摘要

少数私营技术公司如今构建了军事力量与公众对现实认知所依赖的基础设施。本文借鉴2025年美国陆军指挥与参谋学院（CGSC）的一场战争推演实验，以及2025年6月以色列—伊朗冲突中有文献记载的信息战，论证模拟战斗与认知战日益依赖于相同的技术生态系统——共享的企业、基础设施和供应链——这对条令、训练以及巴西等中等规模大国具有直接影响。

代码书写的霸权

历史上，权力始终追随基础设施：对海上航道的控制定义了19世纪，对石油和工业的控制定义了20世纪。在本世纪，决定性轴心已转向数字基础设施与人工智能（AI）。这不是未来的可能性，而是当下的现实。谁控制了信息系统，其所能塑造的就不仅仅是数据：这种控制日益影响认知、行为以及民众对事件的诠释。每一个先进的人工智能模型都依赖于由半导体、数据中心和卫星链路构成的物理层，这使得该物理层而非任何单一算法成为真正的战略地形。华盛顿日益将中国的技术崛起视为一种霸权挑战，而非单纯的商业竞争，因为军事能力、工业自主和规范领导权如今都汇聚于对计算、数据和网络的控制之上。在美国与中国之间——以及在为两者提供供应的私营企业之间——存在着当代地缘政治的核心角逐：一场关于半导体、先进计算和自主系统的竞争，其中胜者将为依赖该基础设施的每个国家设定条件。

权力的新基础设施

如今，一个相对较小的私营企业群体提供了曾主要由国家自身构建的基础设施。帕兰提尔公司成立于2003年，早期获得中央情报局风险投资部门In-Q-Tel的资助，运营着“梅文智能系统”，该系统处理无人机和传感器数据以辅助瞄准决策。2025年7月，美国陆军与帕兰提尔签署了一份企业合同，上限为十年100亿美元，整合了此前的75份合同，并紧随早先的战术情报瞄准接入节点（TITAN）授标之后。

太空探索技术公司通过其“星盾”部门，为军事通信和目标跟踪提供轨道骨干网，利用大型小卫星星座在电子战条件下保持连通性。微软向国防部提供主权云基础设施，并在实地与士兵测试了增强现实集成视觉增强系统（IVAS）。2025年2月，价值220亿美元的集成视觉增强系统项目控制权计划从微软转移至安杜里尔工业公司——一家由帕尔默·勒基于2017年创立的公司，该公司还开发“晶格”指挥软件和自主无人机系统。此转移尚需国防部批准。

谷歌通过“谷歌公共部门”向国防机构提供数据基础设施，但内部反对一再制约该工作：2018年，超过三千名员工签署联名信反对“梅文项目”，数人辞职抗议，谷歌随后拒绝续签合同。甲骨文公司为美国情报界托管隔离的、加固的数据库。英伟达制造支撑几乎每一个军事人工智能应用的图形处理器，从战争推演模拟到自主瞄准，而博通提供雷达和卫星系统背后的加固半导体与网络组件。开放人工智能和Anthropic提供日益集成于情报分析、网络安全自动化和后勤规划的语言模型。这些公司均非经选举产生；它们共同构成了美国及其合作伙伴国防架构的非正式总参谋部。

为何逆转难以发生

人工智能的经济学使得逆转难以置信。训练一个前沿模型耗资数亿美元，但部署它的单次成本仅为几分之一美分，因此一旦建成，该能力便以近乎零的边际成本传播。采用人工智能辅助规划的军队不会倒退至手动方法，就像空军在采用全球定位系统后不会回归天文导航一样。私人投资也超过了大多数立法机构实时监管的能力。这些动态反映了早期的军备竞赛——连发步枪、潜艇、原子弹——但有一个结构性差异：构建当前一代武器相关技术的企业是民用、跨国的，且往往总部设在依赖其力量的国家之外。

指挥意图与微观管理：来自一场战争推演的教训

2025年美国陆军指挥与参谋学院（CGSC）的一场参谋战争推演测试了一个大语言模型是否能支持逼真的行动方案分析。当给定高度详细的逐步指令时，该模型系统性地偏袒己方部队，并需要持续的人工纠正。当仅给定指挥官意图和关键任务时，同一模型的第二个实例产生了实质上更逼真的评估。在推演的决定性场景中，一个由三个连组成的己方营受命牵制一个超过五个连的防守部队；该模型返回评估称，己方剩余战斗力为75%，而敌方降至40%，这一结果起初令参谋人员不信任，但经审核后确认：该模型正确计入了近距离空中支援、攻击航空兵和炮兵的效果，而人类规划者自己低估了这些效果。

