Žymūs tyrėjai prisijungia prie 4 milijardų dolerių vertės pastangų kurti, savarankiškai tobulėjantį, dirbtinį intelektą.

 

 

Koks yra Kinijos įmonės, siekiančios automatizuoti dirbtinio intelekto kūrimą, pavyzdys?

 

Pagrindinis Kinijos įmonės, siekiančios automatizuoti dirbtinio intelekto kūrimą, pavyzdys yra „4Paradigm“, kuri daugiausia dėmesio skiria automatizuoto mašininio mokymosi (AutoML) platformoms, kad padėtų įmonėms kurti dirbtinį intelektą su minimaliu žmogaus įsikišimu.

 

Nuo 2026 m. keli Kinijos technologijų gigantai siekia šio tikslo:

• „Alibaba Cloud“: siūlo mašininio mokymosi platformą dirbtiniam intelektui (PAI), kuri apima „AutoML“, skirtą automatiškai optimizuoti algoritmus ir kurti individualius dirbtinio intelekto modelius įmonių vartotojams.

• „Baidu“: pagrindinė „AutoML“ žaidėja, naudojanti jį dirbtinio intelekto programoms kurti, nereikalaujant išsamių duomenų mokslo žinių.

• „4Paradigm“: naudoja viso steko „AutoML“ algoritmus nuobodžioms, rankinėms užduotims atlikti, siekdama, kad dirbtinio intelekto diegimas būtų greitesnis ir paprastesnis tokiuose sektoriuose kaip finansai ir gamyba.

• „Tencent“ / „Alibaba“: Šios įmonės į savo ekosistemas intensyviai integruoja „agentinį“ dirbtinį intelektą (DI) – DI, kuris gali savarankiškai kurti, testuoti ir taisyti kitus DI modelius ir kodą.

 

Šios įmonės siekia demokratizuoti DI kūrimą, leisdamos įmonėms „veikti kaip vadei ir nurodyti jam, ką daryti“, o ne rankiniu būdu koduoti kiekvieną elementą.

 

Kokios yra atvirojo kodo alternatyvos Kinijos bendrovei, vadinamai „4Paradigm“, siekiančiai automatizuoti dirbtinio intelekto kūrimą?

 

Remiantis „4Paradigm“, kuri orientuota į įmonių automatinį mašininį mokymąsi, sprendimų priėmimo DI ir automatizuotą mašininį mokymąsi („Sage HyperCycle“), galimybėmis, geriausios atvirojo kodo alternatyvos 2026 m. automatizuotam DI kūrimui yra „H2O.ai“, „PyCaret“ ir „Auto-Sklearn“. Šie įrankiai suteikia automatinio funkcijų inžinerijos, modelių pasirinkimo ir hiperparametrų derinimo galimybes, kurios atitinka „4Paradigm“ tikslą supaprastinti DI diegimą įmonėse.

 

Geriausios atvirojo kodo „AutoML“ alternatyvos (2026 m.)

• H2O.ai (atvirasis kodas): labai efektyvi automatizuotam mašininiam mokymuisi, ypač su struktūrizuotais / lenteliniais duomenų rinkiniais, užtikrinanti gerą modelio interpretuojamumą.

• PyCaret: atvirojo kodo, mažai kodo reikalaujanti mašininio mokymosi biblioteka Python kalba, kuri automatizuoja mašininio mokymosi darbo eigas, todėl tai yra stipri ir lengva alternatyva greitam prototipų kūrimui.

• „Auto-Sklearn“: sukurta remiantis „Scikit-learn“, ši sistema automatizuoja algoritmų pasirinkimo ir hiperparametrų derinimo procesą. Hiperparametrų derinimas – tai mašininio mokymosi modelio konfigūracijos nustatymų, apibrėžtų prieš mokymą, optimizavimo procesas, siekiant maksimaliai padidinti našumą ir tikslumą. Tai apima parametrų derinių, tokių kaip mokymosi greitis arba tinklo architektūra, testavimą, siekiant išvengti nepakankamo pritaikymo / per didelio pritaikymo. Įprasti metodai apima rankinį derinimą, tinklelio paiešką, atsitiktinę paiešką ir Bajeso optimizavimą. Pagrindinės sąvokos – parametrai ir hiperparametrai: parametrai (pvz., svoriai) yra išmokstami iš duomenų mokymo metu, o hiperparametrus iš anksto nustato inžinierius. Kodėl verta derinti? Tai tiesiogiai veikia modelio struktūrą ir funkciją, užtikrindama geriausią įmanomą našumą su nematomais duomenimis. Pavyzdžiai: mokymosi greitis, paketo dydis, optimizavimo tipas (optimizavimo priemonės yra matematiniai algoritmai, kurie koreguoja mašininio mokymosi modelio parametrus, pvz., svorius ir paklaidas, kad sumažintų nuostolių funkciją. Sumažindami skirtumą tarp numatytų ir faktinių verčių, jie leidžia modeliui mokytis ir pasiekti tiksliausią formą), medžių gylis, paslėptų sluoksnių skaičius ir neuronai neuroniniame tinkle.

 

• TPOT: automatizuotas konvejerio įrankis, optimizuojantis mašininio mokymosi konvejerius naudojant genetinį programavimą.

 

• MLJAR: automatizuota mašininio mokymosi sistema, teikianti švarų, suprantamą kodą duomenų valymui, funkcijų inžinerijai ir modelio mokymui.

 

Atvirojo kodo DI programų kūrimo priemonės (2026 m.)

 

Skirtos kurti ištisines DI programas, panašias į „4Paradigm“ platforminius sprendimus:

 

• Dify: atvirojo kodo, gamybai paruošta DI programų kūrimo priemonė.

 

• Langflow: patogi naudoti priemonė vizualinėms DI darbo eigoms kurti.

 

• n8n: galinga, savarankiškai talpinama darbo eigų automatizavimo priemonė techninėms komandoms.

 

Pagrindiniai atvirojo kodo pagrindų modeliai (2026 m.)

Organizacijoms, norinčioms diegti atvirojo svorio modelius, panašius į „4Paradigm“ patentuotą „SageGPT“:

• „DeepSeek-R1“ / „V3“: pirmaujantis Kinijos atvirojo svorio modelis, pripažintas dėl didelio našumo samprotaujant.

