關鍵詞：AI;殺傷鏈;中東沖突;軍事大模型

2026年第一季度，現代戰爭形態發生實質性演變。美國在委內瑞拉發起的“絕對決心”行動與中東戰區的“史詩狂怒”行動，標志著人工智能已突破傳統后方情報輔助的范疇，全面嵌入并主導前線殺傷鏈的核心決策環節。大語言模型的深度武器化，極大壓縮了軍事行動的“觀察-判斷-決策-行動”(OODA)循環，徹底重塑了美軍跨域協同的底層戰術邏輯。

算法主導下的高烈度實戰檢驗

在2026年第一季度的兩場高烈度跨戰區行動中，美國武裝力量的大規模殺傷鏈已實質性地交由人工智能系統進行底層調度。算法的極速運轉直接決定了戰術執行的精度、資源調配的效率以及戰役的整體推進節奏。

在針對委內瑞拉的“絕對決心”行動中，深度嵌套于Palantir平臺的大語言模型Claude承擔了跨域情報融合的核心職能。美國中央情報局(CIA)的地面情報網絡配合第160特種作戰航空團及三角洲特種部隊，執行了越境軍事任務。在復雜電磁與網絡壓制環境下，AI系統實時吞吐天基衛星與隱形偵察節點回傳的碎片化數據，對加拉加斯蒂烏納堡(Fort Tiuna)等高度設防區域內目標人物的“生活模式”進行了極其細致的軌跡建模。建立的精準情報顆粒度使得執行抓捕任務的三角洲部隊能夠在美國本土提前構建目標建筑的等比例物理模型并進行反復演練，驗證了算法在同步統籌多域情報時的核心支撐作用。美軍在未遭受人員傷亡的情況下達成戰術目標，極大依賴于大模型對復雜戰場環境的瞬間降維解析能力。

圖 1 《華爾街日報》報道AI模型Claude被用于“絕對決心”行動

在中東戰區的“史詩狂怒”行動中，人工智能全面接管了目標生成與高頻決策流程。部署于美國中央司令部機密網絡中的AI模型，將戰役準備周期從傳統模式下的數周壓縮至數分鐘。開戰首日，Claude系統融合逾150種異構數據源，自動生成了約1000個帶有動態優先級排序的打擊清單，并同步輸出了精確的GPS坐標、最優彈藥匹配方案及基于國際法框架的自動化合法性評估。這種建立在海量數據之上的極速運算，使得美以聯軍在最初的12小時內完成了對伊朗最高領袖的斬首打擊，并對逾900個高價值軍事目標實施了精確轟炸。在“史詩狂怒”行動中，一個僅由20名人員組成的戰術操作小組，便承擔了傳統軍事行動中需要數千名情報分析師才能完成的海量數據吞吐與目標標定任務。

隨著戰局推進，AI系統在維持極高作戰節拍方面展現出系統性優勢。相關防務監控報告指出，現代AI確實被用于支持戰損評估(BDA)。在首波巡航導彈與鉆地彈命中目標后，系統可以瞬間攝取天基紅外特征與空中傳感器回傳的實時圖像，利用大語言模型與視覺算法的結合，在數秒內判定敵方防空節點與深埋彈道導彈陣地的毀傷等級。當系統判定某一目標未被徹底摧毀時，它能夠迅速為滯空待戰的B-52戰略轟炸機等空中力量規劃二次補射路徑，并提交人類指揮官進行最終的開火決策。截至三月上旬，美軍在AI的統籌下累計打擊了超過5500個獨立目標，大幅削弱了伊朗的海上與防空力量。

圖 2 伊朗南部米納卜一所學校遭襲

然而，過度依賴AI算法來閉環殺傷鏈，也在實戰中暴露出了致命的系統性誤判風險。開戰首日，一枚在AI輔助下規劃軌跡的導彈誤擊了伊朗南部米納卜市的一所女子小學，造成超過160名平民喪生。相關分析指出，系統在處理歷史遺留數據與實時態勢判定時出現了邏輯偏差，未能有效區分廢棄軍用設施與民用建筑。疊加指揮人員在極限施壓環境下面對機器指令產生的“自動化偏見”，人類審核機制退化為機械的批準動作，直接引發了嚴重的誤擊悲劇。這一事件凸顯了現階段算法決策在復雜戰場環境中缺乏獨立糾錯機制的現實風險。

殺傷鏈壓縮的底層邏輯與技術框架

美軍在上述沖突中體現出的壓倒性信息優勢，并非單一武器平臺的升級，而是整個作戰網絡底層架構的迭代。其實現方式建立在由超大規模商業算力底座、全域數據融合中樞以及大語言模型推理引擎共同構成的復合體系之上。

現代戰爭的龐大數據吞吐量對底層算力提出了苛刻要求。美國戰爭部(原美國國防部)持續深化與商業云服務巨頭的深度綁定。進入2026年，亞馬遜(AWS)獲得了價值5.81億美元的“云一號”(Cloud One)項目合同，并推進了其高達500億美元的專門服務于美國政府的AI基礎設施擴建計劃。這些新增算力全面部署于“最高機密”(Top Secret)與“機密”(Secret)的云區域，并分別獲得了情報界ICD 503認證與美國國防信息系統局(DISA)“影響力級別6”(IL6)的安全許可。這種重資產的基礎設施投入，確保了前線作戰節點能夠以極低延遲訪問龐大的自然語言與機器視覺模型，并支撐復雜戰術環境下的海量并發計算需求。

