Python 正在快速演进以满足现代企业 AI 需求
Source: The New Stack
Introduction
Python 无处不在。数以百万计的专业人士——从科学家到软件开发者——都依赖它。Google 和 Meta 等公司使用它构建关键基础设施。Python 甚至帮助 NASA 探索火星，得益于其图像处理能力。
2024 年，Python 在 GitHub 上的流行度超越了 JavaScript，如今它已成为现代 AI 系统的支柱。Python 的多功能性和热情社区造就了今天的它。然而，随着越来越多的企业在 Web 服务到 AI 模型的各个层面依赖 Python，企业必须围绕可视性、性能、治理和安全等方面满足独特需求，以确保业务连续性、快速上市以及真正的差异化。
How Python Became the Universal AI Language
大多数流行语言都受到了企业赞助。Oracle 支持 Java，Microsoft 支持 C#，Apple 推广 Swift。但 Python 几乎一直是社区项目，由多家公司支持，数十年间由志愿者开发，直到 2018 年由 Guido van Rossum 以“终身仁慈独裁者”身份领导。
- 20 世纪 80 年代，van Rossum 试图创建一种既简单又优美的语言。
- 自 90 年代初作为开源项目以来，Python 对任何人都开放，任何人都可以检查、修改或改进它。
Tim Peters 的《Python 之禅》概括了语言的哲学：可读性、简洁性和明确性。
Python 很快在同类语言中脱颖而出。它易于学习、编写和理解。开发者只需看代码就能轻松了解自己和他人的代码在做什么——这在 Perl、C++ 和复杂的 Shell 脚本时代是个异常。低门槛让它对新用户极具吸引力。
可扩展性使 Python 能够与其他语言和系统集成。随着 2000 年代初互联网的兴起，这种可扩展性把 Python 从脚本解决方案提升为用于 Web 服务器、服务和应用的生产语言。
在 2010 年代，Python 成为数值计算和数据科学的事实标准语言。如今，全球领先的 AI 与机器学习套件——PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、SciPy、Pandas 等——都是基于 Python 的。它们使用的高性能数据和 AI 算法依赖于用 C 或 C++ 等编译语言编写的优化代码。Python 能够无缝绑定这些语言，为数百万用户提供简易接口，同时让专家能够使用自己选择的语言进行性能优化。
因为 Python 现在既是现代 AI 系统的“胶水”，也是驱动引擎，企业需要关注与合规、安全和性能相关的关键需求，社区也必须努力满足这些需求。
Helping Python Meet Enterprise Needs
长期的 Python 核心贡献者 Brett Cannon 曾著名地说：
“我因为语言而来，却因社区而留下。”
社区的使命始终是构建一门适用于所有人的语言——程序员、科学家和数据工程师皆是目标。这种包容性意味着 Python 最初并未专为企业的特定需求而设计，但这些需求是可以被满足的。
Anaconda 的 2025 State of Data Science and AI Report 发现，企业在将数据和 AI 应用推向生产时面临反复出现的挑战。超过 57 % 的受访者表示，将 AI 项目从开发转入生产需要超过一个月的时间。受访者强调了以下业务关注点：
- 生产力提升（58 %）
- 成本节约（48 %）
- 收入影响（46 %）
- 客户体验 / 忠诚度（45 %）
可以把它想象成十五年前的云计算：组织迅速看到巨大的成本和运营优势，但也意识到安全、合规和成本模型已经彻底改变。Python 正处于企业的类似拐点。
Security
- 82 % 的组织对开源 Python 包进行安全性验证。
- 接近 40 % 的组织仍频繁遇到安全漏洞，导致超过三分之二的组织部署延迟。
开源软件免费下载和使用，能够快速进行实验和投产。然而，这种开放性可能被恶意行为者利用，或导致意外引入有漏洞的包。AI 系统生成并执行 Python 代码且缺乏人工监督的情况进一步加剧了问题。企业必须在确保安全 AI 部署的同时，保护人员、系统和数据。
Performance Optimization
Python 的易用性可能以性能为代价。企业往往缺乏时间、专业知识或工具来微调 Python 运行时，导致：
- 计算资源使用过度，云成本上升。
- AI 系统未能满足延迟或吞吐量要求，影响用户体验。
优化性能对于实现现代企业所要求的生产力提升和成本节约至关重要。
Auditability
从欧盟 AI 法案到内部的 SOC 2 与 ISO 27001 审计，监管压力要求企业证明正在运行的代码、运行位置以及与敏感数据和系统的交互方式。开源软件使这一过程更加复杂，因为：
- 新的 Python 应用可能出现在 IT 控制之外。
- 包持续更新，拉入未知的依赖。
- 运行时可视性受限。
企业需要强大的工具和治理流程，以实现对其 Python 生态系统的完整可审计性。