• „Qwen3“ / „Qwen3-Coder“: pažangus „Alibaba“ atvirojo svorio modelis, tinkantis agentinėms darbo eigoms.

• GLM-4: labai pajėgus atvirojo kodo modelis, sukurtas „Zhipu AI“.

 

Lyginamoji apžvalga

Nors „4Paradigm“ yra pirmaujantis patentuotas, įmonės lygio dirbtinio intelekto tiekėjas Kinijoje, šios atvirojo kodo alternatyvos leidžia organizacijoms išlaikyti duomenų suverenitetą ir sumažinti licencijavimą.

 

Amerikoje šis dalykas dar nėra subrendęs:

 

„Recursive Superintelligence“, įkurta buvusių „Google“, „Meta“ ir „OpenAI“ tyrėjų, yra didėjančių pastangų automatizuoti dirbtinio intelekto kūrimą dalis.

 

Tokios įmonės kaip „Anthropic“ ir „OpenAI“ praėjusių metų pabaigoje išleido naujas dirbtinio intelekto sistemas, kurios gana gerai rašo kompiuterinį kodą.

 

Pastaraisiais mėnesiais ši technologija sparčiai pakeitė Silicio slėnio inžinierių kūrimo, testavimo ir modifikavimo būdus. Jei dirbtinio intelekto sistema gali rašyti kodą, ji gali padėti paspartinti tokių įvairių dalykų kaip teksto redaktoriai ir socialinės žiniasklaidos programėlės kūrimą.

 

Dabar daugelis pirmaujančių pasaulio tyrėjų mano, kad DI netrukus bus pakankamai galinga, kad galėtų tobulėti be didelės žmonių kūrėjų pagalbos.

 

„DI yra kodas. O dabar DI gali koduoti“, – sakė patyręs tyrėjas Richardas Socheris. „Ingredientai tam yra.“

 

Neseniai dr. Socheris kartu su septyniais kitais tyrėjais įkūrė įmonę, siekiančią šio stulbinančio tikslo, kuris dažnai vadinamas „rekursiniu savęs tobulinimu“.

 

Jo įkurta įmonė „Recursive Superintelligence“ pritraukė daugiau nei 650 mln. JAV dolerių iš rizikos kapitalo įmonių, įskaitant „Google Ventures“ ir „Greycroft“, bei lustų gamybos gigantų „Nvidia“ ir „AMD“. Šešių mėnesių senumo įmonė, turinti biurus San Franciske ir Londone, turi mažiau nei 30 darbuotojų. Tačiau dabar jos vertė viršija 4 milijardus dolerių.

 

Bendrovės nereikėtų painioti su „Ricursive Intelligence“, kuri siekia panašaus tikslo ir kurios vertė taip pat siekia 4 milijardus dolerių. Žymūs dirbtinio intelekto startuoliai „Anthropic“ ir „OpenAI“ taip pat siekia rekursinio savęs tobulinimo, kuris jau dešimtmečius yra Silicio slėnio technologų manija.

 

Dr. Socheris anksčiau vadovavo verslo programinės įrangos gamintojos „Salesforce“ dirbtinio intelekto tyrimams ir buvo dirbtinio intelekto startuolio „You.com“ generalinis direktorius. Tarp septynių jo įkūrėjų yra žymūs tyrėjai iš daugelio pirmaujančių pramonės dirbtinio intelekto įmonių, įskaitant Joshą Tobiną, Jeffą Clune'ą ir Timą Shi, visi iš „OpenAI“, ir Yuandongą Tianą iš „Meta“.

 

Daugelis šių tyrėjų specializuojasi dirbtinio intelekto kūrimo srityje, vadinamoje „atvira pabaiga“. Tai apima programinės įrangos sistemų, kurios gali veikti dienas, mėnesius ar net metus, kūrimą, siekiant tyrėjų nustatytų tikslų.

 

„Recursive Superintelligence“ taip pat pasamdė Peterį Norvigą, kuris 25 metus dirbo „Google“ tyrimų direktoriumi ir kartu parašė dirbtinio intelekto vadovėlį („Dirbtinis intelektas: modernus požiūris“), kuris jau tris dešimtmečius yra universitetų standartas.

 

Rekursyvumas – terminas, dažnai vartojamas tarp matematikų ir kompiuterių programuotojų, reiškia matematinę funkciją, kuri pati save maitina. Rekursyviai procedūrai sugeneravus informaciją, ji panaudoja tą informaciją kažkam kitam generuoti ir taip toliau.

 

Nors daugelis tyrėjų optimistiškai vertina idėją, kad dirbtinis intelektas rekursyviai save tobulina, kiti pabrėžia, kad dabartinės technologijos dar toli gražu nėra tokios, kad žmones būtų galima pašalinti iš ciklo. Žmonės, kaip ir dr. Socheris, vis tiek turi generuoti naujas idėjas, kurios skatina dirbtinio intelekto plėtrą.

 

Tačiau tikslas – perkelti vis daugiau darbo į mašinas, įskaitant naujų idėjų generavimą.

 

„OpenAI“ teigė, kad dabar kuria „automatizuotą dirbtinio intelekto tyrėją“. „Iki rudens bendrovė tikisi turėti sistemą, kuri galėtų atlikti „mažiau patyrusio“ tyrėjo darbą“, – teigė „OpenAI“ generalinis direktorius Samas Altmanas. Panašios pastangos dedamos ir kitose pirmaujančiose bendrovėse.

 

Dr. Socheris teigė, kad jo startuoliui prireiks metų, kad sukurtų tokią technologiją, kokią jis ir jo bendraįkūrėjai įsivaizdavo. Bendrovė tikisi galiausiai pritaikyti šią technologiją kitose srityse, pavyzdžiui, vaistų kūrime ir kituose biologiniuose tyrimuose.

 

(„The New York Times“ padavė į teismą „OpenAI“ ir „Microsoft“, teigdami, kad pažeidžiamos su dirbtinio intelekto sistemomis susijusio naujienų turinio autorių teisės. Abi bendrovės neigė ieškinio teiginius.)“ [1]

1. Notable Researchers Join $4 Billion Effort to Build Self-Improving A.I. Metz, Cade.  New York Times (Online) New York Times Company. May 13, 2026.

