Текущее положение Golang в машинном обучение?
Можно запускать либы, написанные на C из Go, но зачем? 

Люди выбирают Go в основном из-за умного планировщика, который позволяет удобно работать с сетью. ML сюда не ложится примерно никак, тем более что большинство DS знают Python и это значит, что подходящих людей найти гораздо легче.

Пожалуй единственная нормальная причина использовать ML-библиотеки на Go — это когда у вас уже есть сервис на Go, к которому надо прикрутить немножко ML.

Если же вы пишете новый сервис, где планируется активное использование ML-библиотек, то для невысокой нагрузки прекрасно подойдёт Python, а для высокой лучше всё же сразу взять C++ или какой-нибудь другой язык прозрачно совместимый по памяти с C.

Поэтому мне кажется, что ML-библиотеки на Go так и будут капитально отставать от Python — они там просто почти никому не нужны, вот их и не развивают.
Текущее положение Golang в машинном обучение? Довольно неплохое.  Постепенно обрастает добротным ПО. Особенно выгодно смотрится он, когда проект становится сложным и нагруженным. Когда траты на разогрев воздуха в ДЦ станут ощутимее прибыли от этого ML (Python однопоточный и вы хоть завалитесь ядрами, цимес как от многопоточности как на Go не получите), когда ты окончательно околеешь от катавасии с версиями Python, их совместимостью и несовместимостью с библиотеками, когда станет вопрос о простом и легком масштабировании (какие сложности с организацией run time для приложения на Go?), когда быстрый hot-fix может быть ещё той лотереей (динамическая типизация может подосрать в самом неожиданном месте), тогда начнёшь думать и ломать свой ИИ.
Если посмотреть на положение дел в текущий момент, то всякие компании типа Ozon, или Avito (наверное слышал о таких) очень активно набирают разрабов даже шапочным знакомством языка Go (подробности смотри на hh.ru) в том числе и в отделы ML и антифрода.