在美国其他专业军事教育中也出现了类似发现。海军战争学院已使用人工智能来缩减其2025年战争推演的变量空间，而陆军战争学院已使用大语言模型来支持非密场景下的自由推演式裁决。在所有这些案例中，人类监督仍然至关重要：军官们纠正人工智能建模的敌方杀伤力，对后勤节点强制执行移动限制，并在模型失去连续性后重建场景背景——人工智能增强而非取代情报专业人员的能力，这符合条令规范。核心发现是，过度的程序细节会阻碍模型应用其条令知识，从而降低人工智能性能，而清晰的意图结合准确的底层数据则能改善性能。为人工智能系统编写有效指令正与编写有效的作战命令趋于一致，由此产生的偏见暴露充当了对参谋自身规划假设的非正式测试。

近乎零代价的代价：以色列—伊朗信息战

模拟战斗是这一问题的一半；认知争夺是另一半。2025年6月以色列与伊朗之间的十二天战争提供了一个有文献记载的大规模人工智能赋能信息战案例。以色列互联网协会的一项研究基于23个国家50个组织发布的592项快速核查，发现所检查的虚假内容中约五分之一是完全使用人工智能从头生成的，而超过70%是真实的镜头被剥离了原始时间和地点，并被作为记录当前冲突的内容重新传播。研究人员评估，72%的被检查虚假内容可能服务于伊朗利益，90%的人工智能生成内容也是如此，这一模式与伊朗的战略重新校准一致（尽管非确凿证据）：通过转向针对对手士气而非决策过程的影响力行动，来补偿其非国家盟友团体——被削弱的真主党和严重受损的哈马斯——所遭受的战场挫折。这一推论仍是间接的，但时机和目标选择使其具有合理性。

以色列的体制回应展示了抵御这一威胁的一种组织方式。以色列国防军指挥、控制、通信、计算机与情报及网络防御局已进行重组，以创建专门的人工智能和频谱战部门。在此次重组中，新的“Sphera”部队将电磁频谱作战和战略通信整合至单一指挥下——这承认了这两种功能属于同一作战空间，即使人工智能赋能的分析通过单独的平行结构管理。

这一体制能力并非仅为伊朗冲突而建。一个平行的军民监测结构已围绕诸如FakeReporter等组织形成，这是一个独立的非政府组织，自加沙战争以来一直作为以色列主要的开源情报和虚假信息监测机构运作，仅在早先冲突的第一周就记录了超过两百种不同的虚假信息叙事。以色列还发展了一个更广泛的分布式监测网络，整合了军队和民间社会行为体，尽管将非政府组织发现与军事情报联系起来的精确渠道在公开来源中仍未有记载。尽管如此，检测工具仍难以跟上快速改进的生成工具——这是整个领域都有记录的结构性差距，而非暂时的滞后。在这种环境中，优先响应速度——发布经过验证的信息并迅速纠正错误——提供了比在每次捏造传播前检测到的不可能竞赛更可持续的姿态，这一逻辑与在以色列信息行动中观察到的方法一致。

对条令和中等规模大国的影响

这两个案例指向相同的基础设施。训练能够进行逼真战斗力估计模型的芯片和云平台，与训练能够生成合成战场图像模型的供应链来自同一来源。模拟战争推演与认知争夺战日益运行在共享的技术生态系统之上——共同的云基础设施、共同的模型提供商，以及在某些情况下，同时提供瞄准系统和叙事监测工具的同一国防分析公司。这种重叠造成了共同的故障点：供应商中断或违规可能同时削弱军事规划和面向公众的信息防御，并将重大影响力集中在少数私营企业手中，这些公司的商业激励不一定与军事条令或制度问责相一致。对于军事机构而言，这意味着人工智能能力应属于条令和专业军事教育，而非技术办公室：军官在为人工智能系统撰写意图时需要与撰写作战命令时同样的严谨，而信息核查能力需要与情报和火力同等的制度优先级。

对于没有帕兰提尔、星盾或尖端半导体产业的国家，三种结果是可能的。一个由少数大国组成的寡头垄断可能巩固对人工智能和军事基础设施的控制，使大多数国家依赖进口能力。或者，下降的模型成本和技术扩散可能将人工智能赋能的认知和作战能力扩展到较小国家和非国家行为体，增加不稳定性。第三条道路——经过深思熟虑而非默认选择——涉及在数据治理、人工智能辅助规划和虚假信息核查方面建立足够的独立能力，以避免完全依赖大国基础设施，同时不假装与之直接竞争。这条道路更适合拥有大量国内数据池和多元化外交关系的中等规模国家——巴西是其中之一——而非较小或更易受冲击的大国。哪条道路占主导地位，将更少取决于技术变革的速度，而更多取决于持续的体制投资和条令适应，因为继续为上一场战争做准备的部队，面临在正式宣战前就输掉当前战争的风险。

https://smallwarsjournal.com/2026/09/01/faceless-war-ai-military-power/