Notable Researchers Join $4 Billion Effort to Build Self-Improving A.I.

What is the example of a Chinese company, seeking to automate the creation of artificial intelligence?

 

A primary example of a Chinese company seeking to automate the creation of artificial intelligence is 4Paradigm, which focuses heavily on Automated Machine Learning (AutoML) platforms to help enterprises build AI with minimal human intervention.

As of 2026, several Chinese tech giants are advancing this goal:

•           Alibaba Cloud: Offers a Machine Learning Platform for AI (PAI) that includes AutoML, designed to automatically optimize algorithms and build custom AI models for enterprise users.

•           Baidu: A major player in AutoML, using it to develop AI applications without requiring extensive data science expertise.

•           4Paradigm: Uses full-stack AutoML algorithms to handle tedious, manual tasks, aiming to make AI adoption faster and simpler for sectors like finance and manufacturing.

•           Tencent/Alibaba: These companies are heavily integrating "agentic" AI—AI that can autonomously create, test, and fix other AI models and code—into their ecosystems.

 

 

 

These firms aim to democratize AI development, allowing businesses to "act as a commander and tell it what to do" rather than hand-coding every element.

 

 

What are open source alternatives for the Chinese company seeking to automate the creation of artificial intelligence, called 4Paradigm?

 

 

Based on the capabilities of 4Paradigm—which focuses on enterprise AutoML, decision-making AI, and automated machine learning (Sage HyperCycle)—the top open-source alternatives in 2026 for automated AI development include H2O.ai, PyCaret, and Auto-Sklearn. These tools provide capabilities for automated feature engineering, model selection, and hyperparameter tuning, which align with 4Paradigm's focus on simplifying AI adoption for enterprises.

 

 

Top Open-Source AutoML Alternatives (2026)

•           H2O.ai (Open Source): Highly effective for automated machine learning, particularly with structured/tabular datasets, offering strong model interpretability.

•           PyCaret: An open-source, low-code machine learning library in Python that automates machine learning workflows, making it a strong, lightweight alternative for rapid prototyping.

•           Auto-Sklearn: Built on top of Scikit-learn, this framework automates the process of algorithm selection and hyperparameter tuning. Hyperparameter tuning is the process of optimizing a machine learning model's configuration settings—defined before training—to maximize performance and accuracy. It involves testing combinations of parameters, such as learning rates or network architecture, to prevent underfitting/overfitting. Common techniques include manual tuning, Grid Search, Random Search, and Bayesian Optimization. Key Concepts - Parameters vs. Hyperparameters: Parameters (e.g., weights) are learned from data during training, while hyperparameters are set by the engineer beforehand. Why Tune? It directly impacts model structure and function, ensuring the best possible performance on unseen data. Examples: Learning rate, Batch size, Optimizer type (Optimizers are mathematical algorithms that adjust the parameters of a machine learning model, such as weights and biases, to minimize the loss function. By reducing the difference between predicted and actual values, they enable the model to learn and reach its most accurate form.), Depth of trees, Number of hidden layers, and Neurons in a neural network.

•           TPOT: An automated pipeline tool that optimizes machine learning pipelines using genetic programming.

•           MLJAR: An automated machine learning framework that provides clean, understandable code for data cleaning, feature engineering, and model training.

 

 

Open Source AI Application Builders (2026)

For building end-to-end AI applications similar to 4Paradigm's platform-centric solutions:

•           Dify: An open-source, production-ready AI app builder.

•           Langflow: A user-friendly tool for creating visual AI workflows.

•           n8n: A powerful, self-hostable workflow automation tool for technical teams.

 

 

Key Open-Source Foundation Models (2026)

For organizations looking to deploy open-weight models similar to 4Paradigm's proprietary SageGPT:

•           DeepSeek-R1 / V3: A leading Chinese open-weight model recognized for high performance in reasoning.

•           Qwen3 / Qwen3-Coder: An advanced open-weight model from Alibaba suitable for agentic workflows.

•           GLM-4: A highly capable open-source model developed by Zhipu AI.

 

 

Comparative Overview

While 4Paradigm is a top proprietary, enterprise-level AI vendor in China, these open-source alternatives allow organizations to maintain data sovereignty and reduce licensing.

 

 

In America this thing is not mature yet:

 

“Recursive Superintelligence, founded by former Google, Meta and OpenAI researchers, is part of a growing effort to automate the creation of artificial intelligence.

 

Companies like Anthropic and OpenAI released new A.I. systems late last year that were particularly good at writing computer code.

 

In recent months, the technology has rapidly remade the way that Silicon Valley’s engineers build, test and modify new software applications. If an artificial intelligence system can write code, it can help accelerate the development of things as varied as word processors and social media apps.

 

Now, many of the world’s leading researchers believe that A.I. will soon be powerful enough to improve itself with little or no help from human developers.

 

“A.I. is code. And now, A.I. can code,” a veteran researcher, Richard Socher, said. “The ingredients are there.”

 

Dr. Socher recently founded, with seven other researchers, a company to pursue this mind-bending goal, which is often called “recursive self-improvement.”

 

His start-up, Recursive Superintelligence, has raised more than $650 million from venture capital firms including Google Ventures and Greycroft and the chip-making giants Nvidia and AMD. The six-month-old company, which has offices in San Francisco and London, has fewer than 30 employees. But it is now valued at more than $4 billion.

 

The company should not be confused with Ricursive Intelligence, which is pursuing a similar goal and is also valued at $4 billion. The prominent A.I. start-ups Anthropic and OpenAI are also chasing recursive self-improvement, which has been an obsession among Silicon Valley technologists for decades.

 

Dr. Socher was previously head of A.I. research at the business software maker Salesforce and chief executive of the A.I. start-up You.com. His seven co-founders include notable researchers from many of the industry’s leading A.I. companies, including Josh Tobin, Jeff Clune and Tim Shi, all from OpenAI, and Yuandong Tian from Meta.

 

Many of these researchers specialize in a kind of A.I. development called “open-endedness.” This involves building software systems that can run for days, months or even years in pursuit of goals set by the researchers.

 

Recursive Superintelligence has also hired Peter Norvig, who spent 25 years as director of research at Google and co-wrote an A.I. textbook (“Artificial Intelligence: A Modern Approach”) that has been a standard inside universities for three decades.

