4370 - Thua trong cuộc chiến tương lai

Paul Scharre 

Cách các công nghệ mới đe dọa lợi thế quân sự của Hoa Kỳ

Daniel Downey

Trong chiến dịch gần đây chống lại Iran, Hoa Kỳ đã làm chủ bầu trời nhờ sức mạnh không quân truyền thống. Quân đội Hoa Kỳ đã dội hỏa lực dữ dội xuống các mục tiêu của Iran, thực hiện hơn 13.000 đợt tấn công. Tuy nhiên, năng lực tác chiến và hỏa lực hủy diệt đó đã không thể ngăn cản Iran đáp trả. Trong suốt cuộc xung đột kéo dài 39 ngày (từ 28 tháng 2 đến 8 tháng 4), Iran đã phóng hơn 2.200 tên lửa và 4.400 máy bay không người lái (UAV) nhắm vào các quốc gia trong khu vực. Ít nhất tám máy bay của Hoa Kỳ đã bị phá hủy hoặc hư hại bởi các cuộc tấn công của Iran. Nhiều hệ thống radar của Hoa Kỳ bị đánh trúng và bảy quân nhân Hoa Kỳ đã thiệt mạng. Và vào thời điểm bài viết này được thực hiện, chính quyền Iran vẫn đứng vững và duy trì sự kiểm soát chặt chẽ đối với Eo biển Hormuz. Hoa Kỳ đã không đạt được các mục tiêu đề ra trong cuộc chiến, mặc dù xét trên mọi phương diện, nước này mạnh hơn Iran rất nhiều.

Vị thế thống trị về công nghệ – yếu tố mà quân đội Hoa Kỳ từ lâu vẫn dựa vào để tạo lợi thế trước các đối thủ cạnh tranh – đang dần suy giảm. Khác với những giai đoạn trước, khi Hoa Kỳ nắm giữ ưu thế vượt trội về công nghệ tàng hình và vũ khí dẫn đường chính xác, kỷ nguyên hiện tại sẽ không mang lại cho Hoa Kỳ lợi thế tương tự đối với các công nghệ đang làm thay đổi cục diện chiến tranh: máy bay không người lái và trí tuệ nhân tạo.

Cuộc xung đột với Iran là trải nghiệm đầu tiên của Hoa Kỳ về một kỷ nguyên chiến tranh mới. Các công nghệ mới nổi đang thu hẹp khoảng cách năng lực giữa Washington và các đối thủ. Sự phổ biến của công nghệ máy bay không người lái giá rẻ và năng lực trí tuệ nhân tạo đang tạo cơ hội cho các quốc gia nhỏ hơn và các chủ thể phi nhà nước có thể thực hiện những đòn tấn công vượt xa khả năng thông thường của họ. Giờ đây, các đối thủ này có thể tấn công vào các căn cứ hậu phương của Hoa Kỳ, gây thương vong và làm hư hại những chiếc máy bay đắt tiền. Các cuộc tấn công bằng tên lửa của Iran vào các căn cứ của Hoa Kỳ ở vùng Vịnh đã phá hủy một chiếc máy bay cảnh báo sớm E-3 Sentry. Tổn thất này còn lớn hơn nhiều so với mức giá 300 triệu đô la của chiếc máy bay, bởi lẽ phi đội E-3 của Hoa Kỳ hiện chỉ còn lại 15 chiếc và chương trình thay thế vẫn còn cách thời điểm hiện tại nhiều năm nữa. Tên lửa của Iran cũng đã đánh trúng năm chiếc máy bay tiếp nhiên liệu KC-135 Stratotanker cùng nhiều hệ thống radar mặt đất của Hoa Kỳ. Máy bay không người lái (drone) đã thay đổi không chỉ cục diện chiến tranh mà cả khía cạnh kinh tế của nó. Tại vùng Vịnh và nhiều nơi khác, các loại drone và tên lửa (cả trên không lẫn trên biển) với chi phí thấp có thể tiêu diệt những khí tài đắt đỏ hơn nhiều. Ukraine đã sử dụng xuồng tự sát (drone mặt nước) và tên lửa chống hạm để giáng đòn nặng nề vào Hạm đội Biển Đen của Nga, đánh chìm 13 tàu và làm hư hại hàng chục chiếc khác sau hai năm giao tranh. Một chiếc xuồng tự sát trị giá 300.000 USD có thể vô hiệu hóa một tàu chiến hải quân trị giá hàng trăm triệu USD.

Hoa Kỳ vẫn sở hữu lực lượng quân sự mạnh nhất thế giới, nhưng nước này chưa sẵn sàng cho một kỷ nguyên chiến tranh mới được định hình bởi những thực tế này. Mỹ cần sản xuất nhiều drone và tên lửa đánh chặn giá rẻ hơn, đồng thời cần thích ứng tốt hơn với những yêu cầu cấp thiết của cuộc đua tranh về trí tuệ nhân tạo (AI). Cũng như quân đội không thể xây dựng sức mạnh không quân nếu thiếu máy bay hay thống trị đại dương nếu thiếu tàu chiến, họ cũng không thể giành chiến thắng trong kỷ nguyên AI nếu không biết khai thác dữ liệu, mua sắm năng lực tính toán và học cách sử dụng tối ưu các mô hình AI. Để duy trì lợi thế trên chiến trường, quân đội Mỹ phải tìm cách tích hợp hiệu quả các công nghệ mới này. Điều đó đòi hỏi phải vượt qua những rào cản về văn hóa và thủ tục hành chính trong nội bộ các quân chủng, xây dựng mối quan hệ chặt chẽ hơn với khu vực tư nhân, cũng như tìm ra những phương thức mới để đánh giá sức mạnh quân sự. Tuy nhiên, nếu không thích ứng theo hướng này, quân đội Mỹ sẽ ngày càng đối mặt với thế trận ngang ngửa từ đối thủ trên chiến trường. Sau nhiều thập kỷ thống trị nhờ lợi thế công nghệ, vị thế của Hoa Kỳ sẽ bị suy giảm do để mất ưu thế dẫn đầu một cách đầy nguy hiểm.