算力之上是復雜的數據融合調度平臺。由Palantir公司開發、國家地理空間情報局參與的“Maven智能系統”(MSS)構成了美軍聯合全域指揮與控制(CJADC2)的核心數字骨架。該系統的核心壁壘在于其強大的本體層數據標準化能力，能夠實時融合來自全球超過150個異構數據源的信息。這些輸入端涵蓋高分辨率光學衛星圖像、合成孔徑雷達(SAR)掃描、截獲的射頻通信元數據以及全運動視頻數據流。MSS將原本碎片化且相互孤立的情報孤島整合至單一的通用作戰圖(COP)中，使得各級指揮官能夠跨軍種調度資源并建立立體的戰場態勢感知。

圖 3 Maven系統示意圖

在這一高度集成的數據環境內，Anthropic公司開發的Claude大模型充當了整個情報靶向設備的邏輯推理引擎。在“史詩狂怒”行動中，Claude主要通過執行三大核心算法邏輯來實現軍事上的“決策壓縮”：首先是高階情報剝離。系統利用自然語言處理能力對截獲的多語種加密通訊進行實時意圖推斷，迅速剔除戰場信息噪音并提取高價值戰略節點。其次是動態目標推演與資源匹配。結合敵方武裝力量的活動規律與部署特征，大模型自動推演戰術打擊序列，依據威脅等級進行排序，并根據目標的物理抗毀屬性精確匹配相應的武器裝備。最后是法律合規性預審。在輸出坐標與彈藥參數的同時，大模型會基于輸入的交戰規則與國際人道法標準，自動生成附帶損害預估報告，為指揮官的最終開火決策提供合規性依據。這種將情報處理、武器適配與合法性審查融為一體的自動化工作流，徹底改變了美軍實施精確打擊的作業范式。

美國戰爭部的AI供應鏈更迭

2026年第一季度，美國軍政部門與提供大模型核心技術的私營企業間發生了顯著的合同與政策變動。

Anthropic公司作為Maven系統核心推理引擎的提供商，在其商業政策中設立了明確的限制條款，要求其AI技術不得用于完全自主的致命性武器系統，亦不得用于針對美國公民的大規模國內監控。美國戰爭部要求該公司放寬限制并接受“所有合法用途”的條款，Anthropic對此表示拒絕，認為現階段的大模型技術在可靠性上不足以支撐不可逆的軍事打擊決策。

圖 4 Anthropic 拒絕了五角大樓要求取消針對大規模監控和自主武器的保障措施

2026年3月4日，美國戰爭部正式援引《美國法典》第10卷第3252條(10 USC 3252)，將Anthropic標記為“供應鏈風險”，并規定了針對國防承包商的180天技術淘汰過渡期。隨后，美國總統特朗普下達指令，要求各聯邦機構全面停用Anthropic技術。在此最高行政架構下，戰爭部首席信息官克爾斯滕·戴維斯(Kirsten Davies)簽發內部備忘錄，落實了關鍵國家安全系統中相關的具體清退與物理剝離流程。3月9日，Anthropic分別在加利福尼亞州和華盛頓特區的聯邦法院提起訴訟，指控軍方的舉措違背了《行政程序法》并侵犯了企業的言論自由。在禁令下達時期，集成于部分機密軍事網絡底層工作流中的Claude模型仍在中東戰區運行并輸出相關戰術數據。

圖 5 OpenAI與美國戰爭部的合作聲明

2月28日，OpenAI宣布與美國戰爭部達成新的合作協議，將其大語言模型部署于機密軍事網絡中。OpenAI的合同文本內包含了禁止大規模國內監控與禁止直接指揮自主武器的條款，并接受了軍方“所有合法用途”的合作框架，主要采用“僅限云端”(Cloud-Only)的部署架構，從物理層面隔離模型與邊緣武器硬件的直接交聯。這些合同與政策的更迭反映出，當前主要依賴個別商業采購合同來約束軍事AI系統的發展，尚缺乏系統性的立法框架。同時，超大規模云基礎設施的軍事化運用也引發了對其物理安全防護的現實挑戰。3月1日，位于阿聯酋的亞馬遜AWS數據中心遭遇伊朗伊斯蘭革命衛隊打擊，導致相關區域出現服務中斷。隨著大語言模型在指揮控制系統中的進一步嵌套，現有國際法框架在界定交戰責任與審查機器決策流程方面，正面臨著全新的應用場景。(來源：北京藍德信息科技有限公司)

參考文獻

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https://defensescoop.com/2024/05/29/palantir-480-million-army-contract-maven-smart-system-artificial-intelligence/

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https://www.lawfaremedia.org/article/military-ai-policy-by-contract--the-limits-of-procurement-as-governance