 

Recursion, a term that is common among mathematicians and computer programmers, refers to a mathematical function that feeds itself. After a recursive procedure generates information, it uses that information to generate something else — and so on.

 

Though many researchers are bullish on the idea of A.I.’s recursively improving itself, others point out the current technology is long way from the point where humans can be removed from the loop. Humans — like Dr. Socher — must still generate the new ideas that drive A.I. development forward.

 

The aim, however, is to push more and more work onto machines, including the generation of new ideas.

 

OpenAI has said it is now building an “automated A.I. researcher.” By the fall, the company hopes to have a system that can do the work of a “less experienced” researcher, said Sam Altman, OpenAI’s chief executive. Similar efforts are underway at other leading companies.

 

Dr. Socher said his start-up would need years to build the kind of technology that he and his co-founders envisioned. The company hopes to eventually apply the technology to other fields, such as drug discovery and other kinds of biological research.

 

(The New York Times has sued OpenAI and Microsoft, claiming copyright infringement of news content related to A.I. systems. The two companies have denied the suit’s claims.)” [1]

 

1. Notable Researchers Join $4 Billion Effort to Build Self-Improving A.I. Metz, Cade.  New York Times (Online) New York Times Company. May 13, 2026.

Maskva yra suvaržyta energetikos politikos požiūriu: Trumpas pertvarko energetikos rinką. Sankcijos Rusijai yra tik priemonė įgyti didesnę įtaką ir užsitikrinti verslą Europoje ir Artimuosiuose Rytuose. JAV korporacijos pelnosi iš naujų sutarčių.

„ami. BERLYNAS. Rusijos konfliktas su Ukraina vėl daro tiesioginį poveikį Europos naftos tiekimui. Neseniai Vengrija ir Slovakija vėl buvo nutrauktos Rusijos naftos tiekimo, nes per kovas Ukrainoje buvo apgadintas naftotiekis. Kijeve užsienio reikalų ministras Andrijus Sybiha prevenciškai paskelbė degančio naftotiekio nuotraukas ir įvardijo Rusiją kaip kaltininkę, siekdamas užkirsti kelią bet kokiems Vengrijos kaltinimams. Slovakijos vyriausybė pareiškė, kad jos energijos tiekimas išlieka saugus; ji pažymėjo, kad turi pakankamai atsargų ir tikisi greito tiekimo atnaujinimo.

 

Tai, kad Vengrija ir Slovakija vis dar importuoja rusišką naftą, lemia JAV joms suteiktų Rusijai sankcijų išimtis. Juk pagrindinis Vašingtono ir ES tikslas yra sustabdyti rusiškos naftos ir dujų pardavimą, siekiant ištuštinti Maskvos karinius rezervus. Ši strategija apima politinį spaudimą, pavyzdžiui, Indijai, kad sumažintų jos naftos importą.

 

Rusijos „šešėlinis laivynas“, kuris gabena naftą, taip pat patiria vis didesnį spaudimą. Sausio mėnesį Vokietijos federalinė policija privertė tanklaivį Baltijos jūroje pirmą kartą grįžti atgal tuo metu, kai Prancūzijos karinis jūrų laivynas Viduržemio jūroje perėmė kitą laivą. Prieš tai kiti su šešėliniu laivynu susiję tanklaiviai buvo apgadinti dėl sprogimų per atakas Juodojoje jūroje, taip pat prie Afrikos krantų. Dėl to padidėjo draudimo įmokos ir atitinkamai krovinių gabenimo tarifai, todėl naftos eksportas tapo brangesnis. Be to, ES ketinimas šį mėnesį įvesti sankcijas Gruzijos naftos terminalui Kulevi mieste – tariamai už embargo Rusijai pažeidimus – reikštų reikšmingą naują įvykį. Pasak šaltinių Briuselyje, ES niekada anksčiau nebuvo taikiusi „energetikos sankcijų“ trečiajai šaliai.

 

Tuo tarpu JAV plečia savo geopolitinę įtaką energetikos sektoriuje visoje Europoje ir Artimuosiuose Rytuose. Remiantis analitikos bendrovės „S&P Global“ duomenimis, ES praėjusiais metais 78 proc. augančio suskystintų gamtinių dujų (SGD) importo importavo iš JAV. Ankstesniais metais ši dalis vis dar siekė 58 proc. Tuo pačiu metu JAV verčia Rusijos energetikos bendroves pasitraukti iš Europos rinkos. Vašingtone pareigūnai yra mažiau išrankūs, nei jų kolegos Briuselyje, kai kalbama apie grasinimus sankcijomis trečiosioms šalims – tačiau jie pasirodo esą sėkmingi.

 

Pavyzdžiui, dėl grasinimų sankcijomis Serbijos vyriausybė pradėjo savo nacionalinės energetikos bendrovės NIS, kurioje Maskvoje įsikūrusi valstybinė milžinė „Gazprom“ turi daugumą akcijų, pardavimą Vengrijos įmonei MOL. Vokietijoje Švedto prie Oderio naftos perdirbimo gamyklos, kuri priklauso Rusijos konglomeratui „Rosneft“, nors šiuo metu ją administruoja Vokietijos valstybė, ateitis lieka neaiški.

 

Tuo tarpu sausio pabaigoje Rusijos energetikos grupė „Lukoil“, kuri daugiausia valdo naftos perdirbimo gamyklas, degalines ir Juodosios jūros dujų projektus Rumunijoje ir Bulgarijoje, paskelbė, kad parduos savo akcijas JAV investicinei grupei „Carlyle“. Taip prezidentas Donaldas Trumpas ne tik atveria naujas rinkas Amerikos produktams, tokiems kaip SGD, bet ir atveria duris investuotojams vykdyti verslo projektus vietoje.

 

Tai, kad sankcijos Rusijai tėra priemonė Maskvos geoekonominiam ir energetikos politikos suvaržymui, akivaizdu visoje Vakarų Azijoje: Turkijoje, Sirijoje, Irake ir Kaukazo regione. Po Turkijos prezidento Recepo Tayyipo Erdoganas rugsėjo pabaigoje lankėsi pas Trumpą, siekdamas jį nuraminti dėl tarifų ir F-35 naikintuvų pirkimo. Turkija ne tik pasirašė ilgalaikes SGD tiekimo sutartis su JAV. Per ateinančius mėnesius sutartys buvo sudarytos ir su energetikos gigantais „Exxon“ bei „Chevron“ – bendradarbiaujant su Turkijos valstybine energetikos bendrove TPAO – dėl Turkijos naftos ir dujų atsargų plėtros.

