朝高科技發展的未來戰爭:比起武器,斷網或斷電更能決定輸贏!
朝高科技發展的未來戰爭:比起武器,斷網或斷電更能決定輸贏!

本文摘自《巨科技》,天下文化出版

才經過短短二十年,西方狙擊手成功射殺敵人的距離,就拉長了近一倍。這是以色列國防軍神槍手基爾(Tom Gil)的感想,他不久前從1,800多公尺遠,擊殺了一名男子。如今步槍系統相當先進,因此從比1,800公尺還遠的地方擊中目標,已不再是新鮮事。2009年,英國狙擊手哈里森(Craig Harrison)就在阿富汗刷新了狙殺紀錄。他射殺了兩名塔利班組織的機關槍手,距離長到驚人,有2,475公尺遠,子彈在空中飛了將近六秒鐘。

最近幾十年來,各項軍事科技都有類似的進展,不過現在看來很多亮眼的表現,將可能因為未來幾十年軍事科技持續創新,而顯得落後了一截。某些方面的進步會對西方國家帶來優勢,部分得歸功於卓越的國防科技研發工作。然而,其他方面的進展卻會威脅美國及其盟國最精銳的先遣部隊,西方國家的安全作戰範圍會受到限制,對抗伊朗及旗鼓相當的中國、俄羅斯時,就會面臨極大的挑戰。

鋼鐵人戰隊出動

部分西方特種部隊會穿上全套防彈、又具動力系統的外骨骼裝甲,就像「鋼鐵人」一樣。這套裝甲的原型由美國特種作戰司令部研發,屬於戰術突擊輕型操作服(TALOS)計畫的一部分,終將整合進武器系統,監控士兵的生理狀態,並提供超人般的力量。未來這種機械裝甲會逐漸主宰陸海空,想擊垮西方軍隊必定會處處碰壁。

美國海軍前部長馬布斯(Ray Mabus)表示,無人戰鬥機必須成為「新的主流」,尤其是搭載自動駕駛系統的機型。然而,無人機到底要多麼「自動」,卻大有爭議。官方表示開火與否,留待「參與戰事的人員」決定,不會交給機器人;不過,已經有機器人決定開火的例子,像是如果飛彈接近得太快,海軍來不及反應的話,保護戰艦的機器人就會自行啟動。還有,很重要的是,技術專家正在設計各式軟體,以利無人機做出更適當的決策。

美國五角大廈也挹注資金,投入「道德倫理」軟體的開發。假設有一枚從某特定位置發射的飛彈,可能違反戰爭準則,例如上學日對學校發射榴霰彈,程式就會先查詢資料庫後、立即做出決定。開發這套軟體目的,是為了協助人類做出決策,並不是要取代人類。然而令人擔心的是,一般認為中國和俄羅斯正在設計意圖取代人類決策的軟體。研究機器戰爭的法國空軍專家顧非(Emmanuel Goffi)強調,如果有人因此死亡,責任歸屬注定會遭到「非常、非常、非常淡化的處理」。這樣一來就成了大問題,畢竟「你不能把戰爭罪行怪到機器人頭上」。

機器人大戰也會帶來其他令人頭痛的問題。一旦機器人取代真人士兵,有些武裝團體可能會因為看不到人類敵軍,惱羞之下就會漸漸拿炮火瞄準平民。此外,機器人性能一旦提升,也可能會使得各國政府不願再仔細衡量得失,就貿然開戰。如果政府官員認為不須把人類士兵推入險境就能開戰,政治風險極低的情況下,機器人戰爭可是會讓人趨之若鶩。

遠程飛彈智慧化

機器人技術最困擾西方軍事戰略家的地方在於:若和火箭科學一起發展,對手將能開發或進口破壞力十足的精準飛彈,且大小兼有。中國國務院新聞辦公室2015年公布了《中國的軍事戰略》白皮書,文中提到,中國的軍隊會跟隨全球趨勢,「加速向資訊化戰爭演變」,飛彈和其他武器裝備一樣,也會走向「遠程精確化、智慧化、隱身化」,足以擊中遠端目標,尤其是海上的敵軍。

