俄罗斯技术官僚讨论西方生成式聊天机器人威胁的表象之下，是俄罗斯人工智能产业的全面军事化进程。T-invariant调查揭示俄军如何运用AI实现自杀式无人机的光学导航（规避敌方电子战干扰）、优化无人机群战术、重构军事物流体系，并将密码学重心转向网络攻击而非数据防护。尽管俄罗斯在民用AI竞赛中落后——百亿亿次级超级计算与大语言模型（LLMs）领域双线溃退——但其"主权AI"战略聚焦算力需求较低的军事应用。在这场暗战中，俄罗斯拥有充足智力与计算资源储备。
新冷战下的AI战争叙事
关于AI战争角色的论调已成为新冷战双方的高频议题。埃隆·马斯克近期警告"大国战争将是无人机与AI的对抗"，担忧可能引发"终结者式"场景，呼吁西点军校协助防范并扩大美国无人机产能。类似讨论主导俄罗斯政治话语，高层官员召集政府会议研讨"如何运用AI提升现役战区作战效能"。
主权人工智能战略
俄罗斯正推进名为"主权人工智能"的技术——该术语虽具宣传色彩，却植根于实质性战略目标（下文将深入解析）。战争在阻碍AI发展的同时，亦加速其军事化进程，尤其军事AI模型领域"不惜代价投入"。鉴于本文聚焦军事AI应用，公开信息稀缺——此非俄独有现象，中美乌等国皆然。
"主权AI"概念由俄总统普京首创，经2024年11月7日索契瓦尔代俱乐部会议发言后引发关注。会上，俄罗斯量子中心联合创始人鲁斯兰·尤努索夫警示生成式聊天机器人传播"左翼自由主义议程"对俄青年的意识形态侵蚀。
尤努索夫警告称："近年AI训练数据日趋合成化，加剧模型极端化风险。但更危险的是AI对青年思维的隐性塑造，植入常源自海外（尤其跨大西洋）的意识形态。严监管必要但禁令无效，须培育本土AI技术。所幸俄已取得重大进展，成为全球唯三具备完整IT技术栈的国家——此乃真正主权根基。"
俄罗斯是否真正拥有"完整IT技术栈"存疑。缺乏本土高端处理器产能，技术自主主张堪忧——尤努索夫或心知肚明。现实中仅一国拥有完整技术栈，且仍需国际合作。
普京随后发言承认AI具核能般的双刃性，指出："禁止AI不现实，竞争环境下其发展不可避免。鉴于俄现有优势，我们有望跻身领跑者。主权至关重要——多数平台境外开发并塑造世界观，我们必须觉醒并发展自主主权AI。俄储行、Yandex等企业正积极布局且成效显著，尤其在自我迭代领域前景广阔。"
俄版AI硬件困境与迂回路径
"自我迭代"具体含义尚不明确——可能指代尤努索夫警告的合成数据训练导致模型崩溃。但普京的核心观点是："竞争正在激化。我并非指武装对抗，但经济角力使AI发展不可阻挡。"在这场竞赛中，若无法研发对手竞相突破的武器即意味着失败。尽管普京在瓦尔代论坛回避"武装对抗"措辞，俄罗斯军事AI野心已昭然若揭。但"凭借现有优势跻身领跑者"的论断是否可信？所谓"优势"究竟何在？
最可能的解释是，俄储行（Sber）、Yandex等企业及某些隐秘机构多年积累的AI模型储备构成其底气。
自上而下的技术桎梏
开发生成式、导航式或其他类型AI模型需巨额资金与尖端技术支撑。
全面侵乌与制裁前的解决方案
彼时俄罗斯科技巨头采取直截了当的策略——采购海外硬件。Yandex与Sber从货架购置构建超级计算机所需的一切：英伟达或英特尔GPU、Infiniband/以太网互联设备、存储驱动器、冷却系统及其他精密组件。这些部件经进口、组装、调试后形成完整算力体系。
软件层面，Yandex自研AI训练架构，Sber则依赖TensorFlow、PyTorch等美国框架，甚至通过微软Azure云服务扩展算力。例如Sber"Kristofari"超算曾配置Azure接口以获取额外计算资源。
资金充足时（如采购超万块英伟达GPU），企业采购无阻——供应商提供全流程服务。算力不足？可租赁谷歌或微软云资源。
制裁冲击与灰色突围
需清醒认知：全球尚无单一国家能独立制造尖端处理器。荷兰ASML生产光刻机，但芯片制造依赖台积电——这些均属百亿美元级技术生态。此乃俄罗斯从未考虑自研处理器的根本原因。