 

Ne tik Venesueloje – po šalies prezidento nuvertimo – Trumpas siekia įtraukti JAV energetikos gigantus į žaidimą. „Bloomberg“ nurodo Libiją, Alžyrą, Iraką, Azerbaidžaną ir Kazachstaną kaip papildomas tikslines šalis. Agentūra taip pat cituoja Samanthą Carl-Yoder, kuri – vadovaujant Barackui Obamai ir per pirmąją Trumpo kadenciją – prižiūrėjo tarptautinę plėtrą, lydimą JAV įmonių, ir pažymėdama, kad Trumpo komanda „vykdo visą šią operaciją tokiu būdu, kokio nebuvo ankstesnėse administracijose, net ir respublikonų“.

 

Clay Neffui, „Chevron Upstream“ vadovui, tai reiškia: „Pragmatiška JAV energetikos politika kartu su patobulintu reguliavimu ir fiskalinės sistemos išteklių turtingose ​​šalyse sukuria aplinką,  kuri remia atsakingą investavimą.“ Ir šis šalių sąrašas dar nėra baigtinis. Sirijoje – buvusioje Rusijos sąjungininkėje, kuriai Trumpas gruodį panaikino ekonomines sankcijas, – JAV specialusis pasiuntinys šaliai tarpininkavo susitarimui tarp „Chevron“ ir vyriausybės Damaske. Pastaroji ketina eksploatuoti dujų ir naftos telkinius šalies šiaurės rytuose, kurie anksčiau buvo kurdų kontroliuojami. Prie šių pastangų prisijungia JAV korporacijos „Baker Hughes“ ir „Argent LNG“, taip pat Saudo Arabijos naftos ir dujų telkinių įrangos tiekėja TAQA. Naujienų agentūra „Reuters“ cituoja „Argent“ generalinį direktorių Jonathaną Bassą, kuris sakė, kad jis džiaugiasi „galėdamas įgyvendinti JAV prezidento Donaldo Trumpo ir Sirijos prezidento Ahmedo al-Sharaa vizijas ir išvesti šalį iš tamsos į šviesą“.

 

Azerbaidžane būtent Trumpo specialusis pasiuntinys Steve'as Witkoffas tarpininkavo susitarimui su „Exxon“ dėl netradicinių naftos atsargų eksploatavimo šalyje. Tuo tarpu pats Trumpas anksčiau, rugpjūtį, tarpininkavo preliminariam taikos susitarimui tarp Azerbaidžano ir Armėnijos. Tai apima ambicingą prekybos kelio, vadinamo „Trumpo maršrutu“, einančio iš Azerbaidžano, planą. per Armėniją, palei Irano sieną ir į Turkiją.

 

Jo viceprezidentas J. D. Vance'as jau nuskynė geoekonominį derlių. Praėjusią savaitę vykusio vizito metu jis pasirašė branduolinį susitarimą, kurio vertė, kaip pranešama, siekia devynis milijardus dolerių. Nuo šiol elektra bus gaminama naudojant naujus Amerikos branduolinius reaktorius, o ne senus Rusijos. Vance'as tai apibūdina kaip „klasikinę abipusiai naudingą situaciją“. Maskvoje, kurios įtakos sferoje abi šalys jau seniai gyveno, laikraštis „Kommersant“ komentavo taip: „Baku ir Jerevanas pasirinko Amerikos kelią.“ [1]

 

Jei šis judėjimas veiktų prieš Iraną ir Kiniją, Amerikos įmonės galėtų kontroliuoti didelį kiekį pasaulinių stabilios iškastinės energijos rezervų, reikalingų dirbtinio intelekto revoliucijai. Tai leistų tiek Vakarų Europą prislėgti aukštomis kainomis, tiek prislėgti  Kiniją, likusią be pigios Irano energijos. Kol kas tai nepasiteisino. Vakarų Europa turi kosmoso lygio aukštas iškastinės energijos kainas, su ja viskas, kaip apskaičiuota, o va Iranas ir Kinija nuėjo sudėtingesniu keliu. Paradoksalu, bet dronų ir raketų spiečių revoliucija Irane sumažina Vakarų galimybes dominuoti dirbtinio intelekto revoliucijoje.

 

2026 m. gegužės mėn. geopolitinė situacija patvirtina, kad Irano konflikto, dirbtinio intelekto plėtros ir energetinio saugumo sankirta sukuria paradoksalių rezultatų. Strategija, kuria siekiama panaudoti energijos kontrolę, siekiant sustiprinti galią prieš oponentus, susiduria su sunkumais, kylančiais dėl naujų, pigių technologijų.

 

Štai situacijos analizė, pagrįsta 2026 m. įvykiais:

 

• Irano asimetrinių dronų strategija: Iranas sėkmingai panaudojo nebrangius dronus ir raketų spiečius, tokius, kaip „Shahed-136“, siekdamas sutrikdyti JAV ir sąjungininkų operacijas, atskleisdamas brangių gynybos sistemų trūkumus. Tai sukūrė „kaina už nužudymą“ spąstus, kai brangios Vakarų raketos naudojamos pigiems dronams perimti, o tai labai apkrauna išteklius.

 

• Poveikis JAV dirbtinio intelekto dominavimui: Nors JAV pajėgos smarkiai naudoja dirbtinį intelektą taikiniams Irane, vykstantis pigių dronų karas eikvoja išteklius ir pajėgas, trukdydamas visiškai sutelkti dėmesį į dirbtinio intelekto plėtros spartinimą, siekiant dominuoti Kiniją.

 

• Vakarų Europos energijos krizė: Europa patiria dideles iškastinio kuro kainas, o importo sąskaitos išaugo daugiau, nei 22 mlrd. eurų. (25,7 mlrd. JAV dolerių) po Hormūzo sąsiaurio sutrikdymo. Tai sukėlė didžiulę ekonominę įtampą ES ir patvirtino susirūpinimą dėl deindustrializuojančios energetinės priklausomybės.

