国华的世界
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在近期针对伊朗的军事行动中，美国凭借其传统空中力量占据了制空权。美军对伊朗目标实施了猛烈打击，发起了超过13,000次空袭。然而，这种强大的实力与毁灭性的火力并未能阻止伊朗的反击。在这场始于2月28日、终于4月8日的39天冲突期间，伊朗向该地区各国发射了2,200多枚导弹和4,400多架无人机。伊朗的攻击导致至少8架美军飞机被毁或受损，多部美军雷达被击中，并造成7名美军人员丧生。截至本文撰写之时，伊朗政权依然稳固，并继续牢牢控制着霍尔木兹海峡。尽管从各项指标来看，美国的实力都远超伊朗，但它并未能实现这场战争的既定目标。
美国军方长期以来赖以确立竞争优势的技术主导地位正在减弱。与过去美国在隐身技术和精确制导武器方面保持显著领先的时代不同，在当今这一重塑战争形态的技术领域-即无人机和人工智能-美国将不再享有优势。与伊朗的冲突让美国初尝了新战争时代的滋味。新兴技术正在拉平华盛顿与其对手之间的实力差距。随着廉价无人机技术和人工智能能力的普及，较小的国家和非国家行为体获得了以弱胜强、越级打击的机会。这些对手如今能够打击美军后方基地，造成人员伤亡并损毁昂贵的美军战机。伊朗针对海湾地区美军基地的导弹袭击摧毁了一架E-3“哨兵”预警机。这一损失的影响远超该机3亿美元的造价，因为美军现有的E-3机队仅剩15架，且替代机型的研发计划尚需数年才能落实。此外，伊朗导弹还击中了5架KC-135“同温层加油机”以及多部美军地面雷达。
无人机不仅改变了战争的态势，也重塑了战争的经济格局。无论是在海湾地区还是其他地方，低成本的空中与海上无人机及导弹，都能摧毁价值远超自身的昂贵军事装备。乌克兰利用自杀式无人艇和反舰导弹重创了俄罗斯黑海舰队：在两年多的战事中，击沉了13艘舰艇，并使数十艘舰艇受损。一艘造价仅30万美元的无人艇，便能使价值数亿美元的海军战舰丧失战斗力。尽管美国仍拥有世界上最强大的军事力量，但尚未做好准备迎接由上述现实所定义的新战争时代。美军需要生产更多低成本无人机和拦截器，并更好地适应人工智能（AI）竞争的迫切需求。正如不制造飞机就无法集结空中力量、不建造舰船就无法掌控海洋一样，若不善用数据、获取算力并掌握AI模型的最佳应用之道，美军也无法在AI时代赢得胜利。为保持战场优势，美军必须设法高效整合这些新技术。这需要克服军种内部的文化与官僚体制障碍??，与私营部门建立更紧密的合作关系，并探索评估军事实力的新方法。然而，如果美军不能做出相应的调整，其在战场上面临的对手实力将日益与自己旗鼓相当。美国曾凭借技术优势确立了数十年的主导地位，如今却因任由这一领先优势严重流失而面临实力衰减的局面。
无人机博弈
长期以来，美国一直依靠技术创新在与对手的较量中占据优势。冷战初期，美国国防决策者寄望于核武器，以抵消苏联军队在欧洲的兵力数量优势。20世纪70年代，美国将信息革命引入军事规划；半导体、计算机网络及卫星技术的进步，使其在隐身系统、精确制导武器和全球定位系统（GPS）领域确立了领先地位。这些技术在1990-1991年的海湾战争中发挥了至关重要的作用，助力美军系统性地瓦解了伊拉克军队。在2003年入侵伊拉克的行动中，其效能更是令人瞩目——美军仅用三周时间便攻占了巴格达。2014年，五角大楼推出了“第三次抵消”战略，旨在利用机器人技术和人工智能（AI）来弥补中俄军队在兵力数量上的优势。该战略促使美军积极应用源自商业领域的AI技术，并让美国官员确信，他们能够借此巩固针对对手的持久技术优势。
然而这一次，这种策略将不再奏效。美国在新兴技术领域已不再拥有显著优势，未来也无法确立这种优势。以无人载具为例：廉价无人机已在世界各地广泛普及，美国无法阻止竞争对手大规模部署此类装备。近年来，伊朗已成为廉价无人机的主要生产国，并向俄罗斯提供了数千架无人机用于乌克兰战事；俄罗斯还基于伊朗的设计，自行生产了数万架同类无人机。理论上，美国应当有能力生产海量的此类武器。低成本无人机并不依赖任何特殊技术。然而在实际操作中，美军却难以实现廉价无人机的大规模列装。乌克兰每年生产400万架无人机，而美国陆军的采购量仅为5万架。
