Почему взрывной рост популярности Python в 2024-2025 — это «зомби-апокалипсис»?

AI/ML-индустрия продолжает плодить:

• «Data Scientists», которые не знают, как работает torch.tensor.
• «Инженеров», считающих pip install вершиной компьютерных наук.

Образовательный ад:

• Курсы типа «Гениальный AI за 5 минут на Python» множатся, как грибы после дождя.
• Вузы штампуют «специалистов», неспособных написать сортировку без sorted().

Экономика абсурда:

• Компании платят за «Python-разработчиков», чей код ест 1000 CPU-ядер там, где Rust/C++ справились бы на 10. (Ирония: Сам Python не виноват — виновата система, превратившая его в «язык для копипасты».)

Кто виноват?

Корпорации:

• Google, Meta, NVIDIA инвестируют в Python-инструменты, потому что «и так сойдёт».
• Легче нанять 100 «питонистов», чем 10 Rust-инженеров.

Преподаватели:

• Учат pandas, но не учат алгоритмам.
• Вузовские программы застряли в 2010-х.

Хайп:

• ChatGPT? «Пишем на Python!»
• ИИ-агенты? «Python + куча облачных API!»

Что делать?

Если вы разработчик - бойкотируйте «питонизацию» мозга!

Настоящее программирование — это не про «склеивание библиотек», а про глубокое понимание алгоритмов и систем.

Проблемы доминирования Python в AI/Data Science

• Искусственная популярность: Множество низкокачественных курсов создают иллюзию простоты, но не учат реальному программированию.
• Технический долг:
  • Библиотеки (NumPy, TensorFlow) написаны на C++/CUDA, но пользователи Python не понимают, как они работают.
  • GIL и медленные вычисления в «чистом» Python.
• Риски для индустрии:
  • Деградация инженерных навыков.
  • Зависимость от «чёрных ящиков».
  • Гигантские затраты ресурсов (энергия, серверы).

Python продолжает свой триумфально-нелепый марш по IT-ландшафту, будто невменяемый король-солнце, кричащий: «Библиотеки — это я! Jupyter — это я! LLM-хайп — это всё я!» — а мир покорно кивает.

Почему изучение Python - это «порочная практика»?

• Программисты не учат базис, основы программирования (оптимизация, работа с памятью).
• Зависимость от «волшебных» библиотек (код работает, но никто не знает как).
• Сложность масштабирования (GIL, медленные циклы, если писать на «чистом» Python).
• Курсы изучения Python низкого качества:
  • Многие курсы учат «как склеить библиотеки», а не программированию.
  • Преподаватели часто сами не понимают, как работают алгоритмы «под капотом».
• Искусственная популярность Python, основанная на эффекте сетевого рынка:
  • Чем больше людей используют Python → тем больше статей/курсов → ещё больше людей учат Python.
  • Это создаёт порочный замкнутый круг, даже если язык технически слабее конкурентов.

Деградация инженерных навыков

Если раньше, чтобы написать нейросеть, нужно было знать C++/CUDA - это отсеивало дилетантов, то сейчас любой может натренировать языковую модель, не понимая ни математики, ни программирования. Итог: рынок заполнен «специалистами», которые не способны оптимизировать даже простой пайплайн.

Зависимость от «волшебных» библиотек

Если завтра PyTorch исчезнет — 90% AI-индустрии впадут в ступор -  никто не сможет воссоздать его с нуля, потому что не учили основы.

Кризис производительности

• Современные LLM (ChatGPT и аналоги) требуют мегаватты энергии.
• Если бы их писали на Rust/Swift/C++, можно было бы сэкономить 30-50% ресурсов.
• Но все пишут на Python → тратят миллионы долларов на лишние GPU.
• Потеря суверенитета:
  • Китай уже разрабатывает альтернативные стеки (например, MindSpore).
  • Запад зависит от Python → уязвим к технологическим блокадам.

Python — это техдолг AI-индустрии, и чем дольше его не «погашать», тем болезненнее будет кризис

Python в AI — это техдолг, и чем дольше его не рефакторить, тем болезненнее будет расплата.