 

• Kinijos pozicija: Nors Kinija yra pagrindinė Irano naftos pirkėja, ji naudojasi šiais sutrikimais, kad paspartintų perėjimą prie švarių technologijų – pramonės šakos, kurioje jau pirmauja. Krizė sustiprina Kinijos pastangas padaryti savo pramonę energetiškai nepriklausomą ir tvaresnę, pasitelkiant atsinaujinančius energijos šaltinius ir baterijas.

 

Padėtis rodo, kad nors JAV išlaiko didelius iškastinio kuro pajėgumus, pigus ir decentralizuotas Irano dronų ir raketų karo pobūdis apsunkina Amerikos įmonėms galutinai kontroliuoti „stabilią iškastinio kuro energiją“, reikalingą netrukdomai dirbtinio intelekto revoliucijai, nes tradicinė energetikos infrastruktūra yra pažeidžiama sutrikimų.

 

1. Moskau wird energiepolitisch eingedämmt: Trump krempelt den Energiemarkt um. Sanktionen gegen Russland sind nur ein Mittel, um mehr Einfluss Geschäft in Europa und Vorderasien zu erlangen. US-Konzerne profitieren durch neue Verträge. Frankfurter Allgemeine Zeitung; Frankfurt. 16 Feb 2026: 20.

Moscow Is Being Contained in Terms of Energy Policy: Trump is overhauling the energy market. Sanctions against Russia are merely a means to gain greater influence and secure business in Europe and the Near East. U.S. corporations are profiting from new contracts.

 

“ami. BERLIN. Russia’s conflict with Ukraine is once again having direct repercussions on Europe’s oil supply. Recently, Hungary and Slovakia have once again been cut off from Russian oil deliveries because the pipeline was damaged during fighting in Ukraine. In Kyiv, Foreign Minister Andriy Sybiha preemptively posted photos of the burning pipeline and identified Russia as the culprit, aiming to head off any accusations of blame from Hungary. The Slovak government stated that its energy supply remained secure; it noted that it possessed sufficient reserves and anticipated a speedy resumption of deliveries.

 

The fact that Hungary and Slovakia are still importing Russian oil at all is due to an exemption from the Russia sanctions granted to them by the USA. Washington and the EU’s primary objective, after all, is to halt the sale of Russian oil and gas in order to deplete Moscow’s military chest. This strategy includes exerting political pressure—for instance, on India—to reduce its oil imports.

 

Russia’s "shadow fleet," which transports the oil, is also coming under increasing pressure. In January, the German Federal Police forced a tanker in the Baltic Sea to turn back for the first time, while the French Navy intercepted another vessel in the Mediterranean. Prior to this, other tankers linked to the shadow fleet had sustained damage from explosions during attacks in the Black Sea, as well as off the coast of Africa. This drove up insurance premiums—and consequently freight rates—making oil exports more expensive. Furthermore, the EU’s reported intention to impose sanctions this month against the Georgian oil terminal at Kulevi—allegedly for violations of the embargo against Russia—would mark a significant new development. According to sources in Brussels, the EU has never before imposed "energy sanctions" against a third country.

 

Meanwhile, the USA is expanding its geopolitical influence in the energy sector across Europe and the Near East. According to data from the analytics firm S&P Global, the EU sourced 78 percent of its growing imports of liquefied natural gas (LNG) from the USA last year. In the previous year the share had still stood at 58 percent. In parallel, the USA is forcing a withdrawal of Russian energy companies from the European market. In Washington, officials are less squeamish than their counterparts in Brussels when it comes to threatening sanctions against third countries—yet they are proving successful.

 

For instance, as a result of threatened sanctions, the Serbian government has initiated the sale of its national energy company, NIS—in which the Moscow-based state-owned giant Gazprom holds a majority stake—to the Hungarian firm MOL. In Germany, the future remains uncertain for the refinery in Schwedt an der Oder, which is owned by the Russian conglomerate Rosneft, albeit currently under German state administration.

 

Meanwhile, in late January, the Russian energy group Lukoil—which primarily operates refineries, gas stations, and Black Sea gas projects in Romania and Bulgaria—announced that it would sell its holdings to the US investment group Carlyle. In doing so, President Donald Trump is not only opening up new markets for American products—such as LNG—but also opening the door for investors to pursue business ventures on the ground.

 

The fact that sanctions against Russia serve merely as a tool for the geo-economic and energy-policy containment of Moscow is evident across Western Asia: in Turkey, Syria, Iraq, and the Caucasus region. After Turkish President Recep Tayyip Erdoğan visited Trump in late September—seeking to placate him regarding tariffs and the purchase of F-35 fighter jets—Turkey did more than just sign long-term LNG supply contracts with the USA. In the months that followed, contracts were also concluded with the energy giants Exxon and Chevron—in partnership with the Turkish state-owned energy company TPAO—for the development of Turkish oil and gas reserves.

 

It is not only in Venezuela—following the ousting of the country's president—that Trump seeks to bring US energy giants into the game. Bloomberg lists Libya, Algeria, Iraq, Azerbaijan, and Kazakhstan as additional target countries. The agency also quotes Samantha Carl-Yoder, who—under the administration of Barack Obama and during Trump’s first term—oversaw the international expansion accompanied by U.S. companies—noting that Trump’s team "is conducting this whole operation in a manner unprecedented under previous administrations, even Republican ones."

 

For Clay Neff, head of Chevron Upstream, this translates as follows: "Pragmatic U.S. energy policy, combined with improved regulatory and fiscal frameworks in resource-rich nations, creates an environment that supports responsible investment." And this list of countries is not yet complete. In Syria—a former Russian ally against which Trump lifted economic sanctions in December—the U.S. Special Envoy for the country brokered an agreement between Chevron and the government in Damascus. The latter intends to to exploit the gas and oil deposits in the country's northeast, which had previously been under Kurdish control. Joining the effort are the US corporations Baker Hughes and Argent LNG, along with the Saudi oil and gas field equipment supplier TAQA. The Reuters news agency quotes Argent CEO Jonathan Bass as saying he is delighted "to realize the visions of US President Donald Trump and Syrian President Ahmed al-Sharaa, and to lead the country from darkness into the light."

