AI杀死了哈梅内伊

（来源：格隆汇APP）

来源：格隆汇

昨天下午大家还在摸鱼讨论，美军可能效仿伊拉克战争，趁夜利用科技优势发动斩首行动。

伊朗时间比我们慢四个半小时，到时候应该是我们这边的早上。

虽然有些预料，但还是没想到……

今天一大早，所有媒体真的集体刷屏，伊朗最高领袖哈梅内伊被确认遇袭身亡。

哈梅内伊的离世是政治事件。

但导致他离世的方式，是一个技术里程碑。

美军此次针对哈梅内伊的斩首行动，代号“沉默圣城”，仅出动1架MQ-9B“海上卫士”无人机、1支8人特种部队先遣队，核心作战力量是Claude 3 Opus大模型+Palantir Foundry国防平台的AI组合，以及接入CENTCOM作战工作流的JADC2体系。

全程仅耗11分23秒，实现零伤亡、目标精准清除、附带损伤为零的战果。

AI第一次深度介入人类战争，就给我们带来了如此科幻的数据。

01

全新结构

早在2月初，美军就已经完成了Claude与Palantir系统的深度集成，并且秘密接入了美军中央司令部的作战工作流，相当于给战争机器装上了“超级大脑”+“神经中枢”。

先说说这两者的底细，避免大家听得云里雾里。

Claude（Gov版本）。Anthropic公司研发的大语言模型，也是目前五角大楼唯一授权在机密网络运行的大模型。

此次动用的Claude 4 Opus版本，是专门针对军事场景优化的Gov定制版，采用混合推理架构，支持快速响应模式与扩展思考模式动态切换，上下文窗口扩展至1M tokens，能处理文本、图像、音频多模态输入，AI安全等级达到ASL-3，专门针对军事高风险场景强化防护，重点强化了非结构化数据处理、多语言语义解析、作战场景模拟三大核心能力。

Claude Gov版本处理波斯语通话的实时转写准确率达98.7%，解析伊朗革命卫队内部加密文件的速度的是人类分析师的82倍，模拟作战场景的误差率仅2.3%，远超美军之前使用的任何一款AI分析工具。

Palantir Gotham。Palantir公司核心产品，2005年就获得了CIA下属风险投资部门的投资，2025年营收超45亿美元，其中一半来自美国军方与政府订单。

杀手锏是其独有的动态本体论技术和全链路数据整合能力，能打破情报数据孤岛，将卫星影像、电子信号、人力情报、社交网络数据等多源异构数据，转化为“人员-地点-行动轨迹”的直观实体，再通过知识图谱和关联分析，还原目标的完整活动轨迹。

此次行动中，Palantir还动用了MetaConstellation平台，可自动化调度数百颗商业与机密卫星，实现7×24小时无死角监控，即便目标藏身地下，也能捕捉到细微的行动痕迹。

美军通过Palantir的AIP，将Claude大模型深度嵌入Gotham平台，形成了“数据采集-数据解析-决策生成-指令下达”的无缝衔接，直接接入中央司令部的作战工作流。

简单来说，就是Claude负责思考分析，Palantir负责数据整合与指令执行，美军中央司令部只负责最终确认，三者形成闭环。

彻底打破了传统军事行动中“情报部门、指挥部门、作战部门”层层传递的信息壁垒，实现了“数据实时共享、决策实时生成、指令实时下达”。

这种全新的作战结构，应用到实战中有多恐怖？

军工发展框架，来源：国盛证券

02

全杀伤链闭环

AI的作战链路，每一步都遵循“数据驱动、算法主导、人工仅做最终授权”的原则。

第一步，情报感知。

战争的核心是信息差的较量。

此次行动中，Claude整合了20 +类异构情报数据，涵盖天基、空基、陆基、海基、网络空间、人力情报六大维度，总数据量达2.3PB，涉及 1.2 亿条情报碎片。

这个数据量，如果交给人力传统情报团队，按人均每天处理1000条情报计算，需要 328 人连续工作100天才能完成，而Claude仅用90分钟就完成了全量清洗、关联建模与高价值信息提取。

