Python atingiu o pico em 2024: de 57% dos novos projetos de IA para 36%

Os gráficos de popularidade de linguagem geralmente dizem respeito a todos os repositórios que existem, o que significa que eles medem principalmente a história. Um projeto escrito em 2019 continua votando para sempre. Queríamos a outra pergunta: o que as pessoas estão buscando quando começam algo novo?

Então pegamos todos os 10.216 repositórios no catálogo, agrupamos pelo ano em que foram criados e olhamos para a principal linguagem dentro de cada coorte. Cada ano é uma captura separada do que “novo projeto de IA” significava na época.

Oito anos planos, depois um precipício

A parte notável não é a queda. É quão estável a linha estava antes.

Coorte	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 todo o boom do deep learning, através dos artigos sobre transformers, durante os primeiros dois anos da era LLM, a participação do Python em novos trabalhos de IA não se moveu. Atingiu o pico em 2024, o ano dos frameworks de agentes, e depois caiu vinte e um pontos em vinte e quatro meses.

O que está sendo realmente construído mudou

A linha do Jupyter te diz o porquê. Em 2021, um novo repositório de IA em sete era principalmente um notebook. Hoje é um em cem e dez.

Um notebook é como você compartilha um experimento. Um repositório TypeScript é como você entrega um produto. As linguagens não mudaram seus méritos entre 2024 e 2026 — o trabalho mudou. O treinamento de modelos foi para um pequeno número de grandes laboratórios, e o que todos os outros constroem agora se baseia em uma API: interfaces, agentes, camadas de recuperação, orquestração, ferramentas. Esse trabalho vive onde os usuários estão, que é um navegador e um processo Node.

Você pode ver a mesma mudança no restante da coorte de 2026:

Linguagem	Participação de projetos iniciados em 2026	Em 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 mais do que dobrou, e Go quase fez o mesmo. Ambas são linguagens de infraestrutura: servidores de inferência, gateways, armazenamentos vetoriais, a parte que aparece uma vez que um campo para de experimentar e começa a rodar coisas em produção. O colapso do C++ de 6 % para 1 % é a mesma história do outro lado — escrever seus próprios kernels parou de ser uma maneira comum de entrar nesse campo.

Três advertências honestas

• Este é nosso catálogo, não o GitHub. 10.216 repositórios de IA que atenderam aos nossos critérios de inclusão. É uma grande amostra do campo, não um censo dele.
• Uma linguagem por repositório. A linguagem principal é a que tem mais bytes de código. Um projeto com um núcleo em Python e uma interface em TypeScript é contado uma vez, e a direção que isso toma depende de quanto de cada um foi escrito. Parte da mudança é genuinamente isso — projetos de IA cresceram interfaces de usuário.
• 2026 tem sete meses de duração. Isso afeta a contagem na coorte, não as porcentagens dentro dela. Mas um ano parcial é um ano parcial, e o número de dezembro pode diferir do de hoje.

Então, Python está acabado?

Não, e os dados não dizem isso. Python ainda é a maior linguagem única entre novos projetos de IA por nove pontos, e continua sendo a linguagem de essencialmente tudo que toca um modelo diretamente — treinamento, ajuste fino, avaliação, toda a pilha científica.

O que acabou é a suposição de que um projeto de IA e um projeto em Python são a mesma frase. Por oito anos isso foi uma aposta segura. Entre as coisas iniciadas este ano, agora é verdade ligeiramente mais vezes do que não.

Você pode navegar pelo catálogo por linguagem na página de linguagens, ou ver o que está sendo criado agora em novos projetos.