型的即时编译（JIT），兼具 Python 的易用和 C 的速度。
Julia 的创始人包括 Viral Shah、Alan Edelman、Jeff Bezanson、Stefan Karpinski。2012 年博客发布后，社区迅速增长，用户突破百万，涵盖航空、药物、金融、机器人等领域，甚至用于黑洞成像。
为满足工业需求，2015 年成立 JuliaHub，提供商业支持并推动语言发展。2025 年推出 AI 平台 Dyad 1.0、2.0，2024 年发布 Dyad 3.0，能够上传设计文档，让系统自动完成飞机等复杂系统的物理仿真、代码编译和验证。
Dyad 被描述为“物理编译器”，能够检测并纠正违反物理定律的 AI 方案，预计将把数月的设计工作压缩到数小时。课堂案例显示学生用 Dyad 快速建模机器人运动和火箭发动机。
Julia 已被用于电路仿真、健康差异分析、气候模型、脑活动分析、Moderna 疫苗研发、航空防撞、Meta 音频编解码等，展示了其跨学科的广泛影响。
博主点评: Julia 的成功证明了“易用+高性能”可以驱动科研软件的革命，未来的 AI 设计平台有望进一步降低工程门槛。