그리고 AI 같은 경우 결국 모델 반복 튜닝 실험이 메인이라


정적이면 오래걸려서


동적으로 바로 바꿔가는 대신 그안에 있논 실제 연산은 정적 최적화임


따라서 일반적으로 동적 언어는 중간 API 역할을 한다고 봐야함


그리고 절대다수의 프로젝트는 동적 언어로 충분한 경우가 많고, 


동적언어 자체가 바꾸는게 정적언어보다 쉽기때문에 그런거지


동적언어가 커질수록 관리가 불편해지기때문에 pylance등이 도입되긴하는데


동적언어가 변화가 좋다는건 장점이 있음


결국 그렇기때문에 층계를 분리하는거고