CUỘC CHƠI DRONE

Từ lâu, Hoa Kỳ đã dựa vào đổi mới công nghệ để giành lợi thế trước các đối thủ. Vào giai đoạn đầu của Chiến tranh Lạnh, các nhà hoạch định quốc phòng Mỹ đã dựa vào vũ khí hạt nhân để bù đắp cho ưu thế về quân số của Liên Xô tại châu Âu. Trong thập niên 1970, Hoa Kỳ đã khởi xướng cuộc cách mạng thông tin trong công tác hoạch định quân sự; những tiến bộ về chất bán dẫn, mạng máy tính và vệ tinh đã mang lại cho nước này lợi thế vượt trội về công nghệ tàng hình, vũ khí dẫn đường chính xác và hệ thống định vị toàn cầu (GPS). Các công nghệ này đã chứng minh giá trị to lớn trong Chiến tranh Vịnh Ba Tư (1990–1991), khi Hoa Kỳ lần lượt vô hiệu hóa và đánh bại quân đội Iraq. Hiệu quả của chúng thậm chí còn ấn tượng hơn trong cuộc xâm lược Iraq năm 2003, khi lực lượng Mỹ chiếm được Baghdad chỉ trong vòng ba tuần. Năm 2014, Lầu Năm Góc đã triển khai chiến lược "tạo thế cân bằng thứ ba" (third offset), nhằm tận dụng công nghệ robot và trí tuệ nhân tạo (AI) để bù đắp cho ưu thế về quân số của lực lượng Trung Quốc và Nga. Chiến lược này thúc đẩy quân đội Mỹ khai thác các công nghệ AI mới nổi từ khu vực thương mại, đồng thời thuyết phục giới chức Mỹ rằng họ có thể củng cố lợi thế công nghệ bền vững trước các đối thủ.

Tuy nhiên, lần này, chiến lược đó sẽ không còn hiệu quả. Mỹ không còn nắm giữ lợi thế rõ rệt nào về các công nghệ mới nổi và cũng sẽ không thể giành lại được lợi thế này.

Hãy lấy ví dụ về các phương tiện không người lái. Các loại máy bay không người lái (UAV) giá rẻ hiện có mặt rộng khắp trên toàn cầu, và Hoa Kỳ sẽ không thể ngăn cản các đối thủ triển khai chúng với số lượng lớn. Những năm gần đây, Iran đã nổi lên như một nhà sản xuất lớn các loại UAV giá rẻ và cung cấp hàng nghìn chiếc cho Nga để phục vụ cuộc chiến tại Ukraine. Dựa trên các thiết kế của Iran, Nga đã sản xuất thêm hàng chục nghìn chiếc nữa.

Về lý thuyết, Hoa Kỳ hoàn toàn có khả năng sản xuất số lượng lớn các loại vũ khí này. UAV giá rẻ không đòi hỏi công nghệ đặc biệt nào. Tuy nhiên trên thực tế, quân đội Hoa Kỳ lại gặp khó khăn trong việc triển khai UAV giá rẻ với số lượng đáng kể. Ukraine sản xuất tới bốn triệu chiếc UAV mỗi năm, trong khi Lục quân Hoa Kỳ chỉ mua sắm 50.000 chiếc.

Giới lãnh đạo Lầu Năm Góc dưới cả hai đời tổng thống Biden và Trump đều coi việc sản xuất UAV giá rẻ là ưu tiên hàng đầu, nhưng các vấn đề mang tính hệ thống đã cản trở nỗ lực này. Các loại UAV quân sự cỡ nhỏ sử dụng công nghệ vốn được phát triển cho thị trường dân dụng (dành cho người chơi nghiệp dư) – lĩnh vực vốn bị chi phối bởi công ty DJI của Trung Quốc. Quân đội Hoa Kỳ có lý do chính đáng khi không muốn phụ thuộc vào khí tài quân sự từ đối thủ cạnh tranh hàng đầu của mình; hệ quả là họ phải mua các loại UAV do Mỹ sản xuất với giá đắt hơn nhiều (dù bản thân chúng thường vẫn sử dụng linh kiện từ Trung Quốc).

Năng lực tính toán cũng đóng vai trò tương tự như năng lực sản xuất trong kỷ nguyên công nghiệp.

Điều đáng nói hơn cả là Hoa Kỳ thực sự không giỏi trong việc sản xuất hàng hóa giá rẻ, phản ứng nhanh nhạy hay mở rộng quy mô sản xuất thần tốc. Trong nhiều thập kỷ, ngành sản xuất quốc phòng Hoa Kỳ liên tục đi theo xu hướng gia tăng chi phí để tạo ra các nền tảng vũ khí ngày càng "tinh xảo" – thuật ngữ quân sự chỉ những loại vũ khí tiên tiến, đắt đỏ nhưng có số lượng sản xuất hạn chế. Ngược lại, UAV đã làm thay đổi cục diện quân sự, chuyển hướng sang các loại vũ khí giá rẻ, có thể chấp nhận tiêu hao (hoặc dùng một lần) và sản xuất được với số lượng lớn.

