知乎上有个问题比较火，国内主流AI大模型都是Python 开发的，国外AI大模型是什么语言开发的？为什么要用python？
有个很简单的方法可以看开源的AI工具主要用哪种编程语言，你只需要去Github看这个AI项目仓库基础信息，它会标出来主要基于哪种语言开发的。
Github会综合分析仓库中文件扩展名、代码、 
内容等来自动确定主要是哪种编程语言。
打开Openai在Github的账号，有将近200个项目仓库，你会发现几乎90%的仓库都是主要基于Python开发的，尽管也会有其他语言代码，但Python贡献了多数代码。
下面举几个例子：
gpt2: 无监督多任务学习语言模型论文的代码
DALL-E: Open AI的图像生成产品，类似midjourney
whisper: Openai的语音识别转换产品
其他还有很多仓库都是以Python语言为主
不只是OpenAI，其实大多数知名AI公司产品都是主要基于Python，比如创造了阿尔法狗的Deepmind，你去翻看它的Github仓库，也是同样情况
到底为什么AI产品都主要基于Python进行开发？
我们知道AI主要是基于机器学习、深度学习、神经网络等技术，因此对计算、算法要求很高，需要专业的AI库来支持开发，比如谷歌的Tensorflow、Facebook的Pytorch和Caffe、百度的PaddlePaddle等等，还有像numpy、scipy等底层计算库，是AI训练不可或缺的工具。
这些用来跑AI算法的库都是在Python生态中构建的，虽然底层代码会有C、C++等语言，但封装、使用、接口、维护等主要依靠Python来实现，所以你会发现几乎所有AI产品都是主要基于Python开发。
如果说数据和算力是AI的弹药，那么python及其所拥有的第三方库生态则为AI提供了发射弹药的火箭筒。
这是表面上的原因，而深层次的原因是python足够简单易用，具有胶水属性，且跨平台通用性好，为融合Ai工具提供了底层能力，也让算法工程师们花最少的代码时间创造出最大的价值，这是其他语言所没法比拟的。