 

In Azerbaijan, it was Trump’s special envoy, Steve Witkoff, who brokered a deal with Exxon to exploit unconventional oil reserves in the country. Trump himself, meanwhile, had previously brokered a preliminary peace agreement between Azerbaijan and Armenia in August. This includes an ambitious plan for a trade route—dubbed the "Trump Route"—running from Azerbaijan through Armenia, along the Iranian border, and into Turkey.

 

His Vice President, J.D. Vance, has now reaped the geoeconomic harvest. During a visit last week, he signed a nuclear agreement reportedly worth nine billion dollars. Going forward, electricity is to be generated using new American nuclear reactors rather than the old Russian ones. Vance describes this as a "classic win-win situation." In Moscow—within whose sphere of influence both nations had long resided—the newspaper *Kommersant* commented as follows: "Baku and Yerevan have chosen the American path." [1]

 

If this movement would work against Iran and China, then American companies could control significant amount of world’s reserve stable fossil energy needed for AI revolution. That would allow to keep down both Western Europe with high prices and to keep down China without cheap Iran’s energy. So far this didn’t pan out. Western Europe has it’s sky-high fossil energy prices all right, Iran and China are coming out on a more complicated way. Paradoxically, revolution of drone and missile swarms in Iran reduces the chances of the West to dominate revolution of AI.

 

The geopolitical landscape as of May 2026 confirms that the intersection of the Iran conflict, AI development, and energy security is creating paradoxical outcomes. The strategy to use energy control to leverage power over opponents is struggling against new, low-cost technologies.

 

Here is an analysis of the situation based on 2026 developments:

 

•           Iran’s Asymmetric Drone Strategy: Iran has successfully utilized inexpensive drones and missile swarms, such as the Shahed-136, to disrupt U.S. and allied operations, exposing weaknesses in high-cost defense systems. This has created a "cost-per-kill" trap where expensive Western missiles are used to intercept cheap drones, putting significant strain on resources.

•           Impact on U.S. AI Dominance: While U.S. forces are heavily leveraging AI for targeting in Iran, the ongoing, low-cost drone war acts as a drain on resources and forces, hindering the ability to focus entirely on accelerating AI development for dominance over China.

•           Western Europe Energy Crunch: Europe is experiencing high fossil energy prices, with import bills rising by over €22 billion ($25.7 billion) following the disruption of the Strait of Hormuz. This has placed massive economic strain on the EU, validating concerns about energy reliance.

•           China’s Positioning: Despite being a major purchaser of Iranian oil, China is leveraging the disruption to accelerate its shift toward clean technologies, an industry it already leads. The crisis strengthens China’s push to make its industry more energy-independent and sustainable through renewables and batteries.

 

The situation shows that while the U.S. maintains significant fossil energy capacity, the low-cost, decentralized nature of Iran’s drone and missile warfare makes it difficult for American companies to definitively control the "stable fossil energy" needed for an unimpeded AI revolution, as traditional energy infrastructure is vulnerable to disruption.

 

1. Moskau wird energiepolitisch eingedämmt: Trump krempelt den Energiemarkt um. Sanktionen gegen Russland sind nur ein Mittel, um mehr Einfluss Geschäft in Europa und Vorderasien zu erlangen. US-Konzerne profitieren durch neue Verträge. Frankfurter Allgemeine Zeitung; Frankfurt. 16 Feb 2026: 20.

Aitri diskusija dėl augalų apsaugos

„Ūkininkų asociacija skundžiasi augalų apsaugos produktų trūkumu. Aplinkosaugininkai priešinasi. Žemės ūkio ministras Raineris sukelia painiavą pareiškimu dėl pesticidų.

 

Federalinis žemės ūkio ministras Alois Raineris (CSU) praneša, kad įtraukė terminą „pesticidai“ į savo ministerijos „raudonąjį sąrašą“. Remiantis *Bavarijos žemės ūkio savaitraščio* pranešimu, Raineris techninio pokalbio metu pareiškė, kad prieštarauja terminui „pesticidai“ – žodžiui, kurį ministerijoje pakeitė žodžiu „augalų apsauga“. Tai kelia klausimų. Juk „pesticidai“ yra oficialus cheminių ar biologinių medžiagų, naudojamų apsaugoti nuo kenksmingų gyvūnų, augalų, grybų ir mikroorganizmų, pavadinimas. Šį terminą vartoja tarptautinės organizacijos ir Europos Sąjunga. Rainerio ministerija taip pat privalo jį vartoti savo darbe.

 

„Augalų apsaugos produktai“ nėra nei savaime geresni, nei blogesni už kitus pesticidus; veikiau tai yra specifinis pogrupis. Jie reiškia tuos pesticidus, kurie naudojami žemės ūkyje, miškininkystėje ir sodininkystėje, siekiant apsaugoti auginamus augalus. augalai. Kiti pesticidai, žinomi kaip biocidai, naudojami kenkėjams, tokiems kaip žiurkės ir pelės, kontroliuoti.

 

Paklausta, ką ministras Raineris turėjo omenyje techninės diskusijos metu, jo ministerija paskelbė tokį pareiškimą: „Pastaba atspindi ministerijos įsipareigojimą teisingai vartoti terminą „augalų apsaugos priemonės“ ir skatinti objektyvią, mokslu pagrįstą diskusiją. Todėl nebuvo manoma, kad reikalingos jokios vidinės direktyvos dėl komunikacijos. Ministerija atsisakė konkrečiai komentuoti termino „pesticidai“ vartojimą.“

 

Ši anekdotas parodo, koks ginčytinas tapo augalų apsaugos klausimas. Vokietijos ūkininkų asociacija (DBV) skelbia pavojų, įspėdama apie veiksmingų augalų apsaugos priemonių trūkumą. Johannas Meierhöferis iš DBV kaip puikų pavyzdį mini kritinę situaciją vaisių auginimo srityje. Kaip DBV augalininkystės vadovas, jis atkreipia dėmesį į žalą, kurią daro dėmėtoji muselė – vaisinė muselė, užkrečianti vyšnias, uogas ir vynuoges. Kenkėjų kiaušinėlių dėjimas į nokstančius vaisius lemia visišką derliaus praradimą, aiškina Meierhöferis. 2020 m. ES Komisija atsisakė atnaujinti dėl aplinkosaugos ir sveikatos problem, kad būtų išduotas insekticido tiakloprido leidimas; dėl to daugelį metų buvo suteikiami tik sezoniniai skubūs leidimai. „Todėl vaisių augintojams planavimo tikrumas buvo praktiškai nulinis“, – sako Maierhöfer. Nors produktas iš tiesų buvo reguliariai leidžiamas iš naujo nuo 2025 m. gruodžio mėn., jį galima naudoti tik kas dvejus metus. „Kadangi kenkėjai pasirodo kiekvienais metais, leidimas praktiškai bevertis“, – apgailestauja Maierhöfer. Problemų kyla ir lauko ūkiuose; ten ūkininkai taip pat pasikliauja skubiais leidimais, kad galėtų naudoti insekticidus nuo nendrinių lapgraužių – kenkėjų, kurie platina ligas tokiems augalams kaip cukriniai runkeliai ir bulvės.