Hoa Kỳ đã chậm trễ trong việc thích nghi. Sáng kiến ​​Replicator năm 2023 của Bộ Quốc phòng Mỹ đặt mục tiêu nhanh chóng triển khai hàng nghìn hệ thống tự hành giá rẻ, nhưng kết quả thực tế chỉ đạt được con số hàng trăm. Giới lãnh đạo Lầu Năm Góc hiện nay đã công bố kế hoạch mở rộng sản xuất máy bay không người lái (UAV) chi phí thấp, cam kết chi hơn 1 tỷ USD để sản xuất 340.000 chiếc vào năm 2027. Quân đội thậm chí còn đặt ra mục tiêu tham vọng hơn là sản xuất ít nhất một triệu chiếc vào năm 2028. Để đạt được các mục tiêu này, quân đội cần đảm bảo nguồn kinh phí ổn định và lớn mạnh nhằm xây dựng một nền tảng công nghiệp cho các loại UAV cỡ nhỏ – lĩnh vực hiện chưa có quy mô sản xuất đáng kể.

Tuy nhiên, công nghệ UAV không ngừng phát triển. Chẳng bao lâu nữa, các phương tiện này sẽ có khả năng hoạt động với mức độ tự chủ cao hơn và phối hợp chặt chẽ hơn với các thiết bị khác. Hầu hết các UAV hiện nay đều được điều khiển từ xa hoặc sử dụng cơ chế tự động hóa đơn giản, chẳng hạn như bay theo các điểm định vị (waypoint) đã lập trình sẵn hoặc tự động quay về căn cứ nếu mất kết nối với người điều khiển. Ukraine đã trở thành nơi thử nghiệm các tính năng tự hành tinh vi hơn. Ví dụ, nhiều UAV của Ukraine được trang bị hệ thống dẫn đường tự động ở giai đoạn cuối; tính năng này cho phép thiết bị tự di chuyển hàng trăm mét để tiếp cận mục tiêu ngay cả khi tín hiệu liên lạc giữa máy bay và người điều khiển bị cắt đứt do hoạt động gây nhiễu của đối phương. Ukraine cũng đang sản xuất các loại UAV tấn công tầm xa có khả năng bay tới 600 dặm và tự định vị mà không cần GPS bằng cách đối chiếu hình ảnh từ camera trên máy bay với dữ liệu hình ảnh vệ tinh đã được nạp sẵn. Những cải tiến này sẽ được ứng dụng rộng rãi vượt ra ngoài phạm vi cuộc xung đột tại Ukraine. Ngày càng nhiều quốc gia và các chủ thể phi nhà nước sẽ sở hữu các loại UAV tương tự, có khả năng tấn công mục tiêu ngay cả khi đối phương tìm cách chặn tín hiệu liên lạc và ngăn chặn khả năng truy cập GPS của thiết bị. Các UAV sẽ được trang bị hệ thống dẫn đường tự hành ngày càng hiện đại, cho phép chúng tự động tìm kiếm trên diện rộng, cũng như tự nhận diện và tấn công mục tiêu mà không cần sự can thiệp của con người.

Những tiến bộ này sẽ thay đổi cục diện chiến tranh theo những cách sâu sắc. Những chiếc UAV đơn giản của ngày hôm nay sẽ phát triển thành các "bầy đàn" thông minh trong tương lai: hàng nghìn chiếc UAV cùng phối hợp hành động và phản ứng theo thời gian thực trước những biến động trên chiến trường. Các bầy đàn UAV sẽ được sử dụng để săn lùng mục tiêu di động, thực hiện các đợt tấn công đồng loạt nhằm áp đảo hệ thống phòng thủ của đối phương, cũng như thiết lập mạng lưới thông tin liên lạc và hậu cần có khả năng chống chịu tốt trước các hành động gây nhiễu, phá hoại hoặc tấn công từ kẻ thù. Các bầy đàn robot tự hành sẽ có khả năng hoạt động với tốc độ, sự phối hợp nhịp nhàng và tính linh hoạt mà con người không thể nào sao chép được.

Để tận dụng tối đa sức mạnh của các bầy đàn UAV, cần phải tư duy lại một cách triệt để về hệ thống chỉ huy và kiểm soát quân sự, cơ cấu tổ chức cũng như phương thức chỉ huy lực lượng trên chiến trường. Khi đó, người điều khiển quân sự sẽ không còn trực tiếp lái các UAV này nữa. Chúng sẽ chỉ huy các bầy đàn gồm hàng trăm hoặc hàng nghìn máy bay không người lái, trong đó bản thân các thiết bị này sẽ tự động phối hợp hành động với nhau. Các lực lượng quân sự sẽ cần xác định loại mệnh lệnh nào cần được đưa ra cho các bầy đàn này, cũng như cách thức để các máy bay không người lái tự hành phối hợp với nhau. Điều này đòi hỏi sự thay đổi đáng kể so với các mô hình chỉ huy quân sự truyền thống, chuyển từ cấu trúc phân cấp sang các mô hình mang tính phi tập trung hơn.

