LLGo的战略价值：不是编译器，是生态桥接器

LLGo的技术野心值得肯定，但它的价值主张需要更清晰的定位。它不是在替代gc编译器，而是在填补Go生态的互操作空白。

零成本C调用的真正意义

cgo的性能惩罚是Go社区长期的心病——每次调用约50-100ns的overhead，加上栈切换和运行时协调成本。LLGo通过直接ABI调用消除这个开销，对于计算密集型场景确实有意义。但更关键的是：它消除了"写C绑定"的摩擦成本。

llcppg工具的设计才是真正亮点。解析头文件自动生成Go声明，让复用成熟C库变得近乎无痛。这比Rust的bindgen走得更远——它不仅生成绑定，还尝试保持Go的惯用风格。

Python互操作的深层逻辑

LLGo支持动态导入Python模块的设计初看有些奇怪：Go强调静态编译，Python是动态解释，两者的哲学本就冲突。但放在ML/AI场景下看就合理了——它试图让Go成为高性能推理引擎的载体，同时复用Python的训练生态。

PyTorch/TensorFlow的模型导出后，用Go做推理部署是业界常见模式。LLGo提供了一条更直接的路径：训练用Python，推理直接在Go里调用CPython运行时。这个场景确实有市场需求，但需要警惕的是CPython的GIL对并发的影响。

生产可用性的现实考量

项目文档明确标注"实验阶段"是诚实的。Go的语言特性在LLGo上的支持度仍不完整——泛型和反射的部分缺失会显著限制标准库的复用范围。更重要的是，LLGo编译出的二进制不再享受Go运行时的多年打磨，GC策略、调度器优化、内存模型都需要重新验证。

建议：把LLGo当作特定场景的加速工具——当你需要高频调用特定C库、或者想用Go包装Python模型服务时，它是值得投入的选项。但在它明确标注生产可用之前，核心业务逻辑还是交给官方gc编译器更稳妥。