无论是拜登政府还是川普政府，五角大楼的高层都将低成本无人机的生产列为优先事项，但结构性问题阻碍了这一进程。小型军用无人机依赖于最初为商业爱好者市场开发的技术，而该市场由中国大陆公司大疆（DJI）主导。美军不愿依赖主要竞争对手提供的军事装备，这是合乎情理的；因此，美军最终不得不采购价格高得多的美国制造无人机（尽管这些无人机往往仍使用了大陆产的零部件）。更糟糕的是，美国根本不擅长低成本制造、快速响应或迅速扩大生产规模。几十年来，美国的国防生产在成本曲线上不断攀升，一味追求所谓“精致”的国防平台-这是军方对那些技术先进、造价高昂且产量有限的武器系统的术语。相比之下，无人机改变了军事格局，使重心转向了低成本、可损耗（或可消耗）且能大规模生产的武器。
美国在适应这一变化方面进展缓慢。国防部于2023年推出的“复制器”（Replicator）计划旨在迅速部署数千套低成本自主系统，但实际交付数量仅为数百套。五角大楼现任领导层已宣布扩大低成本无人机生产的计划，承诺投入超过10亿美元，力争在2027年前生产34万架无人机。陆军则设定了更为宏大的目标，计划在2028年前生产至少100万架无人机。为实现这些目标，军方必须提供持续且充足的资金，以建立一个目前尚未形成规模的小型无人机工业基础。
然而，无人机技术并未停滞不前。不久之后，这些飞行器将具备更高的自主性，并能与其他机器进行更紧密的协同作业。目前的无人机大多依靠远程操控或简单的自动化功能运行，例如沿预设航点飞行，或在与操作员失去联系时自动返航。乌克兰已成为测试更先进自主功能的试验场。例如，许多乌克兰无人机配备了自主末端制导功能；一旦敌方干扰切断了无人机与操作员之间的通信链路，该飞行器仍能自主导航数百米并飞抵目标。乌克兰还在生产远程打击无人机，其航程可达600英里，并能通过将机载摄像头拍摄的图像与预存的卫星影像进行比对，在无GPS信号的情况下实现自主导航。这些创新技术将不仅限于在乌克兰应用。不久，更多国家及非国家行为体也将拥有此类无人机；即便对手实施通信干扰或阻断GPS信号，这些无人机仍能有效打击目标。未来，无人机将配备日益先进的自主制导系统，使其能够自主搜索广阔区域，并独立识别及攻击目标。
这些技术进步将深刻改变战争形态。如今简单的无人机将演变为未来的智能蜂群-即成千上万架能够针对战场瞬息万变的情况实时做出反应的无人机。蜂群将被用于搜寻移动目标，发起协同攻击以压制敌方防御，并构建能够抵御敌方干扰、破坏或攻击的通信与后勤网络。自主机器人蜂群将展现出人类驾驶员无法企及的速度、协同能力与动态应变能力。
要充分利用无人机蜂群，就必须彻底重新思考军事指挥与控制、组织架构，以及人类指挥官在战场上指挥军事力量的方式。军事人员将不再直接驾驶无人机，而是指挥由数百甚至数千架无人机组成的整个蜂群，由无人机自主协调彼此的行动。军方需要明确应向蜂群下达何种指令，以及自主无人机之间应如何进行协调。这将标志着军事指挥模式的重大变革，即用更加去中心化的结构取代传统的层级式结构。无人机正在改变战场态势，而美国尚未完全应对这一变化带来的挑战。以乌克兰战争为例，持续盘旋于上空的无人机使得交战双方都难以集结兵力。目前，无人机已取代火炮，成为造成俄方人员伤亡的主要因素。相关战事表明，无人机威胁使得远离前线的基地也变得脆弱易受攻击。美军必须适应这一新现实，加大在伪装、诱饵及其他隐蔽手段上的投入，并通过分散兵力来降低风险。