Palantir Foundry则承担了数据底座的角色，每秒120万条异构数据的处理速度，支持10万+ 并发访问，同时通过知识图谱技术构建了伊朗高层的人物关系、行动轨迹、安保体系关联图谱，为后续锁定目标奠定基础。

第二步，目标锁定。

哈梅内伊的安保体系采用了“无规律换点、多层级护卫、全频段电磁屏蔽”的反侦察策略，日常活动范围的误差半径原本在5公里以上。

同时，其从住所前往清真寺做晨祷的途中，车辆经过一段防空盲区，护卫团队的换班间隙仅有3分钟。

也就是说，刺杀行动只有三分钟的时间。

以上是传统斩首行动难以实现的两大核心难点。

但人类很难察觉到的微小变量，在AI眼中却是巨大的红灯。

比如，哈梅内伊的安保车队在过去三个月里，每次经过某个十字路口时的平均时速是45km/h，但在2月28日晚，车队在距离目标点3公里处，产生了一个1.2秒的停顿。

只有AI才能在极端时间内发现异常。

Claude通过对哈梅内伊过去6个月的行动轨迹、作息规律、护卫团队的换班时间、车辆行驶路线进行时序预测建模，结合伊朗的节假日、宗教活动、天气情况等变量，生成了1000 +种可能的行动路径，实时排除概率低于1%的路径，最终将行动窗口的预测准确率提升至98.7%。

Palantir则将德黑兰的城市地理数据、防空系统部署数据、电磁环境数据与AI预测的行动路径进行叠加，通过高精度物理仿真，识别出长度仅800米的防空盲区。

在AI的持续建模与轨迹预测下，这个误差半径被缩小至500 米，最终锁定了3分钟的绝对行动窗口。

第三步，决策推演。

传统决策的核心是人，指挥官至少需要数小时时间，组织参谋团队进行方案推演、战损评估、风险分析。

Claude却在8分钟内生成了15套完整的突袭方案，每套方案都涵盖了无人机突防航线、投弹参数、特种部队掩护位置、电子战压制时机、撤离路径、应急处置措施六大模块。

并以30秒/套的仿真推演效率，结合Palantir的战损评估模型，对每套方案的战损率、附带损伤率、突防成功率进行量化评分。

最终推荐的方案评分为98.2 分（满分100分）。

其核心策略是：利用MQ-9B 无人机的隐身性能，在防空盲区实施超低空突防，发射2枚 AGM-114“地狱火”导弹，精准打击目标车辆，同时由 EA-18G“咆哮者”电子战飞机实施全频段电磁压制，阻断伊朗防空系统的信号传输，特种部队先遣队则在周边进行警戒，防止目标逃脱。

更关键的是，由于AI直接接入了CENTCOM的 JADC2 体系，方案中的所有战术参数都能实时同步至海陆空所有作战单元，数据跨域流转的延迟控制在200毫秒内。

无人机，来源：中邮证券

这就是第四步的基础，战场协同。

战场上最大的痛点是“军种信息壁垒”：陆军用战术互联网，海军用卫星通信系统，数据格式不兼容，指令传输需要人工翻译，延迟通常在数分钟甚至数十分钟。

Claude凭借自然语言接口能力，将不同格式的战术指令转化为统一的自然语言，通过Palantir 的IL6 机密环境认证，不仅实现了指令秒级下达，还确保所有数据在涉密环境内流转，避免信息泄露。

实战数据显示，此次行动的跨域指令延迟在3秒内，各作战单元的响应同步率达100%：当CENTCOM下达“执行行动”的指令后，0.5秒内指令同步至MQ-9B无人机、EA-18G电子战飞机、特种部队先遣队；1秒后，EA-18G启动全频段电磁压制，阻断伊朗防空系统的信号传输；2秒后，MQ-9B无人机调整至突防航线，降低至50米高度进行超低空飞行；3秒后，特种部队先遣队进入警戒位置。

仅仅3秒钟，庞大臃肿的“旧式”军队怎么反应过来？

第五步，打击执行。

打击执行环节的核心是AI末端修正与附带损伤精准控制。

此次行动中，MQ-9B无人机发射的2枚AGM-114 “地狱火”导弹，均搭载了AI 末端制导模块，能在飞行过程中实时识别目标车辆，修正飞行轨迹，将打击误差控制在1米内。

