国外军事算力基础设施发展与应用情况

一、军事算力基础设施组成

智能化战争时代，军事行动高度依赖数据的采集、传输和实时分析。无人机、传感器、卫星、通信链与作战平台持续产生海量数据，AI算法的训练对算力、内存和加速器等提出了极高要求,具备低延迟、抗干扰、可控的军事算力基础设施成为决策速度与系统效能的关键因素。总体来看，全球军事云/算力市场规模在近年呈快速增长态势,相关投入显著上升。

军事算力基础设施是支撑现代战争与国防体系运行的算力基础，是为军事决策、指挥控制、情报处理、武器系统运行、仿真推演和人工智能应用等,提供持续、可靠、高性能安全计算的硬件、软件、网络和电力的总和，其核心组成有：

• 大规模军事数据中心;

• 分布式与边缘计算节点;

• 军事通信网络;

• 软件与算法;

• 能源与保障设施。

二、大规模军事数据中心

军事数据中心是军事算力基础设施的算力中枢，包括战略级数据中心(国家/战区级)、战役级数据中心(军种/军区)、战术级前沿计算节点，具有高性能计算、冗余设计、抗打击、抗毁等特点。

算力中心的可用性取决于高速网络(光纤、军用链路)、大容量/高带宽存储以及电力供给(含备用和散热)。在战时,物理攻击与电磁手段都会成为威胁,因此国防数据中心常采用分布式、冗余与硬化措施。

美国拥有全球规模最大的军事数据中心，美国国家安全局、中央情报局、战争部等政府/军事机构拥有众多专用数据中心，此外，亚马逊、谷歌、微软等公司的商业服务器为美军提供了高密度算力，且有大量商业云直接服务美国军方。美陆军为了在2026年全面推广共享计算与存储服务模式，已经在全军范围内开展数据中心整合计划，该计划的关键支撑是“数据中心即服务”(DCaaS)，2025年12月，美陆军在刘易斯-麦科德联合基地(JBLM)完成了最后一个DCaaS的部署工作，为共享计算与存储服务奠定了基础。

JBLM陆军数据中心新安装了具备DCaaS功能的热通道隔离系统

三、分布式与边缘计算节点

边缘节点(包括舰载、机载与野战数据中心)满足低时延推理与闭环控制需求。为抵抗通信中断,战区的边缘算力必须具备离线推理、模型压缩与自适应更新能力,且通常采用能效高的加速器与专用推理芯片。

北约与美军均强调将AI推理能力下沉至武器系统与指挥单元。北约将AI、量子与云视为“决定性技术”,强调建立盟友间可互操作的云与边缘服务,既要共享情报与能力,又要确保数据安全与成员国的主权控制。

美国国防部提出的“联合全域指挥控制”(JADC2)项目，是当前构建跨军种、跨域分布式网络与算力协同的核心框架，其目标是将传感器、武器系统、指挥单元以及AI推理服务通过统一的通信与算力网络联结起来，实现从数据采集到行动执行的低延迟闭环，结合各军种项目使关键算力资源能在战术前沿实时响应。

四、军事通信网络

军事通信网络是军事算力基础设施实现“算力可达、数据可用、指令可控”的关键纽带，其核心任务是在高对抗环境下保障数据在云—边—端之间的稳定流动。与民用网络不同，军事算力所依赖的通信网络强调低时延、高可靠、强抗毁、可降级运行，通常采用多层、多路径、跨域融合的体系架构，包括：

• 战略级与专用骨干网;

• 军事卫星通信系统;

• 战术无线通信与军用数据链;

• 自组织网络(MANET)。

美军在“英勇之盾2024”演习中利用MANET实现一体化指挥控制

以美军为代表，近年来持续推动多域作战背景下的通信—算力一体化建设。美国国防部提出的“联合全域指挥控制(JADC2)”理念，本质上是通过统一的数据标准、接口协议与安全机制，将分散在各军种、各战区的算力资源通过通信网络整合为“可按需调用的作战算力池”。

在实际作战环境中，通信链路面临电子干扰、网络攻击、物理摧毁等多重威胁，因此军事通信网络普遍采用以下技术路径以提升韧性：

• 多链路冗余与动态路由切换，确保关键数据优先传输;

• 数据分级与带宽自适应分配，保障指挥与武器系统的实时性;

• 边缘缓存与本地处理机制，在通信受限条件下维持基本作战功能。

五、软件与算法

软件与算法则决定了军事算力基础设施的实际作战效能。在智能化战争背景下，软件系统已从传统的信息处理工具，演变为直接参与作战决策与武器控制的关键要素。军事算力基础设施的软件体系通常包括以下几类核心能力：

• 云操作系统与资源调度平台，实现算力、存储与网络资源的统一管理;

• 数据治理与安全中间件，保障数据的标注、清洗、共享与访问控制;

• 人工智能框架与模型管理平台，支持模型训练、部署、更新与回滚;

