将先进AI（人工智能）——以及未来可能的AGI（人工通用智能）——嵌入导弹防御杀伤链（kill chain）的前景，并非一次边际升级，而是一个能够逆转长期存在的CPA（成本-概率不对称性）的结构性杠杆。历史上，廉价的齐射和诱饵迫使防御方承担昂贵的冗余成本。如果AI/AGI（人工智能/人工通用智能）层显著改善目标识别、决策延迟和全局火力分配，那么每次成功拦截的预期成本下降，而攻击方每次成功突防的成本上升——这就是CPA（成本-概率不对称性）逆转。由此产生的优势间隔即为战略安全时间窗口；它直接构成相对于那些无法实现相同逆转的同行架构的战略安全时间滞后。

本文提出两个相互关联的论点。第一，美国已经在整个“感知-决策-行动”栈中实战化AI（人工智能）——连接太空/地面传感器、LLM（大型语言模型）/智能体决策支持以及集成的C2（指挥与控制）至效应器分配——使得CPA（成本-概率不对称性）逆转能够进行大规模测试（美国国防部利马特遣部队，2024年）。第二，在AGI（人工通用智能）加速主义下，当算法节奏产生持久、不对称的收益时，国家会压缩部署时间。对2027–2032年的可测试预测是：每个目标所需的拦截弹数量及重复交战次数持续减少，同时同行补救性部署出现延迟。