美国还需要更具成本效益的手段，来防御对手可能发射的大量导弹和廉价无人机。自海湾战争以来，导弹防御技术已取得了长足进步。当时，美国的“爱国者”导弹系统在拦截伊拉克针对以色列发射的“飞毛腿”导弹时几乎完全失效。然而，进攻性导弹技术也在不断演进，无人机带来的威胁更是呈爆炸式增长。结果便是，尽管美国在这一领域不断加速追赶，却依然处于相对劣势。如今的导弹防御系统虽行之有效，但代价高昂。自2月底以来，美国、以色列及海湾国家共拦截了1700枚伊朗弹道导弹和无人机，但从成本效益比来看，局势却严重有利于伊朗。若动用价值400万美元的“爱国者”导弹去拦截造价仅3.5万美元（据近期部分估算甚至低至7000美元）的“见证者”（Shahed）无人机，这种胜利终究是得不偿失的。华盛顿方面已意识到，账面上的损失正在不断攀升。
美军的导弹拦截器库存不足，而针对伊朗的战事已严重消耗了这些储备。仅在战争爆发以来，美国就已消耗了约一半的“爱国者”导弹以及50%至80%的“萨德”（THAAD）拦截导弹。尽管特朗普政府正采取措施扩大产能，但要补充这些消耗仍需数年时间。库存的耗尽将使美军不仅在中东，而且在亚洲和欧洲都面临脆弱的处境。
针对低成本无人机带来的挑战，五角大楼正着手开发并大规模生产低成本拦截器。美国的“郊狼”（Coyote）无人机拦截器单价约为12.5万美元，而“梅罗普斯”（Merops）无人机拦截器的单价仅为1.5万美元左右。与造价高达数百万美元的传统导弹相比，这无疑是巨大的进步。为了应对日益增长的威胁，华盛顿必须扩大这些低成本拦截器的生产规模。
下一代“顶级”范式
人工智能将给战争带来更为深远的变革。尽管全球顶尖的人工智能企业大多位于美国，但该领域的进步将进一步加速美国军事技术优势的丧失。华盛顿方面深陷美中之间所谓“人工智能竞赛”的焦虑之中，然而现实情况却是，两国在技术实力上基本处于势均力敌的状态。中国大陆的AI模型仅落后于美国顶尖模型数月（前谷歌CEO施密特日前夸张说仅落后“数秒”）。DeepSeek、Moonshot（月之暗面）和MiniMax等中国公司实际上是“借力”美国模型，以极低的成本利用这些模型来训练自己的系统。Anthropic、OpenAI和Google均已发现并曝光了外国竞争对手的此类行为：这些对手违反服务条款，大规模地从美国模型中提取信息。尽管受美国出口管制限制，难以获取先进的AI芯片，但中国公司通过复制那些拥有最强大、最先进芯片的美国公司的技术成果，弥补了这一短板。这种被称为“对抗性蒸馏”（adversarial distillation）的技术，在实际效果上抵消了美国在最尖端AI能力方面的优势。
美国近期在利用人工智能（AI）变革情报分析与作战规划方面也占据优势。大型语言模型已被整合进 Palantir 公司的“??Maven 智能系统”（Maven Smart System）中；该系统将来自多源的情报汇集于统一界面，供分析人员评估战场态势。AI 赋能情报分析师与规划人员，使其能够综合海量数据并制定打击方案。据报道，以色列军方曾利用机器学习系统处理数据并推荐针对加沙地带的打击目标，但美军针对伊朗的行动很可能是大型语言模型在战场上的首次大规模应用。在涉及伊朗的行动中，美军战机常需在飞行途中临时改向新目标；面对瞬息万变的战场环境，美军利用 AI 对目标进行优先级排序并构建打击编组。
然而，不出数月，大陆军方也将能够使用具备同等能力的人工智能模型。事实上，全球各国的军队乃至非国家行为体都将能够获取此类工具；毕竟，人工智能并非某些政府严加保守的机密，而是商业界的产物，这类创新往往能迅速在世界范围内普及。尽管美国顶尖企业愿意与美军合作，但人工智能技术的传播速度往往超过了军方合理整合与应用该技术的能力-更遑论利用它来变革军事行动了。归根结底，对军队而言，至关重要的并非哪个国家率先开发出某种新型人工智能工具或能力，而是哪支军队能够率先将其投入实际应用。在颠覆性技术变革时期，决定一支军队相对成败的关键在于其运用新技术的成效。例如，20世纪初，当时各大军事强国都已拥有坦克、潜艇和飞机等新型武器，真正的挑战在于如何最有效地利用这些装备。
