>Manuel Kroiss, software engineer at DeepMind on the reinforcement learning team, describes how the bottlenecks posed by the GIL lead to rewriting Python codebases in C++, making the code less accessible:

Они бы и так переписали на C++. В Reinforcement Learning код вызывается очень много раз, и любые задержки умножаются на большое число, окупающее временные затраты на переписывание. При этом  в результате получается программа на C++, которую можно запускать на компах без питона и которая работает быстрее и жрёт меньше, что делает переписывание на C ещё более привлекательным.

Напоминаю - Python -  язык для создания ПРОТОТИПОВ. Он ВСЕГДА таким был. Не надо ради гипотетической на практике неприменимой выгоды фрагментировать его экосистему.