Máy bay không người lái (UAV) đang thay đổi cục diện chiến trường theo những cách mà Hoa Kỳ chưa thực sự lường hết hoặc có giải pháp đối phó hiệu quả. Ví dụ, trong cuộc chiến tại Ukraine, sự hiện diện liên tục của UAV trên không khiến cả hai bên gặp khó khăn khi tập trung lực lượng. UAV hiện là nguyên nhân gây ra phần lớn thương vong cho phía Nga, thay thế vai trò của pháo binh. Các sự kiện liên quan đến Iran cũng cho thấy UAV khiến các căn cứ nằm xa tiền tuyến trở nên dễ bị tổn thương. Quân đội Hoa Kỳ sẽ phải thích nghi với thực tế mới này bằng cách đầu tư mạnh hơn vào các biện pháp ngụy trang, sử dụng mục tiêu giả và các phương thức khác để tránh bị phát hiện cũng như phân tán lực lượng nhằm giảm thiểu rủi ro.

Hoa Kỳ cũng cần những phương thức hiệu quả về mặt chi phí để phòng thủ trước số lượng lớn tên lửa và UAV giá rẻ mà các đối thủ có thể triển khai. Hệ thống phòng thủ tên lửa đã có những bước tiến dài trong 35 năm kể từ Chiến tranh Vùng Vịnh – thời điểm mà các tổ hợp tên lửa Patriot của Mỹ gần như bất lực trong việc đánh chặn tên lửa Scud của Iraq nhắm vào Israel. Tuy nhiên, công nghệ tên lửa tấn công cũng đã phát triển, đồng thời mối đe dọa từ UAV cũng gia tăng chóng mặt. Kết quả là dù đã nỗ lực không ngừng, Hoa Kỳ vẫn bị tụt lại phía sau. Các hệ thống phòng thủ tên lửa hiện nay tuy hiệu quả nhưng lại rất tốn kém. Kể từ cuối tháng 2, Hoa Kỳ, Israel và các quốc gia vùng Vịnh đã bắn hạ 1.700 tên lửa đạn đạo và UAV của Iran, nhưng xét về tương quan chi phí, Iran lại chiếm ưu thế lớn. Việc đánh chặn một chiếc UAV Shahed có giá 35.000 USD (hoặc 7.000 USD theo một số ước tính gần đây) bằng tên lửa Patriot trị giá 4 triệu USD chỉ có thể coi là một chiến thắng đầy tổn thất (chiến thắng kiểu Pyrrhus). Washington đang chứng kiến ​​những khoản thiệt hại ngày càng lớn trên bảng cân đối ngân sách.

Quân đội Mỹ hiện không có đủ tên lửa đánh chặn, và cuộc đối đầu với Iran đã làm cạn kiệt nghiêm trọng kho dự trữ của nước này. Chỉ tính từ khi xung đột bắt đầu, Hoa Kỳ đã sử dụng khoảng một nửa số tên lửa Patriot và từ 50 đến 80% số tên lửa đánh chặn THAAD trong kho. Chính quyền Trump đang triển khai các bước nhằm mở rộng năng lực sản xuất, nhưng sẽ cần nhiều năm để bù đắp lại số lượng đã tiêu hao. Việc cạn kiệt kho dự trữ này sẽ khiến lực lượng Mỹ trở nên dễ bị tổn thương, không chỉ ở Trung Đông mà còn tại cả châu Á và châu Âu.

Tương tự như cách tiếp cận với UAV giá rẻ, Lầu Năm Góc đang tiến hành phát triển và mở rộng quy mô sản xuất các loại tên lửa đánh chặn chi phí thấp. Các thiết bị đánh chặn máy bay không người lái (UAV) Coyote của Mỹ có giá khoảng 125.000 USD mỗi chiếc, trong khi loại Merops có giá khoảng 15.000 USD – một bước tiến lớn so với các loại tên lửa trị giá hàng triệu USD. Washington sẽ cần đẩy mạnh sản xuất các loại thiết bị đánh chặn giá rẻ này để bắt kịp mối đe dọa đang ngày càng gia tăng.

MÔ HÌNH TIẾP THEO

AI sẽ mang lại những thay đổi sâu rộng hơn nữa cho lĩnh vực tác chiến. Mặc dù Mỹ là nơi quy tụ các công ty AI hàng đầu thế giới, nhưng những tiến bộ trong lĩnh vực này sẽ càng đẩy nhanh quá trình suy giảm ưu thế công nghệ quân sự của Mỹ. Washington đang bị cuốn vào cái gọi là "cuộc đua AI" giữa Mỹ và Trung Quốc, nhưng thực tế hiện nay về cơ bản là sự ngang bằng về công nghệ.

Các mô hình AI của Trung Quốc chỉ chậm hơn các mô hình hàng đầu của Mỹ vài tháng. Các công ty Trung Quốc như DeepSeek, Moonshot và MiniMax thực tế đang tận dụng các mô hình của Mỹ để huấn luyện mô hình riêng của họ với chi phí thấp hơn nhiều. Anthropic, OpenAI và Google đều đã phát hiện và báo cáo về các đối thủ nước ngoài thực hiện các nỗ lực quy mô lớn nhằm trích xuất thông tin từ các mô hình của Mỹ, vi phạm điều khoản dịch vụ của các mô hình này. Các công ty Trung Quốc bù đắp cho việc hạn chế tiếp cận chip AI tiên tiến – vốn bị kìm hãm bởi các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ – bằng cách sao chép thành quả của các công ty Mỹ đang sở hữu những loại chip mạnh mẽ và hiện đại nhất. Kỹ thuật này, được gọi là "chưng cất đối nghịch" (adversarial distillation), về cơ bản đã triệt tiêu lợi thế của Mỹ trong các năng lực AI tiên tiến nhất.