在第一次世界大战与第二次世界大战之间的这段时期，各国军队纷纷尝试应用新技术，并创立了相应的组织架构、作战条令和训练体系，以充分发挥这些武器的效能。英国虽率先在航空母舰领域进行了创新，但在二战爆发前的准备阶段却落后于日本和美国。尽管英国的航空技术处于世界领先水平，但军方内部的文化与官僚体制障碍??-例如将海军航空兵的管辖权交由皇家空军而非海军负责这一错误决策-延缓了新技术的应用进程。
这一点至关重要，因为在战场上，决定胜负的关键往往在于作战方法，而非尖端装备或系统。毕竟，大多数战争都是在技术水平相当的对手之间进行的。学者比德尔（Stephen Biddle）在对1956年至1992年间地面战争的研究中发现，交战双方在军事技术上的差距平均不到三年。
处于技术最前沿
遏制中国大陆的算力发展，对于在人工智能（AI）应用领域超越北京并提升美军AI运用效能至关重要，即便中国也能获取具备同等能力的人工智能模型。算力是实现AI规模化部署的关键。运行最先进的AI模型需要消耗巨大的能源与算力，科技企业正投入数千亿美元建设超大规模数据中心，以满足AI发展的需求。如今，算力的地位大致相当于工业时代的制造业产能。正如一国的制造业产能曾决定其经济增长与军事实力一样，算力总量将决定一个国家的AI实力，进而决定其综合国力。
美国用来延缓大陆人工智能发展步伐的最有力工具是出口管制，即阻止大陆企业获取先进芯片及半导体制造设备。芯片是训练和应用最先进人工智能模型必不可少的要素，而美国企业在芯片生产供应链的关键环节占据着主导地位。在川普第一任期和拜登政府执政期间，美国政府不断收紧针对大陆的高端人工智能（AI）芯片及芯片制造设备的出口管制。然而，2026年1月，川普政府改变了方针，批准向大陆出售英伟达（Nvidia）的H200芯片。截至2026年4月，尽管商务部已发放了针对有限数量芯片的出口许可证，且英伟达也已收到大陆客户的订单，但这些芯片尚未实际交付至大陆。鉴于AI开发所需芯片的整体供应受限且美国国内需求激增，每一枚销往大陆的芯片都意味着美国的损失与大陆的获益。川普政府应恢复对华出口高端AI芯片的禁令，而不应将美国的领先优势拱手让给战略竞争对手。
川普政府还应与日本及荷兰合作，收紧对华芯片制造设备的出口管制。先进芯片制造厂依赖来自日本、荷兰和美国的技术。大陆正竭力提升本土半导体制造能力，以减少对外国芯片的依赖；然而，若无法获得关键的芯片制造设备，大陆将无法生产尖端芯片。川普1.0任期内曾向荷兰施加巨大压力，要求其停止向大陆出售极紫外（EUV）光刻设备-这是制造最先进芯片必不可少的设备。尽管如此，大陆仍通过使用未受限制的较旧款深紫外（DUV）浸没式光刻技术，持续取得了进展。
当然，试图限制大陆获取芯片及芯片制造设备等硬件，对于遏制其通过“对抗性蒸馏”（adversarial distillation）手段获取技术成果的作用十分有限。美国政府还应与人工智能企业合作，打击那些窃取美国模型能力的外国竞争对手。国会应立法保护美国企业，使其在相互分享有关对抗性蒸馏的信息时免受反垄断责任追究-这可参照现行针对网络威胁的立法模式。美国人工智能企业之间加强合作，通过分享最佳实践和威胁情报，能够提升针对对抗性蒸馏的防御能力。此外，华盛顿还应制裁那些非法窃取美国企业人工智能模型能力的大陆实体。对特定大陆公司实施制裁，不仅会禁止美国企业与其开展合作，在极端情况下，甚至能将违规的大陆公司排除在全球金融体系之外。
在某些情况下，人工智能实验室自身可能选择不向公众发布部分最先进的AI能力，从而延缓这些技术的扩散。例如，OpenAI 和 Anthropic 在推迟发布其最新模型（如 Anthropic 的 Mythos）时就采取了这种做法，以防恶意行为者利用这些模型发动网络攻击。（但大陆智谱最新发布的GLM-5.2展示了同等效力）Anthropic 发起了“Glasswing 项目”（Project Glasswing），与多家领先科技公司合作，利用其 AI 模型在更具危险性的技术能力扩散之前，识别并修复网络安全漏洞。此外，OpenAI 还设立了“可信访问”计划，允许数千名经核实的网络安全专家使用其工具进行网络防御。