• 作战应用软件，如情报分析、态势感知、指挥辅助与仿真推演系统。

以美军为例，其国防软件发展正从“定制化军工软件”向“平台化、模块化、快速迭代”转型。美国国防部通过引入DevSecOps理念，将安全审计、代码更新与作战需求调整纳入同一开发流程，使AI模型与作战软件能够在较短周期内完成验证和部署。在算法层面，各国军事机构高度关注以下方向：

• 多源情报融合算法，提升态势感知与目标识别精度;

• 强化学习与博弈推演算法，用于辅助作战方案生成与评估;

• 模型压缩与轻量化推理算法，以适应边缘和前线设备的算力限制;

• 可信与可解释AI，降低算法“黑箱”对军事决策带来的风险。

DevSecOps平台

军事场景对算法的要求不仅是“精度高”，更强调稳定性、可控性与安全性。因此，军用AI算法往往在性能上略低于最前沿民用模型，但在鲁棒性、可审计性与抗欺骗能力方面具有更高标准。

六、能源与保障设施

能源与保障设施是军事算力基础设施能够长期稳定运行的“隐性底座”。高性能计算设备、数据中心与边缘节点均具有高能耗、高散热、高连续运行需求，在战时环境下，这一问题尤为突出。军事算力能源保障通常呈现出以下特点：

• 多能源并存：市电、军用发电机、燃料电池、可再生能源混合使用;

• 高等级冗余设计：N+1或2N电力架构，确保单点失效不影响整体运行;

• 快速切换与独立运行能力：在外部电网中断情况下维持长期自持。

以大型军事数据中心为例，其往往配备专用变电站、地下油料储备与高效液冷或风液混合散热系统，以应对高密度算力设备带来的热管理挑战。部分国家还在探索将数据中心部署于地下、山体或远离城市区域，以提升抗打击能力。

在前沿与机动场景中，能源保障更强调轻量化与模块化。舰载、车载或野战边缘计算节点通常采用低功耗加速器，并配合可更换电源模块，以适应快速部署与频繁机动的作战需求。

此外，能源保障与网络、算力的协同也日益受到重视。例如，通过算力调度策略在电力紧张时优先保障关键任务运行，或在能源充裕时集中进行模型训练和数据处理，从而提升整体系统效率。

七、其他关键基础设施

国防云。国防云是以安全隔离、可信执行与合规审计为设计目标的云平台,支持从机密到非机密等级的工作负载。关键特性包括多租户隔离、硬件可信执行环境(TEE)、可审计的供应链与本地化数据保存。多国均在推进国防专属或“受控”商用云采购策略。

高性能计算(HPC)与超算集群。用于大规模训练、模拟与仿真(如武器系统数字孪生、战场态势推演)。超算集群通常部署成“集中式训练/分布式推理”的模式。国家级超算既服务民用也可为国防提供训练能力。

异构加速器、专用AI芯片与供应链。GPU、TPU、FPGA与国产AI加速器构成训练与推理的核心。各国对关键芯片的自主供应与封装能力高度关注,以降低在制裁或供应中断时的脆弱性。对此,地方政府与国防部门往往推动芯片国产化计划与封装产能布局。

八、国外军事算力基础设施发展趋势

向“云—边缘—端”多层协同演进。训练—推理—更新的工作流将更加自动化与安全化,边缘设备能更灵活地获取/更新模型,同时保留离线作战能力。

异构、专用化芯片生态发展。为了在能耗与效能之间取得平衡,更多国家/企业会投入研发专用AI加速器、压缩模型与神经网络架构搜索(NAS)技术。

抗干扰与韧性设计成为首要考量。包括供应链多样化、地理分散的冗余算力以及可验证的模型完整性检查(例如可证明执行环境与区块链式审计)将成为常态。

量子计算与安全通信的潜在影响。量子计算在某些优化与模拟问题上可能提供优势,而量子安全通信则会影响数据传输保密性,相关军方政策已开始提上日程。

小结

军事算力基础设施已从“支撑性资源”上升为“决定性要素”。未来战争的节奏、智能化程度和指挥决策速度,都将依赖高可用、低延迟且可信的算力与数据平台。

高端装备产业研究中心

北京太阳谷咨询有限公司（高端装备产业研究中心）以“调查研究国外先进技术，提高用户科学决策能力”为使命，立足于国防军工行业，面向高端装备产业，致力于成为国内领先的高端装备产业研究与市场调查咨询机构。

免责声明：本公众号所载内容为本公众号原创、网络转载或根据非密公开性信息资料编辑整理，相关内容仅供参考及学习交流使用。由于部分文字、图片等来源于互联网，无法核实真实出处，如涉及相关争议，请跟我们联系。我们致力于保护作者知识产权或作品版权，本公众号所载内容的知识产权或作品版权归原作者所有。本公众号拥有对此声明的最终解释权。