Một lĩnh vực khác mà Mỹ từng nắm giữ ưu thế cho đến gần đây là việc sử dụng AI để chuyển đổi quy trình phân tích tình báo và lập kế hoạch tác chiến. Các mô hình ngôn ngữ lớn được tích hợp vào Hệ thống Thông minh Maven (Maven Smart System) của Palantir; hệ thống này tập hợp thông tin tình báo từ nhiều nguồn vào một giao diện duy nhất để các chuyên gia phân tích đánh giá chiến trường. AI cho phép các chuyên gia phân tích tình báo và các nhà hoạch định kế hoạch tổng hợp khối lượng dữ liệu khổng lồ và lên phương án tấn công. Quân đội Israel được cho là đã sử dụng các hệ thống học máy để xử lý dữ liệu và đề xuất mục tiêu tấn công tại Gaza, nhưng các hoạt động của quân đội Mỹ chống lại Iran có lẽ là trường hợp đầu tiên sử dụng quy mô lớn các mô hình ngôn ngữ lớn trên chiến trường. Tại khu vực Iran – nơi máy bay chiến đấu của Mỹ thường xuyên phải chuyển hướng sang mục tiêu mới ngay trong khi đang bay – quân đội Mỹ đã sử dụng AI để ưu tiên mục tiêu và xây dựng các gói tấn công trong bối cảnh chiến trường biến động không ngừng.

Vị thế thống trị về công nghệ của Mỹ đang dần suy giảm.

Tuy nhiên, chỉ trong vài tháng tới, quân đội Trung Quốc sẽ có quyền tiếp cận các mô hình AI sở hữu năng lực tương đương. Thực tế là mọi lực lượng quân sự và các tổ chức phi nhà nước trên toàn cầu đều sẽ tiếp cận được những công cụ này; xét cho cùng, AI không phải là bí mật được bảo vệ nghiêm ngặt bởi riêng chính phủ nào, mà là thành quả của khu vực thương mại, và những đổi mới như vậy thường lan rộng ra toàn thế giới với tốc độ khá nhanh. Ngay cả khi các công ty hàng đầu của Mỹ sẵn sàng hợp tác với quân đội nước này, công nghệ AI vẫn lan tỏa nhanh hơn tốc độ quân đội có thể tích hợp và triển khai chúng một cách hiệu quả—chưa nói đến việc tận dụng chúng để chuyển đổi phương thức tác chiến. Quả thực, điều quan trọng hơn đối với quân đội không phải là quốc gia nào phát triển công cụ hay năng lực AI mới đầu tiên, mà là lực lượng nào có thể đưa chúng vào sử dụng sớm nhất.

Trong những giai đoạn thay đổi công nghệ mang tính đột phá, yếu tố quyết định thành công tương đối của một lực lượng quân sự chính là khả năng vận dụng công nghệ mới. Chẳng hạn, vào đầu thế kỷ 20, tất cả các cường quốc quân sự hàng đầu thời bấy giờ đều tiếp cận được các loại vũ khí mới như xe tăng, tàu ngầm và máy bay. Thách thức đặt ra là làm thế nào để sử dụng chúng một cách hiệu quả nhất.

Giai đoạn giữa Thế chiến thứ nhất và Thế chiến thứ hai chứng kiến ​​các lực lượng quân sự thử nghiệm công nghệ mới, đồng thời xây dựng các cơ cấu tổ chức, học thuyết và quy trình huấn luyện mới để khai thác hiệu quả các loại vũ khí này. Vương quốc Anh là quốc gia tiên phong đổi mới với tàu sân bay nhưng lại tụt hậu so với Nhật Bản và Hoa Kỳ trong giai đoạn chuẩn bị cho Thế chiến thứ hai. Dù công nghệ hàng không của Anh thuộc hàng tiên tiến nhất, nhưng những rào cản về văn hóa và bộ máy quan liêu trong nội bộ quân đội Anh—điển hình là quyết định sai lầm khi giao trách nhiệm quản lý lực lượng không quân hải quân cho Không quân Hoàng gia thay vì Hải quân—đã kìm hãm tốc độ ứng dụng công nghệ.

Điều này rất quan trọng bởi chính phương thức tác chiến, chứ không phải các hệ thống hay trang thiết bị tối tân, mới là yếu tố tạo nên sự khác biệt trên chiến trường. Suy cho cùng, hầu hết các cuộc chiến tranh đều diễn ra giữa các đối thủ có trình độ công nghệ tương đương nhau. Trong một nghiên cứu về các cuộc chiến tranh trên bộ từ năm 1956 đến 1992, học giả Stephen Biddle nhận thấy rằng khoảng cách về công nghệ quân sự giữa các bên tham chiến trung bình là dưới ba năm.