同时，Claude通过高精度物理仿真与城市地理数据叠加，精准测算出导弹的爆炸当量、冲击波范围、碎片飞溅距离，将附带损伤范围控制在10 米内。

比如，目标周边有大量平民建筑，但由于AI精准控制了投弹时机与爆炸高度，最终仅摧毁了目标，周边的建筑、行人均未受到损伤，实现了附带损伤为零。

这在一定程度上降低了美军的国际舆论压力。

第六步，毁伤评估。

毁伤评估是AI图像识别的直接应用。

Claude通过图像识别技术，在0.3秒内识别出目标已被完全摧毁，目标人员无生还可能，同时确认周边无平民伤亡，随即向CENTCOM指挥官发送 “打击成功” 的评估报告。

全过程由AI 独立完成，较传统的人工图像分析（需要数分钟甚至数十分钟）提升了1000 倍的效率。

以上，就是这次由AI主导的斩首行动全杀伤链闭环。

从锁定目标到最终的毁伤评估，全程仅耗时11分23秒。

此刻，现代战争的核心逻辑彻底改变了。

03

造化游戏

此次行动中，AI处理的情报数据量达2.3PB，涉及1.2亿条情报碎片，完全超出了人类的处理能力极限。

而且随着时间推移，这个数量级必然呈指数增长。

这意味着，现代战争已经进入了“数据超限”时代，人脑已经无法处理，只能依赖AI。

没有AI，就无法处理海量的情报数据，无法消除信息差；没有AI，就无法实现杀伤链的极致压缩，无法获得速度优势；没有AI，就无法实现跨域联合作战的及时协同，无法形成作战合力。

此次针对哈梅内伊的斩首行动，就是这一法则的首次实战验证。

我们大概可以想象未来的智能化战争到底是什么样子了。

第一，算法对抗。

谁的算法更优、数据处理能力更强、决策速度更快，谁就能先发制人。

战机、导弹等杀伤力武器，只是算法的执行工具，其战斗力的强弱，更多取决于其搭载的AI 算法的优劣。

全球军事AI的发展数据，也印证了这一趋势。

2025 年，全球军事AI市场规模达到116 亿美元。

2024-2031 年，年复合增长率预计达14.49%，2031年市场规模将突破355.4亿美元。

目前，美军正在研发“自主决策算法”，实现AI独立完成作战决策；中国正在研发“集群协同算法”，实现无人机、无人艇的集群作战；俄罗斯正在研发“电子对抗算法”，实现对敌方 AI 系统的干扰与压制。

这是算法工程师之间的较量。

第二，无人战争。

目前的模式，在打击层面，AI还是需要人类士兵去执行。

但这种情况可能很快改变。

2025年，全球军用无人机市场规模突破300 亿美元；美军正在推进CCA 协同作战飞机项目，2025财年申请7.89亿美元，2029年前计划投入280亿美元，为每架 F-35 战斗机配备 2-3 架无人僚机。

到2030年，美军的无人作战平台占比将达到60%，空军的无人机数量将超过有人机数量，海军的无人艇、无人潜航器将成为航母打击群的核心组成部分。

2025年军事AI相关政策，来源：头豹研究院

第三，低成本战争。

传统战争是典型的“高成本、高伤亡”，一场局部战争的成本动辄数千亿美元，且会造成大量的人员伤亡。

而此次针对哈梅内伊的斩首行动，美军的成本仅1000 万美元，是传统斩首行动的 1/5，且实现了零伤亡。

战争成本的降低与伤亡率的下降，将让大国发动单边军事行动的倾向大幅上升。

过去多年，国家发动战争需要考虑成本与伤亡，国内的反战情绪也会对其形成制约。

而未来的智能化战争，可以用极低的成本、零伤亡的代价，发动对其他国家的军事打击，国内的反战情绪也会大幅降低，这将导致全球的军事冲突大幅增加，地缘政治局势更加紧张。

当AI沦为战争的工具，算法决定这个世界的走向时。

未来是怎样的光景？

我首先想到的是推背图第五十六象的那几句谶言：

飞者非鸟，潜者非鱼。战不在兵，造化游戏。

（全文完）