มุมมองของ Anderson
การติดตั้งแพ็คเกจ Python เป็นดัชนีของการนำ AI ไปใช้ในท้องถิ่น
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google
การเพิ่มขึ้นของการดาวน์โหลดแพ็คเกจสำหรับ Python บอกเล่าเรื่องราวของการแพร่กระจายของ AI หากคุณรู้ว่าจะหามันจากที่ไหน
ความคิดเห็น ใครก็ตามที่ได้สำรวจศักยภาพของ AI ในท้องถิ่น จะสูญเสียพื้นที่ดิสก์ที่น่ากลัวไม่เพียงแต่สำหรับ โมเดลที่มีขนาดใหญ่ แต่ยังรวมถึง Python และระบบที่คล้ายกันที่ควบคุมการอนุมาน การฝึกอบรม และหลายร้อยการใช้งานที่เป็นไปได้อื่นๆ – ไม่น้อยที่สุดในการสร้างระบบอัตโนมัติในท้องถิ่น
กรณีการใช้งานสุดท้ายนี้เป็นที่นิยมมากที่สุดในช่วงเครื่องจักรต่างๆ บน LAN ของฉัน ซึ่งฉันใช้ AI เพื่อตั้งค่าระบบอัตโนมัติแบบ ‘แบน’ โดยใช้ Python เช่น การสำรอง การตรวจสอบแบบง่าย การบริหารเว็บไซต์ของฉัน และอีกหลายสิ่ง
แทบจะทุกสิ่งที่ฉันต้องการทำในช่วงเซสชันการเขียนโค้ดดูเหมือนจะต้องใช้ไลบรารี Python ใหม่ จนกระทั่ง PIP (ตัวติดตั้งแพ็คเกจสำหรับ Python) กลายเป็นหนึ่งในตัวกินพื้นที่มากที่สุดบนเครื่องจักร LAN ของฉัน
แม้ PIP จะดูเป็นเพียงองค์ประกอบเล็ก ๆ ใน CLI และส่วนติดต่อแบบกราฟิก แต่ผลกระทบต่อระบบไฟล์กลับสูงมาก แคชอาจมีขนาดใหญ่จนถึงขั้นทำให้ระบบทำงานติดขัดได้
การลองใช้ AI ในท้องถิ่นกลับกันทำให้ประสบการณ์การใช้คอมพิวเตอร์ย้อนกลับไปในยุค 1990 ไม่นานหลังจากช่วงเวลาที่โปรแกรมอย่าง Word ต้องโหลดเข้าไปใน RAM เพียงไม่กี่ KB หนึ่งฟลอปปี้ดิสก์ที่ใหญ่ แต่ก่อนที่การกำหนดพื้นที่ฮาร์ดดิสก์จะให้พื้นที่หายใจ
การค้นหากระแสน้ำลึก
ฉันสงสัยว่าการเพิ่มขึ้นของการติดตั้ง PyPi ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา สามารถใช้เป็นดัชนีสำหรับการนำ AI ไปใช้ในท้องถิ่นได้หรือไม่ ซึ่งโดยทั่วไปแล้วเป็นสิ่งที่ยากที่จะติดตามได้ ยกเว้นเมื่อใช้สัญชาตญาณเมื่อเข้าร่วมชุมชน AI ต่างๆ และสังเกตว่าแพลตฟอร์มและแพ็คเกจใดที่ได้รับความสนใจ
การมองเห็นคร่าวๆ ที่ เว็บไซต์สถิติ PyPi แสดงให้เห็นถึงช่วงวันที่แคบ ซึ่งบ่งชี้ถึงการเติบโตอย่างต่อเนื่องในด้านการดาวน์โหลด
จำนวนการดาวน์โหลดแพ็กเกจ Python ทั้งหมดเพิ่มขึ้นตั้งแต่ต้นปี 2026 แม้ว่าช่วงวันที่ที่มีให้ดูจะแคบมาก. Source
จะดีมากถ้าเราสามารถขยายช่วงวันที่นี้ไปถึงปี 2020 และดูว่าการเพิ่มขึ้นนี้ยังคงเท่าเดิมหรือไม่ หรือ (ตามที่คาดเดาไว้) เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในช่วงปี 2024-26 – หากไม่ใช่การกระทำที่ไม่มีการดูแลของ ระบบ AI ที่มีหน่วยงาน
ไม่เร็วเกินไป
อย่างไรก็ตาม PyPi ให้ไปรษณีย์ประกอบที่จำเป็นสำหรับ คนอื่นๆ เพื่อวิเคราะห์แนวโน้มการดาวน์โหลด มีเว็บไซต์ที่หลากหลายที่อนุญาตให้มีช่วงเวลามากกว่าหนึ่งเดือน เช่น PepySite – แต่ส่วนใหญ่ต้องสมัครสมาชิกและต้องจ่ายเพื่อดูแนวโน้มและสถิติในช่วงเวลานานขึ้น (สูงถึง $490 USD ต่อเดือนในกรณีหนึ่ง สำหรับ ‘VC’ แพ็คเกจ)
มีสิ่งใดที่เราสามารถทำความเข้าใจได้จาก Python ในฐานะดัชนีของการเร่งความเร็วของ AI หรือไม่ โดยไม่ต้องไปสู่ API ที่มีค่าใช้จ่ายซึ่งวางแนวโน้มเหล่านี้ออกมาให้กับผู้ที่มีเงิน
แม้ว่า PyPiStats จะเป็นทรัพยากร FOSS แต่ก็ให้ เฉพาะสถิติของเดือนที่ผ่านมา และช่วงเวลานี้ไม่สามารถขยายได้แม้จะจ่ายเงิน
โชคดีที่เว็บไซต์หนึ่งมีความเอื้อเฟื้อเผื่อแผ่มากกว่า – ที่ ClickPy คุณสามารถค้นหาประวัติการนำไปใช้ของแพ็คเกจแต่ละตัวได้ แม้ว่าผลรวมของสิ่งเหล่านี้จะไม่ได้รับการจัดเรียงเป็นภาพรวมที่ให้แนวโน้มที่กว้างขึ้นได้ง่ายๆ
สรุป
ในแง่ของการดาวน์โหลดแพ็คเกจโดยใช้ CLI จะน่าสนใจที่จะสังเกตเห็นว่าพื้นที่นี้มีความตื่นตัวและถูกตาม đuổiอย่างไรในยุค AI
การเพิ่มขึ้นของการบริโภคแพ็คเกจเริ่มกลายเป็นภัยคุกคามด้านความปลอดภัย โดยเฉพาะอย่างยิ่งการมาถึงของ slopsquatting เนื่องจาก LLMs มีแนวโน้มที่จะหลอกลวงแพ็คเกจจึงมีแนวโน้มที่จะส่งคำขอสำหรับแพ็คเกจที่คิดค้นขึ้น
จากบทความ “We Have a Package for You! A Comprehensive Analysis of Package Hallucinations by Code Generating LLMs” การสร้างโค้ดด้วย AI กำลังขยายพื้นผิวการโจมตีห่วงโซ่อุปทาน LLM มักสร้างชื่อแพ็กเกจที่ไม่มีอยู่จริง ทำให้เกิดช่องโหว่แบบ “slopsquatting” ซึ่งผู้ไม่หวังดีใช้ประโยชน์เมื่อไปป์ไลน์อัตโนมัติดึงส่วนพึ่งพาที่ยังไม่ผ่านการตรวจสอบมาใช้อย่างไม่ไตร่ตรอง Source
เผยแพร่ครั้งแรกวันศุกร์ที่ 24 กรกฎาคม 2026