Ở TUYẾN ĐẦU CỦA CÔNG NGHỆ TIÊN PHONG

Việc hạn chế năng lực tính toán của Trung Quốc là yếu tố then chốt để Mỹ vượt lên trước Bắc Kinh trong việc ứng dụng AI và cho phép quân đội Mỹ sử dụng AI hiệu quả hơn, ngay cả khi Trung Quốc cũng tiếp cận được các mô hình AI có năng lực tương đương. Năng lực tính toán đóng vai trò thiết yếu đối với việc triển khai AI trên quy mô lớn. Việc vận hành các mô hình AI tiên tiến nhất tiêu tốn rất nhiều năng lượng và sức mạnh tính toán; các công ty công nghệ đang đổ hàng trăm tỷ đô la vào việc xây dựng các trung tâm dữ liệu khổng lồ để đáp ứng nhu cầu về AI. Ngày nay, sức mạnh tính toán có vai trò tương đương với năng lực sản xuất trong kỷ nguyên công nghiệp. Cũng như năng lực sản xuất từng quyết định tăng trưởng kinh tế và sức mạnh quân sự của một quốc gia, tổng năng lực tính toán sẽ quyết định sức mạnh AI—và hệ quả là vị thế tổng thể—của quốc gia đó.

Công cụ mạnh mẽ nhất mà Hoa Kỳ có để kìm hãm bước tiến của Trung Quốc trong lĩnh vực AI là các biện pháp kiểm soát xuất khẩu nhằm ngăn chặn các công ty Trung Quốc tiếp cận các loại chip tiên tiến và thiết bị sản xuất chất bán dẫn. Chip là yếu tố thiết yếu để huấn luyện và vận hành các mô hình AI tiên tiến nhất, và các công ty Hoa Kỳ đang nắm giữ những vị trí then chốt trong chuỗi cung ứng sản xuất chip.

Dưới thời chính quyền Trump (nhiệm kỳ đầu) và chính quyền Biden, chính phủ Hoa Kỳ đã liên tục siết chặt các biện pháp kiểm soát xuất khẩu đối với chip AI tiên tiến và thiết bị sản xuất chip sang Trung Quốc. Tuy nhiên, vào tháng 1 năm 2026, chính quyền Trump đã thay đổi lập trường và cấp phép cho Nvidia bán dòng chip H200 sang Trung Quốc. Tính đến tháng 4 năm 2026, số chip này vẫn chưa được chuyển giao cho Trung Quốc, mặc dù Bộ Thương mại đã cấp giấy phép với số lượng hạn chế và Nvidia đã nhận được đơn đặt hàng từ các khách hàng Trung Quốc. Xét đến những hạn chế chung về nguồn cung chip phục vụ phát triển AI cùng nhu cầu tăng vọt tại Hoa Kỳ, mỗi con chip được bán cho Trung Quốc đều đồng nghĩa với tổn thất cho Washington và lợi thế cho Bắc Kinh. Chính quyền Trump nên khôi phục lệnh cấm xuất khẩu chip AI tiên tiến sang Trung Quốc thay vì đánh mất vị thế dẫn đầu của Hoa Kỳ vào tay một đối thủ chiến lược.

Chính quyền Trump cũng cần phối hợp với Nhật Bản và Hà Lan để siết chặt kiểm soát xuất khẩu thiết bị sản xuất chip sang Trung Quốc. Các nhà máy chế tạo chip tiên tiến phụ thuộc vào công nghệ từ Nhật Bản, Hà Lan và Hoa Kỳ. Trung Quốc đang nỗ lực hết sức để gia tăng năng lực sản xuất chất bán dẫn trong nước nhằm giảm sự phụ thuộc vào chip nước ngoài. Tuy nhiên, nếu không tiếp cận được các thiết bị sản xuất chip then chốt, Trung Quốc sẽ không thể sản xuất được các loại chip tối tân nhất. Trong nhiệm kỳ đầu, chính quyền Trump đã gây áp lực lớn buộc Hà Lan phải ngừng bán thiết bị quang khắc cực tím (EUV) cho Trung Quốc—loại máy móc cần thiết để sản xuất các loại chip tiên tiến nhất. Dù vậy, Trung Quốc vẫn tiếp tục đạt được những bước tiến nhờ sử dụng công nghệ quang khắc nhúng tia cực tím sâu (DUV) thế hệ cũ vốn không bị hạn chế.

Tất nhiên, việc cố gắng hạn chế Trung Quốc tiếp cận phần cứng—chẳng hạn như chip và thiết bị sản xuất chip—sẽ không mang lại nhiều hiệu quả trong việc ngăn chặn nước này thu lợi từ kỹ thuật "chưng cất đối kháng" (adversarial distillation). Chính phủ Hoa Kỳ cũng cần phối hợp với các công ty AI để ngăn chặn các đối thủ nước ngoài sao chép hoặc trích xuất năng lực từ các mô hình AI của Mỹ. Quốc hội nên thông qua luật bảo vệ các công ty Mỹ khỏi các rủi ro pháp lý về chống độc quyền khi họ chia sẻ thông tin về kỹ thuật chưng cất đối kháng với nhau, tương tự như các đạo luật hiện hành về ứng phó với các mối đe dọa mạng. Sự hợp tác chặt chẽ hơn giữa các công ty AI của Mỹ có thể tăng cường khả năng phòng thủ trước kỹ thuật chưng cất đối kháng thông qua việc chia sẻ các phương pháp tối ưu và thông tin về mối đe dọa. Ngoài ra, Washington cần áp đặt lệnh trừng phạt lên các thực thể Trung Quốc có hành vi trích xuất trái phép năng lực từ các mô hình AI của doanh nghiệp Mỹ. Việc trừng phạt các công ty Trung Quốc cụ thể sẽ ngăn cấm doanh nghiệp Mỹ hợp tác với họ và, trong trường hợp nghiêm trọng nhất, có thể cắt đứt khả năng tiếp cận hệ thống tài chính toàn cầu của các công ty vi phạm này.

