人工智慧戰爭和資訊管道現在決定了誰控制戰場。

戰爭有一條新的黃金法則：控制資訊管道的一方就控制了戰爭。

想像戰場上的士兵。他們看到敵人的目標並對其進行分析。仔細考慮計劃和後果。然後他們回應了。人類意識過程中那關鍵的幾分鐘，掌握著生與死的力量。能量從每天幾小時大大減少到幾秒鐘，因為循環的進展速度比人類敵人想像的要快。我們將停止做決定。自動系統之戰

我們在伊朗身上看到了這個循環。過去四年烏克蘭發生了什麼事？我們正在關注軍事力量運作方式的根本重組。大多數負責管理軍事權力的機構仍然是一個世紀前構思的。而這一切都歸功於人工智慧迅速改變戰爭。

幾十年來，軍事戰略家一直透過一個簡潔的視角來理解戰爭：觀察、設定方向、決定和行動。套路優雅又無情。在賽道上移動速度較快的一方會迫使對手進入永久的反應姿態。在 20 世紀的大部分時間裡，這個循環的瓶頸是人類的感知。分析師處理情報的速度有多快？指揮官能夠多快協調回應？這些限制決定了衝突的速度。

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人工智慧已經完全消除了這個瓶頸。剩下的就是速度優勢，而人類機構、法律架構或指揮結構都無法應付這種優勢。

烏克蘭是第一個大規模的例子。它從一開始就創造了自己的數據優勢。自 2022 年以來，烏克蘭的一個非營利組織已收集了超過 200 萬小時的戰場無人機鏡頭，每天從正在進行的戰鬥中收集 5-6 TB 的新數據。

這些數據用於在現實條件下重新訓練人工智慧瞄準模型。到 2026 年 3 月，俄羅斯戰場單月死亡人數中 96% 是由無人機造成的。光是 2025 年，烏克蘭無人機就造成超過 24 萬俄羅斯士兵死亡或重傷。

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這就是國防界所說的決策至上：比對手更快、更可靠地分析龐大、混亂的感測器流並採取行動的能力。能做到這一點的一方，一定會戰鬥得更好。但不僅如此，它還徹底奠定了戰鬥的條件。

數據管道才是真正的競爭。我們這個時代真正的軍備競賽平台是可見的。訓練資料集不是「誰收集了更多現實世界的衝突資料？」誰有正確的標籤？誰在不斷變化的戰場條件下訓練模型？這些問題將決定未來十年的軍事結果。

中國明白這一點。俄羅斯在烏克蘭經歷了慘痛的教訓。美國在人工智慧基礎設施方面具有製度優勢，但面臨結構性問題：資料取得和模型開發週期仍然主要在針對硬體而不是軟體設計的採購時間表內運作。這種差異將在未來幾年出現。

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速度無法與智力相比。這是一個重要的區別。當決策週期根據機器的速度壓縮時，戰爭的法律和道德架構面臨結構性壓力，而它從來沒有被設計來吸收。系統最佳化以壓縮工作壓力下的時間 它同時壓縮了人的判斷力。

更令人擔憂的是，國際社會知道自己在看什麼。它仍然不知道該怎麼辦。混亂是危險的。缺乏明確的治理 問責制在壓力下崩潰。無論特定帳戶是否經過驗證。隱藏的結構性風險是真實存在的。在未來每一次大規模部署這些系統的衝突中，這種情況都會再次發生。

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這就是國防界所說的決策至上：比對手更快、更可靠地分析龐大、混亂的感測器流並採取行動的能力。能做到這一點的一方，一定會戰鬥得更好。但不僅如此，它還徹底奠定了戰鬥的條件。

下一個進入戰場的軍事強國將認為制度經驗和實力足以取代資訊基礎設施。這種優勢是無形的，直到它變得無形且決定性的。

了解這一點的國家和機構這不是採購挑戰。相反，這是對數據、決策和責任如何相互作用的根本性重新考慮。將決定接下來發生的事情的方向。

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各國應像武器開發一樣迫切地投資資訊基礎設施。在下一次衝突之前創建監管框架 不是在那段時間 我們還必須坦率地承認，當決策週期達到機器速度時，情報、行動和責任之間的鏈條就會在緊張狀態下崩潰。我們需要大膽而積極的治理來解決這個問題。

不明白這一點的人會發現自己一直處於決策循環之中。在機器速度下這不是彈性位置。

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