2022年2月后的制裁初期引发震荡，半导体供应链几近断裂，即便"贝加尔"等国产处理器仍需台积电代工。但随着时间推移，灰色进口市场悄然成型。基础芯片全球年产量以十亿计，完全阻断对俄供应近乎不可能。小型批发商建立起芯片输送渠道——不仅涵盖基础型号，甚至包括英伟达H100等先进产品。此类芯片年产数十万枚，追踪每批次流向难度极高（英特尔至强等通用芯片管控更松）。"MGU-270"超算即由此类灰色部件组装而成。俄罗斯至今未展现自研同级芯片能力，中国亦未掌握量产技术——即便突破，对俄供应亦无保障。
技术代差与替代路径
需注意：GPU等芯片全球流通量级庞大，且随技术迭代（尖端→过时）数量激增，追踪难度呈指数级上升。灰色渠道虽能运作，但仅限老旧型号，使俄罗斯天然滞后2-3年。当需求跃升至20万块H100或马斯克"巨像"超算所用的最新H200时，灰色市场即失效——其无法替代直接供应链，存在体量瓶颈与制裁打击风险。
软件生态相对稳定。AI开发核心框架PyTorch与TensorFlow虽深度绑定英伟达架构，但本身属开源项目，CUDA驱动与专用库亦可自由获取。云服务访问问题亦有变通方案。
对普通开发者而言，Yandex Cloud或Cloud.ru可维护库更新并确保与新芯片兼容——前提是能获取硬件。
差异化竞争与军事AI前景
系统性滞后不可避免。对比ChatGPT-3.5与ChatGPT-4o（免费版）即可感知两年技术代差。但俄罗斯仍可通过资金、芯片与软件组合开发特定领域AI模型。
俄罗斯显然未参与"通用人工智能（AGI）"竞赛（当前条件亦不允许），"谁需要AGI"的论调不过是酸葡萄心理。但AI领域广阔，俄版"主权AI"在部分前沿方向或能突破——因其设计直指"前线"需求。此类场景无需H100级芯片，转而依赖英伟达Jetson或AMD Xilinx等可编程逻辑芯片，形成差异化技术路径。
百亿亿次级计算竞赛
俄罗斯正进行一场代价高昂的战争。多方估算显示，三年间俄方在不同战线投入约3000亿美元。莫斯科虽未公开具体开支，但五角大楼评估其前两年（截至2024年2月）耗资2110亿美元。后续年度开支或维持千亿美元水平。这笔资金是否庞大？从任何标准看都堪称天文数字，但在当今AI竞赛中却相形见绌。
软银与OpenAI主导的"星门计划"（Stargate）公开投资额为五年5000亿美元，其隐性目标是开发无人理解的通用人工智能（AGI）。这仅是众多项目之一，整个AI生态系统涵盖市值近千亿美元的企业与数百亿融资，竞相推动模型进化（谷歌、马斯克的x.AI"巨像"超算等项目尚不计入）。全球AI总投资逼近万亿美元，奥特曼去年预估仅芯片生产就需5-7万亿美元。在此规模下，微软重启三里岛核电站为数据中心供电的计划亦如靴上微尘。俄罗斯既无此财力，战时状态更断绝筹资可能。中国半导体状况虽优于俄罗斯，但与美企差距仍大，尤其在制裁环境下。
AI成本飙升与战争驱动
《自然》杂志近期聚焦OpenAI的o3模型指出："o3已属资源密集型——在ARC-AGI基准测试中单任务平均耗时14分钟，单次尝试成本或达数千美元。"这与秒级响应的Deep Researcher等月费20-200美元模型形成霄壤之别。
战争再次成为科技进步的驱动力，而AI是优先领域。但战争对美国尚属假想情景，对俄罗斯却是日常现实。俄无力参与AGI等长期不确定的全球竞赛，其急需的是当下可行的解决方案。
正如T-invariant报道"MSU-270"超算时所言："这台旗舰学术超算将专攻AI领域，由普京之女叶卡捷琳娜·季霍诺娃领导的莫斯科国立大学AI研究所主导。季霍诺娃承认俄在'百亿亿次级竞赛'中'追随而非引领趋势'，但强调俄采取'更务实的AI发展路径'，聚焦'无人机与油气领域的应用需求'。"
季霍诺娃对俄AI发展持现实态度。改变现代战争形态的核心技术？答案众所周知——无人机。涵盖水面/水下无人载具，但最具颠覆性的是可携带致命载荷、远程操控或自主行动的无人机群。
19世纪，随着火炮精度与射程提升，军队摒弃密集纵队冲锋。21世纪，无人机兴起使军事部署从大规模预备队集结转向快速机动打击单元。但无人机欲在敌后自主行动，必须配备AI。除作战外，无人机在后勤保障与密码学革新中亦发挥关键作用。
最后需指出：若非深陷战争，俄罗斯或有余力参与"百亿亿次级竞赛"，但当前其战略重心已然转移。