西方國家要以優越的電腦運算能力,在軍事方面一直取得優勢,再也不是件容易的事。這是因為西方各大學研發出的創新技術,散播的速率其實很快,蘋果或英特爾等公司販售給廣大市場的產品,都將因此提升性能,而這些產品也有可能被其他國家或組織應用到軍事用途。另一方面,為一般消費市場所做的產品研發,成本遠低於為軍事用途所做的研發;為了國防工事特別打造的技術,與可以應用於所有領域的元件或系統相比,前者的進步幅度與速率都會愈來愈跟不上後者。波音公司便看準此趨勢,直接買下性能頗佳的市售雷射測距器,再加以強化,整合至美國陸軍的反迫擊砲系統。

然而,西方國家的優勢不只在於推出的產品。與神權國家或其他威權體制下成長的軍人相比,在西方自由民主風氣下成長的軍人,作戰時會因為文化背景而享有優勢。西方的孩子在成長過程中,比較有機會為自己做出人生中的重要決定,也常從挫折中學習如何復原,長大後通常比較有能力提出頗具創意的點子,也勇於創新突破。上戰場時,就更有能力修正作戰方法,面臨意外的好機會時,因此更能好好把握;相對的,不在民主體制下成長的軍人,可能就比較反應不過來,甚至根本沒有權力做出選擇。

未來隨著機器人與通訊工具的發展,這項優勢會愈來愈大,原因在於這些技術會提升戰術情報的數量與品質,而最重要的是西方人因為有這種文化背景,也比較會運用所蒐集並提供給軍隊的戰術情報。民主國家的教育風氣是鼓勵學生解決問題,而且不僅要動動腦筋,還要有即時的資料做為輔助,例如,有可能是要思考雨後農地徑流造成的水井汙染,也有可能是要分析鄉鎮首長惹怒中央政府的動機。

不見血的網路戰成主流

然而有些軍事專家認為,網路戰力可比實際會移動的戰力,更能決定戰爭輸贏。「如果你家飛機不受飛航管制系統控制,如果可以斷掉你家的電,他們還能把你的名字消掉,錢瞬間蒸發,誰還會怕你啊?」

這類情況聽起來確實很嚇人,部分原因是未來的世界很難抵擋「邏輯炸彈」攻擊,一些難以歸罪或辨識的非國家團體,反而會因此獲得優勢。不過,以後打仗如果改用網路武器,是不是會造成更少破壞?

近來因為科技的進步,在戰場上濺血廝殺的情況,比較少見了。戰爭的型態可能會因網路武器,而逐漸往這種趨勢發展。如果讓電腦失效就能取勝,還有什麼理由殺人?

無論如何,2050年軍事工具與性能方面就算出現驚人進展,可能只是紛亂世局的一部分面貌而已。以色列軍事史學家凡克瑞菲德(Martin van Creveld)擔心的是另一部分。他認為,西方國家在軍事科技的研發工作,固然面面俱到,但是也愈來愈有可能引發危機。

科技進步可能會產生讓人安心的假象,政府因而降低作戰意願,對照今日強國怯於出兵制服在伊拉克、敘利亞、利比亞肆虐的伊斯蘭國,就有跡可循。這種情況歷史上早有借鏡。凡克瑞菲德指出,羅馬帝國在腐敗衰亡之際,就曾不斷投入資源,打造更精良的投射器,卻不花心思訓練實際上戰場的勇士。

同樣令人擔憂的是,有些專家認為,部分國家在軍事科技方面持續進步,敵對國家若認為自己無法開發同等武力,可能轉往投入核武。例如世界版圖上引人關注的巴基斯坦與俄羅斯,兩國分別面對印度與北約組織,在軍事科技方面都是以小搏大,因此都拒絕承諾不以核武開戰。另外,打造與發射小型戰術核彈的技術,勢必走向普及,也會驅使敵對國家改用核武反擊。

先進的軍事科技帶來的後果可能比想像中複雜,建議戰略家要深思。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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