这些方法能让网络安全专业人员在抵御即将出现的危险AI能力方面抢占先机，但时间紧迫。截至2025年10月，AI研究机构Epoch AI评估认为，性能最强的“开放权重”模型（即任何人均可下载的模型）与最尖端模型之间的差距仅为三个月。限制发布虽能通过增加“对抗性蒸馏”的难度来延缓此类技术的扩散，但这并非长久之计。Anthropic联合创始人克拉克（Jack Clark）在2026年4月预计，当今处于最前沿的AI网络攻防能力，将在12到18个月内变得广泛可用并实现开源。
华盛顿无法阻止人工智能能力的扩散，但仍能争取到些许优势。将三个月的领先期延长至18个月，能为网络安全专家和美军采用最新人工智能技术赢得更多时间（如前所述，作者过于乐观了）。从这个意义上讲，正确的科技策略虽无法赋予美国持久的优势，却能让华盛顿在这场持续不断的竞赛中占据微弱的领先地位。美国需要利用这段时间进行创新，试验人工智能（AI），并调整自身的组织架构与作战条令，以充分发挥最新技术的作用。这需要转变思维方式：摒弃美军在和平时期惯用的那种迟缓、审慎的行事风格，转而采取一种基于快速迭代与适应的战时模式。在伊拉克和阿富汗战争期间，美军曾迅速调整战法，快速部署装备并改进战术，以应对简易爆炸装置（IED）的威胁，并利用无人机监视叛乱分子。五角大楼在确立军事系统需求、编制预算及采购技术方面那套传统的官僚流程，已无法跟上人工智能发展的步伐，也难以确保在与对手的竞争中保持领先。出于事关生死存亡的紧迫感，乌克兰已将无人机年产量提升至400万架。鉴于美国的国内生产总值（GDP）是乌克兰的140倍，理应有能力实现与之相当的产量规模。尽管五角大楼曾耗费数年时间才投入足够资源研发装甲车辆，以有效应对伊拉克和阿富汗战场上的路边炸弹威胁，但当国防部长罗伯特·盖茨（Robert Gates）于2007年将此列为优先事项后，军方仅用了一年半左右的时间便部署了1万辆装甲车辆。
幸运的是，五角大楼现任领导层愿意打破常规。国防部已将其涉密及非涉密网络接入大语言模型，使整个国防体系内的300万军方和文职用户能够使用这些人工智能模型。五角大楼领导层还在增加网络上可用的模型数量，让员工能够使用多种多样的人工智能平台。初步迹象显示成效良好：据国防部报告，已有超过100万用户使用了这些人工智能模型。然而，该部仍需采取更多措施，建立适宜的官僚体制与文化激励机制，以推动技术的广泛应用；这其中包括赋予员工尝试使用人工智能的自由，并包容随之而来的失败与失误。
该部门于1月发布的人工智能战略强调了速度的重要性。为破除繁文缛节，该战略设立了一个每月的“障碍清除委员会”，负责豁免那些可能阻碍人工智能应用、且不涉及立法层面的限制规定。为扩大数据获取渠道，该战略要求向授权用户共享数据，并规定若拒绝数据请求，必须在七天内说明理由。这些举措对于提升五角大楼的行动速度大有裨益，但仅靠速度是远远不够的。
身份认同危机
充分发挥新技术优势所面临的最大障碍之一，往往源于文化因素。技术进步要求采用新的作战方式，而这些新方式有时会冲击军队内部根深蒂固的习惯与既有的身份认同。19世纪，美国海军曾抵制从风帆动力向蒸汽动力的转型，甚至在南北战争结束后一度在采用蒸汽动力方面出现倒退。在整个第二次世界大战期间，关于如何最有效地运用坦克，美国陆军内部始终争论不休。直到1943年，陆军地面部队司令麦克奈尔（Lesley McNair）中将仍致信陆军参谋长马歇尔（George Marshall）将军，主张德国三年前在法国发动的“闪电战”不过是个特例，并认为坦克的正确定位应是支援步兵，而非单独发起装甲突击。