 

Tačiau aplinkosaugininkai prieštarauja šiam teiginiui: „Vokietijoje dar niekada nebuvo leista naudoti tiek daug pesticidų, kiek šiandien“, – neseniai paskelbtame „faktų patikrinime“ apie augalų apsaugos produktų prieinamumą rašo BUND (Vokietijos aplinkos ir gamtos apsaugos federacija). Vien 2025 m. buvo patvirtinta beveik 30 000 produkto paraiškų. Taip pat netrūksta veikliųjų medžiagų; jų skaičius – šiuo metu 278 – išliko beveik pastaraisiais metais išliko stabili. Vokietijos augalų apsaugos pramonės asociacija (IVA) kritikuoja aplinkosaugos grupės vertinimą kaip „netikslų“. „Nuo 2019 m. buvo pašalintos 84 chemiškai susintetintos veikliosios medžiagos, o nė viena nauja šios kategorijos veiklioji medžiaga nebuvo autorizuota ES“, – teigė IVA. Naujai autorizuota medžiaga, pavyzdžiui, česnakų ekstraktas, negali kompensuoti šių nuostolių. Ūkininkams svarbiausias veiksnys yra tiesiog veiksmingų sprendimų prieinamumas.

 

Tiek žemės ūkio, tiek aplinkosaugos lobistai sutinka, kad augalų apsaugos produktų autorizacijos procedūras reikia reformuoti. Vienintelis trūkumas yra toks: viena pusė nori mažiau apribojimų, o kita – daugiau. Kai 2025 m. pabaigoje ES Komisija pasiūlė panaikinti dabartinį maksimalų dešimties metų augalų apsaugos produktų autorizacijos laikotarpį ir ateityje daugumai veikliųjų medžiagų suteikti neribotą autorizaciją, aplinkosaugos organizacijos išsakė griežtą kritiką. Jos teigė, kad atsisakymas periodinių pakartotinių vertinimų keltų pavojų tiek žmonių sveikatai, tiek aplinkai.

 

Žinomų tyrimų institucijų ekologai perspėjo, kad daugelis su augalų apsaugos produktais susijusių rizikų, pavyzdžiui, dirvožemio organizmams, dar nėra pakankamai ištirtos.

 

Vokietijos vandens valdymo sektorius taip pat išreiškė susirūpinimą, įspėdamas, kad dereguliavimo planai kelia grėsmę požeminiam vandeniui.

 

Kita vertus, federalinė žemės ūkio ministerija iš esmės palankiai įvertino pasiūlymą.

 

Ūkininkų asociacijos požiūriu, ES Komisijos planai gali būti tik mažas, pradinis žingsnis. Jie teigia, kad augalų apsaugos produktų veikliųjų medžiagų vertinimui reikalingas kitoks požiūris: kitaip nei anksčiau, dėmesys neturėtų būti sutelktas vien į tai, ar medžiaga yra potencialiai pavojinga. Lemiamas veiksnys turėtų būti faktinė rizika praktinėmis žemės ūkio naudojimo sąlygomis. „Naudojant apsaugos priemones, buferinės zonos reikalavimus ir ribotą naudojimo laikotarpį, būtų galima autorizuoti medžiagas, kurių veikliosios medžiagos anksčiau buvo neįtrauktos, su tam tikromis sąlygomis, kad tai įmanoma ir saugu tiek ūkininkams, tiek vartotojams“, – teigia Maierhöfer. Tačiau vis dar kyla aršių ginčų dėl to, ar toks perorientavimas būtų suderinamas su ES atsargumo principu.

 

Tiek Ūkininkų asociacija, tiek Žemės ūkio pramonės asociacija mato skubų reformos poreikį antrajame patvirtinimo proceso etape – Vokietijos valdžios institucijų atliekamame peržiūrėjime. Šios kritikos centre yra Federalinė aplinkos agentūra (UBA). Skirtingai nuo kitų susijusių agentūrų, UBA turi veto teisę. Ūkininkų asociacijos reikalauja, kad šis disbalansas būtų panaikintas. „Kodėl aplinkos apsauga yra svarbesnė nei, tarkime, sveikatos apsauga? Tvirtinimo procese turėtų būti vienodai atsižvelgiama į visus interesus“, – sako Meierhöfer. Tačiau federalinė vyriausybė neketina apriboti UBA veto teisės, kaip nurodė savo atsakyme į Žaliųjų partijos užklausą dėl augalų apsaugos.

 

Koalicijos sutartyje CDU/CSU ir SPD susitarė įgyvendinti augalų apsaugos produktų tvirtinimo proceso patobulinimus. 2025 m. vasarą įkurta projekto grupė jau davė pirminių rezultatų, sėkmingai spręsdama sistemos vėlavimus. Tai sveikintina tendencija, sako Meierhöfer. Tačiau pagrindinis iššūkis lieka neišspręstas: „Norint užtikrinti aprūpinimą maistu, mums reikia veiksmingos augalų apsaugos“, – teigia asociacijos atstovas. Ekologinis ūkininkavimas negali būti vienintelis sprendimas – tai jau matyti iš ribotos vartotojų paklausos ekologiškai pagamintam maistui. Tai taip pat reiškia, kad „visiškai be poveikio aplinkai augalų apsauga yra nerealistiška“. [1]

 

 

 1. Vergiftete Pflanzenschutzdebatte. Frankfurter Allgemeine Zeitung; Frankfurt. 16 Feb 2026: 20.   Von Katja Gelinsky, Berlin