无人机'游击时代'终结
首先需明确：无人机（UAV）的具体战术技术参数仍属机密或仅有概略信息。本文聚焦点非无人机本身，而是AI模型在军事无人机中的应用。
参考2024年12月"战争研究所（ISW）"报告：俄乌双方正组建无人系统新军种。乌克兰成立"无人系统部队（USF）"，普京亦宣布俄类似计划。当前两国无人机作战仍高度依赖民间力量——瓦格纳集团在巴赫穆特战役开创无人机大规模使用先例，志愿组织自筹资金完成组装与操作员培训。无人机常无视战场指挥官反对投入实战。
然而，俄国防部正将此类力量整合为独立军种。一方面，战时重组将冲击既有生产部署机制；另一方面，俄专家评估6-12个月内此举将显著提升无人机战力并拓展作战范畴，包括开发无法由作坊式车间仿制、需专业训练操作的高端机型。
普京声明、季霍诺娃表态及防长别洛乌索夫2024年8月组建"先进无人机技术卢比孔中心"，均预示俄作战无人机部队转型在即。无人机"游击战时代"正走向终结。俄罗斯似乎愿承受短期战术混乱（包括战场协同性下降），以换取近期的战略优势。
"主权AI"实质解析
普京倡导的"主权人工智能"、季霍诺娃对其适用范围的界定、封闭式超算的扩散及别洛乌索夫对军用无人机生产的重组，共同指向同一轨迹：俄罗斯的"主权AI"本质即军事化AI。
具体研发细节虽鲜为人知，但采购模式、机构调整与硬件瓶颈等线索均表明核心战略——将AI模型投入实战。俄罗斯兼具算力资源（制裁下仍存）与技术专长推进此进程。唯一制约因素？先进芯片短缺——这不仅影响百亿亿次级计算，更制约下一代无人机与机器人发展。
但灰色进口渠道与"MSU-270"超算案例证明迂回路径可行。这一现实应引起芯片制造商与制裁执行者警觉：技术壁垒正被突破，代差缩小速度或超预期。
军事物流：AI颠覆后勤规则
当AI革新作战系统时，其最关键应用之一在于破解军事物流难题。军事格言"浪漫者研究战术，务实者钻研后勤"绝非戏言——现代后勤学诞生于二战美军太平洋战场补给实践。如今战场环境更趋复杂，蒙日-坎托罗维奇运输问题（约束条件下最优资源配置）成为军事AI的理想挑战场。
与民用物流（路网稳定仅流量波动）不同，战区动态损毁特性（桥梁坍塌、补给线切断、仓库被毁）要求AI系统实时重算路径，最小化威胁暴露，同步规划替代存储点与运输线。这超越单纯导航，需融合威胁预测、资源优化与应急方案调整。
密码学与AI：攻防新维度
AI模型兴起重塑密码学格局。AI不仅是加解密工具，更成为"破解用户"（通过深度伪造/钓鱼获取密码）与侵蚀基础设施（包括目标机构依赖的AI模型）的利器。
AI在经典密码学挑战中亦取得突破。通过海量数据分析，AI可基于频率分析与关键词模式识别破译多种加密方法。若数据泄露同时暴露密文与明文，AI即可据此自训练。社交媒体公开帖文等用户行为数据，亦被用于分析写作模式以破解加密通讯。
T-invariant披露"MSU-270"超算后，熟悉莫大计算中心运作的HPC专家透露：在为季霍诺娃AI研究所组装新机同时，俄联邦安全局（FSB）密码通信与信息学院（IKSI）曾计划专用超算，但因多重阻碍搁置。"战前已拨备至少两台超算资金，包括IKSI专机，"该专家称，"制裁导致组件涨价、采购困难，最终仅够建造一台。据我所知密码学超算计划暂缓。"
俄超算企业代表推测IKSI专家或正使用"MSU-270"，这解释了该机开发保密性与空前的访问限制——不同于前辈"罗蒙诺索夫"系列，"MSU-270"首次禁止其他院校研究者使用。熟悉IKSI运作的消息源指出："FSB密码学家是智力精英，与数学家无异。苏联时期他们与美国专家展开破译竞赛，如今技术迭代竞争更烈。军方虽有'时代科技城'等资源，但密码学家仍需专属算力。"
未来战场启示
从光学导航无人机到AI集群作战，从动态物流优化到密码攻防升级，俄罗斯正构建以军事需求为导向的AI生态系统。制裁阴影下的技术突围与灰色供应链运作，揭示现代军事竞赛的复杂生态。当"主权"与"军事化"成为同义词，全球技术博弈进入全新维度——这里没有永恒领先者，唯有持续进化的生存者。
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