Python ha raggiunto il picco nel 2024: dal 57% dei nuovi progetti AI al 36%

I grafici di popolarità dei linguaggi riguardano solitamente tutti i repository esistenti, il che significa che misurano principalmente la storia. Un progetto scritto nel 2019 continua a votare per sempre. Volevamo l'altra domanda: cosa cercano le persone quando iniziano qualcosa di nuovo?

Così abbiamo preso tutti i 10.216 repository nel catalogo, li abbiamo raggruppati per anno di creazione e abbiamo esaminato il linguaggio principale all'interno di ciascun gruppo. Ogni anno è un'istantanea separata di cosa significasse “nuovo progetto AI” all'epoca.

Otto anni stabili, poi un crollo

La parte notevole non è la caduta. È quanto fosse stabile la linea prima.

Gruppo	Repos	Python	TypeScript	Jupyter
2019	520	53.5 %	5.4 %	12.3 %
2021	471	53.7 %	5.3 %	14.6 %
2023	1,610	56.7 %	13.5 %	7.6 %
2024	1,121	57.5 %	14.4 %	8.0 %
2025	1,336	49.4 %	22.3 %	2.5 %
2026	1,505	36.4 %	27.3 %	0.9 %

Durante tutto il boom del deep learning, attraverso gli articoli sui trasformatori, nei primi due anni dell'era LLM, la quota di Python nei nuovi lavori AI non si è mossa. Ha raggiunto il picco nel 2024, l'anno dei framework agenti, e poi è scesa di ventuno punti in ventiquattro mesi.

Ciò che viene effettivamente costruito è cambiato

La linea di Jupyter ti dice perché. Nel 2021, un nuovo repository AI su sette era principalmente un notebook. Oggi è uno su cento e dieci.

Un notebook è come condividi un esperimento. Un repository TypeScript è come distribuisci un prodotto. I linguaggi non hanno cambiato i loro meriti tra il 2024 e il 2026 — il lavoro sì. L'addestramento dei modelli è passato a un numero ristretto di grandi laboratori, e ciò che tutti gli altri costruiscono ora si basa su un'API: interfacce, agenti, livelli di recupero, orchestrazione, strumenti. Quel lavoro vive dove si trovano gli utenti, che è un browser e un processo Node.

Può vedere lo stesso cambiamento nel resto del gruppo 2026:

Lingua	Quota di progetti avviati nel 2026	Nel 2022
Python	36.4 %	54.5 %
TypeScript	27.3 %	7.2 %
Rust	8.4 %	3.2 %
JavaScript	8.0 %	1.7 %
Go	5.6 %	2.7 %
C++	1.0 %	6.0 %
Jupyter Notebook	0.9 %	14.4 %

Rust è più che raddoppiato, e Go quasi lo ha fatto. Entrambi sono linguaggi di infrastruttura: server di inferenza, gateway, archivi vettoriali, la tubatura che appare una volta che un campo smette di sperimentare e inizia a far funzionare le cose in produzione. Il crollo di C++ dal 6 % all'1 % è la stessa storia dall'altro lato — scrivere i propri kernel ha smesso di essere un modo comune per entrare in questo campo.

Tre onesti avvertimenti

• Questo è il nostro catalogo, non GitHub. 10.216 repository AI che soddisfacevano i nostri criteri di inclusione. È un grande campione del campo, non un censimento.
• Un linguaggio per repository. Il linguaggio principale è quello con il maggior numero di byte di codice. Un progetto con un nucleo Python e un front end TypeScript viene conteggiato una sola volta, e la direzione in cui cade dipende da quanto di ciascuno è stato scritto. Parte del cambiamento è genuinamente questo — i progetti AI hanno sviluppato interfacce utente.
• Il 2026 dura sette mesi. Questo influisce sul conteggio nel gruppo, non sulle percentuali al suo interno. Ma un anno parziale è un anno parziale, e il dato di dicembre potrebbe differire da quello di oggi.

Quindi Python è finito?

No, e i dati non dicono questo. Python è ancora il linguaggio singolo più grande tra i nuovi progetti AI con nove punti di vantaggio, e rimane il linguaggio di praticamente tutto ciò che tocca direttamente un modello — addestramento, fine-tuning, valutazione, l'intero stack scientifico.

Ciò che è finito è l'assunzione che un progetto AI e un progetto Python siano la stessa cosa. Per otto anni è stata una scommessa sicura. Tra le cose iniziate quest'anno, ora è vero leggermente più spesso di no.

Può navigare nel catalogo per linguaggio nella pagina delle lingue, o vedere cosa viene creato in questo momento nei nuovi progetti.