Trong một số trường hợp, chính các phòng thí nghiệm AI có thể muốn giữ lại một số năng lực AI tiên tiến nhất thay vì công bố rộng rãi, qua đó làm chậm quá trình phổ biến công nghệ. OpenAI và Anthropic đã áp dụng cách tiếp cận này khi trì hoãn việc phát hành các mô hình mới nhất của họ—ví dụ như mô hình Mythos của Anthropic—do lo ngại rằng các tác nhân xấu có thể lợi dụng chúng để thực hiện các cuộc tấn công mạng. Anthropic đã hợp tác với một số công ty công nghệ hàng đầu trong Dự án Glasswing nhằm sử dụng mô hình AI của mình để phát hiện và vá các lỗ hổng bảo mật mạng trước khi các năng lực nguy hiểm hơn bị phổ biến rộng rãi. OpenAI cũng đã triển khai chương trình "truy cập tin cậy" (trusted access), cho phép hàng nghìn chuyên gia an ninh mạng đã được xác thực tiếp cận các công cụ của OpenAI để phục vụ công tác phòng thủ mạng.

Những phương pháp này có thể giúp các chuyên gia an ninh mạng chiếm ưu thế trong việc ngăn chặn các năng lực AI nguy hiểm sắp xuất hiện, nhưng thời gian không còn nhiều. Tính đến tháng 10 năm 2025, nhóm nghiên cứu AI Epoch AI đánh giá rằng các mô hình AI mã nguồn mở (hay chính xác hơn là các mô hình có trọng số mở mà bất kỳ ai cũng có thể tải xuống) chỉ chậm hơn các mô hình tiên tiến nhất hiện nay khoảng ba tháng. Việc hạn chế phát hành sẽ làm chậm quá trình phổ biến bằng cách gây khó khăn hơn cho kỹ thuật chưng cất đối kháng, nhưng đây không phải là giải pháp triệt để. Vào tháng 4 năm 2026, Jack Clark, đồng sáng lập của Anthropic, ước tính rằng những năng lực AI tiên tiến nhất trong lĩnh vực an ninh mạng hiện nay sẽ trở nên phổ biến rộng rãi và có sẵn dưới dạng mã nguồn mở trong vòng 12 đến 18 tháng tới. Trên chiến trường, phương pháp luận – chứ không phải trang thiết bị – mới là yếu tố tạo nên sự khác biệt.

Washington không thể ngăn chặn sự phổ biến của năng lực AI, nhưng vẫn có thể giành được chút lợi thế. Việc kéo dài khoảng cách dẫn trước từ ba tháng lên 18 tháng sẽ mang lại thêm thời gian để các chuyên gia an ninh mạng và quân đội Mỹ triển khai các công nghệ AI mới nhất. Theo đó, cách tiếp cận công nghệ đúng đắn sẽ không mang lại cho Hoa Kỳ lợi thế vĩnh viễn, nhưng sẽ giúp Washington duy trì vị thế dẫn trước trong một cuộc đua không hồi kết.

Hoa Kỳ cần tận dụng khoảng thời gian đó để đổi mới, thử nghiệm AI, cũng như điều chỉnh cơ cấu tổ chức và học thuyết quân sự nhằm khai thác tối đa các công nghệ mới nhất. Việc này đòi hỏi sự thay đổi về tư duy: chuyển từ cách tiếp cận thận trọng, chậm rãi thường thấy của quân đội Mỹ trong thời bình sang phương thức hoạt động thời chiến, chú trọng vào khả năng thích ứng và cải tiến nhanh chóng. Quân đội Mỹ từng nhanh chóng thay đổi quy trình tác chiến trong các cuộc chiến tại Iraq và Afghanistan; họ đã cấp tốc triển khai trang thiết bị và điều chỉnh chiến thuật để đối phó với mối đe dọa từ thiết bị nổ tự chế (IED) cũng như sử dụng máy bay không người lái (UAV) để giám sát quân nổi dậy. Các quy trình hành chính quan liêu truyền thống của Lầu Năm Góc – từ việc xác định yêu cầu hệ thống quân sự, lập ngân sách cho đến mua sắm công nghệ – sẽ không thể bắt kịp tốc độ phát triển của AI hay giúp Mỹ duy trì lợi thế trước các đối thủ. Với động lực từ sự cấp bách mang tính sống còn, Ukraine đã nâng quy mô sản xuất lên mức bốn triệu máy bay không người lái mỗi năm. Với quy mô GDP gấp 140 lần Ukraine, Hoa Kỳ hoàn toàn có khả năng đạt được con số tương đương. Dù Lầu Năm Góc từng mất nhiều năm mới đầu tư thỏa đáng vào xe bọc thép để đối phó hiệu quả với mối đe dọa từ bom ven đường tại Iraq và Afghanistan, nhưng ngay khi Bộ trưởng Quốc phòng Robert Gates coi đây là ưu tiên hàng đầu vào năm 2007, quân đội đã triển khai được 10.000 xe bọc thép chỉ trong khoảng một năm rưỡi.

