【军情动态】美陆军寻求生成式人工智能工具降本增效方法

.      一是技术应用成效与挑战。生成式人工智能技术的突破性应用，为美陆军带来了效率提升与资源消耗的问题。

●  应用成效。美国陆军通过引入大语言模型，在短期内显著提升了多个领域的运营效率，如自动化文档处理，在一周内生成30万份人员重新分类描述，传统人工审核则需耗时5.7年，效率提升超过90%。大语言模型不仅快速生成内容，还可自动识别职责匹配度，减少人为疏漏。此外，生成式人工智能还可以通过语义解析和模式识别，快速提炼关键结论，为决策层提供实时支持。

●  应用挑战。技术应用虽带来了成效，但也存在成本激增风险、技术依赖风险，如云计算费用失控问题，高算力需求下，GPU集群的按需调用模式可能使单日费用飙升至数十万美元；技术依赖风险问题，过度依赖单一云服务商（如甲骨文）可能导致供应链中断或议价能力下降。此外，大语言模型的“黑箱”特性还可能引发决策可解释性问题。

.      二是成本管控与云服务优化。为实现生成式人工智能工具降本增效，美陆军开展了一系列活动，以实现从分散到整合的战略转型。

●  合同整合与管理效率优化。美陆军通过“联合作战云能力框架”，可将此前分散的多份云服务合同整合为单一订单，如陆军通过“联合作战云能力框架”与甲骨文签订了固定价格合同，这降低了采购成本，使得某项目月费从100万美元降至60万美元。此外，合同数量减少后，管理团队规模大幅缩减，行政流程所耗时间也大幅降低，管理效率得以提升。

●  技术架构优化。“联合作战云能力框架”使得甲骨文公司产品可以在其自有云平台运行，减少了跨平台兼容性问题，响应速度大幅提升，如数据库查询延迟从15毫秒降至10毫秒。此外，引入人工智能驱动的弹性算力调度系统，可根据任务优先级自动分配资源，也可以降低算力成本。

●  成本“护栏”机制。成本护栏机制可以有效控制成本，其主要有以下方式：预算硬约束，如单任务云资源使用设置上限，超限需指挥官额外审批；效能评估体系，则需要建立“成本-收益比”指标，优先支持高回报场景。

.      三是未来方向与战略意义。美陆军未来将构建可持续军事智能化生态，并围绕技术应用扩展、资源优化与生态协同三大维度展开布局。

●  在技术应用扩展层面，生成式人工智能技术将推动智能化向实战纵深渗透，如后勤领域通过大语言模型优化装备调度路径；模拟训练领域通过动态生成城市巷战交互场景等虚拟环境，提升士兵应变能力；在前线作战单元部署轻量化人工智能服务器，以减少对云端带宽的依赖。

●  在资源优化层面，聚焦混合云架构与绿色计算双轨并行，如敏感数据严格存储在军事基地私有云以保障安全，而文档生成等通用任务分流至公有云实现弹性扩展，同时通过液冷服务器降低云服务器能耗，并借助太阳能供电降低云服务器环保危害。

●  在生态协同层面，聚焦于供应商多元化和伦理审查，如引入微软云、亚马逊云等其他云服务商，规范API接口标准，确保跨平台数据可迁移性，破除单一供应商依赖风险；成立跨部门人工智能伦理委员会，从算法源头设防，建立人机协同决策机制，确保技术演进与军事伦理的动态平衡。

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