近年来，Python在人工智能（AI）领域中的主导地位愈发明显。无论是学术研究还是工业应用，Python都因其简洁语法和强大生态，成为开发者构建AI系统的第一选择。
首先，主流AI框架几乎全部原生支持Python。例如，TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等核心库均由Python接口驱动，研究人员只需几行代码即可搭建神经网络模型。2025年GitHub年度报告显示，PyTorch的Python相关提交量占其总代码贡献的87%。
其次，Python社区持续输出高质量AI工具包。以Hugging Face Transformers为例，该库让开发者能轻松调用预训练大模型，仅需三行代码即可完成文本生成或情感分析任务。这种“开箱即用”的特性极大降低了AI技术门槛。
第三，教育与产业界高度统一于Python生态。全球顶尖高校如斯坦福、MIT的人工智能课程均采用Python作为教学语言；同时，国内头部科技公司如百度、阿里在内部AI平台中也广泛使用Python进行原型验证和快速部署。
Python语法接近自然语言，学习曲线平缓，使开发者能更专注于算法逻辑而非底层实现。此外，其庞大的第三方库体系覆盖数据处理（Pandas）、可视化（Matplotlib）、并行计算（Dask）等AI全流程，形成高效闭环。
尽管新兴语言如Julia、Rust在特定场景表现亮眼，但Python凭借生态优势和社区活跃度，短期内难以被取代。随着AI向边缘计算、多模态融合等方向演进，Python也在通过性能优化（如Numba、Cython）持续提升竞争力。