当今各军种在观念上也同样因循守旧。各军种的文化及其对空中力量的理解，决定了它们各自采用无人机的方式。陆军率先采用了包括起降在内的自动化飞行控制技术，并开始由士兵担任无人机操控员。空军则抵制这些创新，因为它们挑战了空军将无人机操控员视为“飞行员”的既有观念。不过，空军在操作模式上颇具创新性，即从美国本土基地远程操控无人机；相比之下，陆军选择将操控员前沿部署至伊拉克和阿富汗，这种做法的人员利用效率要低得多。将无人机操控员集中部署在美国本土基地，能确保无人机持续执行任务；而陆军在伊拉克和阿富汗战争期间采取的前沿部署政策，意味着约三分之二的陆军无人机操控员在两次部署任务的间隙身处国内，处于非飞行状态。但在陆军看来，士兵不应“远程办公”去打仗。
海军内部对无人系统和机器人系统的热衷程度各不相同。海军潜艇部队在很大程度上接纳了水下机器人载具，将其视为潜艇的补充而非替代品。然而，在海军航空兵领域，航空母舰的甲板空间十分有限；在航母甲板上每增加一架无人机，就意味着要减少一架传统的有人驾驶战斗机。尽管隐身作战无人机本可大幅扩展航母的作战半径，但海军最终将舰载无人机的定位降级为加油机，旨在为有人驾驶战斗机提供燃油支持，而非将其取代。为了保住飞行员的岗位，海军选择了牺牲航空母舰的作战半径与打击能力。
与无人机相比，人工智能对军种的自我定位构成了更为严峻的挑战。人工智能引发了关于人类与机器各自角色的根本性问题。社会上普遍存在的“人工智能将取代工作岗位”的担忧，同样会在军队中上演；在军队里，军人的身份认同往往与他们所执行的任务紧密相连——这种联系如此牢固，以至于即便某项任务早已因技术进步而变得过时，相关的身份认同却依然存在。例如，尽管海军人员早已不再攀爬桅杆、升降风帆或操作索具，但他们仍被称为“水手”；陆军中仍有士兵自视为“骑兵”，尽管他们早已不再骑马。即便军人的具体职责发生了变化，这些身份认同仍作为历史遗存延续下来-当人工智能重塑各军种时，类似的情况也可能发生。然而，纵观从蒸汽动力舰船、坦克到无人机等各类军事技术的应用历程，历史经验表明：身份认同与文化观念可能成为强大的阻力，妨碍军队充分发挥新技术的真正效能。
击沉“无敌舰队”
要确保美国在军事技术领域的领先地位，国内还有另一股不可或缺的力量：私营部门。若要成功应用行之有效的AI技术，就必须与更广泛的产业界、AI开发企业以及精通AI能力与局限性的第三方评估机构建立深度合作伙伴关系。为此，五角大楼高层需要修复与硅谷的关系；此前，由于与Anthropic公司在国防部合同条款上发生分歧，双方关系近几个月来已趋于紧张。五角大楼坚持要求无限制地访问Anthropic的技术以用于“任何合法用途”，而Anthropic则希望针对其技术被用于国内大规模监控及驱动全自主武器等潜在场景设立“护栏”或限制措施。这不仅仅关乎军方与单一企业的关系。这场公开争端引发了AI工程师群体的强烈反弹，导致他们越来越抵触与军方合作。谷歌（Google）和OpenAI的1000多名员工联名签署公开信，敦促各自公司“团结一致，继续拒绝国防部当前提出的要求”。2026年4月，600多名谷歌员工签署公开信，敦促公司禁止将旗下的AI模型用于任何涉密工作。国防高层未能妥善处理这场危机，从而重新点燃了军方与AI行业之间长期存在的紧张关系。
国防部承担不起疏远那些正在开发将重塑未来战争形态的最强大技术的工程师的后果。军方必须能够应用尖端人工智能技术，但采取胁迫手段-正如五角大楼此前将 Anthropic 贴上“供应链风险”标签的做法-无助于促进合作。2018 年，在谷歌停止参与国防部名为“Maven 项目”（Project Maven）的早期机器学习与数据整合计划后，五角大楼发起了一场旨在改善关系的“魅力攻势”。该部制定了《人工智能伦理原则》（AI Ethical Principles）作为负责任地应用人工智能的指导方针；此举不仅缓解了许多人工智能研究人员对其技术军事用途的担忧，还优化了军方应用人工智能的流程。如今，五角大楼的领导层必须紧急转变策略，化解紧张局势，致力于建立联系而非破坏关系。
人工智能虽功能强大，但也存在诸多缺陷。当今的大型语言模型往往带有隐蔽的偏见，容易无中生有地编造信息，并表现出“迎合”倾向-即向用户提供其认为用户想听的内容。要有效利用人工智能，就必须认真应对这些局限性。能够在计算机和网络上自主采取行动的“人工智能智能体”（AI agents）将大幅提升生产力，但也可能引发严重失控。2026年4月，一个人工智能智能体曾在短短九秒内删除了某家公司的整个数据库（事后，该智能体还“礼貌”地进行了道歉）。军方需要为人工智能系统及智能体设立防护机制，并对人员进行培训，以确保人工智能不会导致破坏性后果。军方不仅要争取人工智能研究人员的支持，更需真正倾听他们的意见，从而更深入地了解该技术的局限性。与产业界建立合作伙伴关系至关重要，这将有助于制定军方成功应用人工智能所需的基准、标准及测试流程。
最后，武装部队必须更新其衡量新时代军事力量的指标。海军统计舰船数量，空军统计飞机数量。这些都是工业时代的衡量标准（而陆军统计士兵人数，这甚至属于前工业时代的标准）。首先，规划人员必须更妥善地将低成本无人机纳入这些统计之中。这些飞行器往往因被认为威力不足而不被计入飞机总数；然而，若将其排除在外，可能会导致低估军事实力，并使规划工作过度偏向传统旧式系统。
如今，比这些传统数据更为重要的是那些为军事平台赋能并实现互联的数字组件相关指标，例如传感器、雷达、计算机、网络及算法。国防部应着手追踪与人工智能（AI）相关的各项指标。这些指标可涵盖涉密与非涉密网络中随时可用的算力总量及其利用率。此外，还可追踪月活跃用户数、AI模型的Token（标记）使用量（以反映AI应用普及度与使用频率），以及国防部范围内可用数据的总量及其使用情况。通过这些数据，规划人员能更详尽地了解军方及文职人员使用AI的程度，并明确在何处需要追加投资或采取新举措以加速AI的推广应用。正如舰船、航空母舰、飞机及现役人员数量是国防部预算讨论的重点一样，该部门可调用的H100同等算力GPU数量也应纳入考量。若要在AI领域占据领先地位，军方必须在AI算力方面加大投入。同时，军方还应对AI的使用情况进行深入评估，以衡量该技术是否提升了效率与准确性、优化了成本并加快了工作流程，并总结出可推广至其他应用场景的经验教训。
历史上不乏这样的警示案例：面对颠覆性技术的出现，一些国家的军队因难以转型与改革而陷入困境。1588年英西舰队交战时，西班牙正处于国力巅峰，但英国海军却更成功地利用了当时的新技术-火炮。相比之下，西班牙“无敌舰队”的战术设计仍侧重于抵近敌舰并进行接舷战，甲板上部署了大量步兵。结果，这支庞大的西班牙舰队在火力上处于绝对劣势，最终惨遭败绩。尽管英西战争在“无敌舰队”覆灭后又持续了16年，但西班牙的海军实力已过巅峰，其作为全球性帝国的鼎盛时期也随之终结。
如果美国现在就采取行动，适应现代战争不断变化的形态，便能继续保持世界头号军事强国的地位。然而，若五角大楼未能推动军事行动向必要的方向转变，便会被那些在适应新时代现实方面更具韧性与魄力的竞争对手所超越。
* 本文作者保罗·沙尔（Paul Scharre）现任新美国安全中心（Center for a New American Security）执行副总裁。他曾在乔治·W·布什和奥巴马政府时期的美国国防部任职，也曾在美军服役，并多次前往伊拉克和阿富汗执行任务。他著有《四大战场：人工智能时代的权力》（*Four Battlegrounds: Power in the Age of Artificial Intelligence*）一书。
参考资料
Scharre，P. (2026). Losing the war of the future. Foreign Affairs. 链接 https://www.foreignaffairs.com/united-states/losing-war-future-paul-scharre
另外AI模型“蒸馏知识”与传统的黑客或知识产权盗用不同，它不一定违法，是随着AI的技术发展新出现的问题。OpenAI等企业采用政治舆论而不是法律手段表明了法律层面的复杂性。