May mắn thay, ban lãnh đạo hiện tại của Lầu Năm Góc sẵn sàng phá vỡ những khuôn mẫu cũ. Bộ Quốc phòng đã tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn vào cả mạng lưới bảo mật lẫn mạng lưới thông thường, cho phép ba triệu người dùng – bao gồm cả quân nhân và nhân viên dân sự trong toàn bộ hệ thống quốc phòng – tiếp cận các mô hình AI này. Lãnh đạo Lầu Năm Góc cũng đang mở rộng số lượng mô hình khả dụng trên các mạng lưới, tạo điều kiện cho nhân viên tiếp cận đa dạng các nền tảng AI. Những tín hiệu ban đầu rất khả quan; Bộ Quốc phòng báo cáo rằng đã có hơn một triệu người dùng trải nghiệm các mô hình AI. Tuy nhiên, Bộ vẫn cần nỗ lực hơn nữa để tạo ra các cơ chế khuyến khích phù hợp về mặt hành chính và văn hóa nhằm thúc đẩy việc ứng dụng công nghệ này. Điều này bao gồm việc trao cho nhân viên quyền tự do thử nghiệm với AI, cũng như chấp nhận thất bại và sai sót.

Chiến lược AI của Bộ Quốc phòng, được công bố vào tháng 1, đã nhấn mạnh tầm quan trọng của tốc độ. Để giảm bớt các thủ tục hành chính rườm rà, chiến lược này đã thành lập một "hội đồng tháo gỡ rào cản" hoạt động hàng tháng nhằm miễn trừ các quy định hạn chế không mang tính luật định có thể cản trở việc triển khai AI. Nhằm mở rộng khả năng tiếp cận dữ liệu, chiến lược yêu cầu chia sẻ dữ liệu với những người dùng được ủy quyền và quy định rằng mọi sự từ chối yêu cầu cung cấp dữ liệu đều phải được giải trình lý do trong vòng bảy ngày. Đây là những bước đi đáng hoan nghênh nhằm đẩy nhanh tiến độ tại Lầu Năm Góc. Tuy nhiên, chỉ tốc độ thôi là chưa đủ.

KHỦNG HOẢNG BẢN SẮC

Một số trở ngại lớn nhất đối với việc tận dụng triệt để lợi thế của công nghệ mới lại nằm ở yếu tố văn hóa. Những tiến bộ công nghệ đòi hỏi các phương thức tác chiến mới, và đôi khi chúng thách thức những thói quen đã ăn sâu cũng như bản sắc cốt lõi của các quân chủng. Hải quân Hoa Kỳ từng phản đối quá trình chuyển đổi từ tàu chạy buồm sang tàu chạy hơi nước vào thế kỷ 19, thậm chí còn quay lại sử dụng tàu chạy buồm sau Nội chiến. Những tranh luận về cách sử dụng xe tăng hiệu quả nhất vẫn tiếp diễn trong Lục quân Hoa Kỳ suốt Thế chiến II. Mãi đến năm 1943, Trung tướng Lesley McNair – Tư lệnh Lực lượng Lục quân (Army Ground Forces) – vẫn gửi bản ghi nhớ cho Đại tướng George Marshall (Tham mưu trưởng Lục quân), lập luận rằng chiến thuật "chiến tranh chớp nhoáng" (blitzkrieg) của Đức tại Pháp ba năm trước đó chỉ là một trường hợp cá biệt, và vai trò đúng đắn của xe tăng là hỗ trợ bộ binh chứ không phải tự mình dẫn đầu các cuộc tấn công bọc thép.

Các quân chủng ngày nay cũng bảo thủ không kém. Văn hóa và quan niệm về sức mạnh không quân của mỗi quân chủng đã định hình cách họ triển khai máy bay không người lái (UAV). Lục quân là lực lượng tiên phong áp dụng các hệ thống điều khiển bay tự động hơn (bao gồm cả giai đoạn cất và hạ cánh) cũng như sử dụng binh sĩ cấp thấp để điều khiển UAV. Ngược lại, Không quân lại phản đối những đổi mới này vì chúng đi ngược lại quan niệm coi người điều khiển UAV là "phi công". Tuy nhiên, Không quân lại có cách làm sáng tạo khi điều khiển UAV từ các căn cứ ngay tại lục địa Hoa Kỳ, trong khi Lục quân chọn cách triển khai người điều khiển UAV đến tận chiến trường Iraq và Afghanistan – một phương án sử dụng nhân lực kém hiệu quả hơn nhiều. Việc tập trung người điều khiển tại các căn cứ ở Hoa Kỳ cho phép họ vận hành UAV liên tục; trái lại, chính sách triển khai người điều khiển ra tiền tuyến của Lục quân trong các cuộc chiến tại Iraq và Afghanistan đồng nghĩa với việc khoảng hai phần ba số người điều khiển UAV của lực lượng này phải ở lại Mỹ trong thời gian chờ đợt triển khai tiếp theo và không thực hiện nhiệm vụ bay. Dù vậy, theo quan điểm của Lục quân, binh sĩ không nên "làm việc từ xa" để tham gia chiến tranh. Mức độ hào hứng đối với các hệ thống không người lái và robot trong hải quân rất khác nhau. Lực lượng tàu ngầm của hải quân phần lớn đã đón nhận các phương tiện robot dưới nước, coi chúng là yếu tố bổ trợ chứ không phải là sự thay thế cho tàu ngầm. Tuy nhiên, trong lĩnh vực hàng không hải quân, không gian trên boong tàu sân bay lại có hạn. Mỗi chiếc máy bay không người lái (UAV) được đưa lên boong tàu sẽ chiếm chỗ của một chiếc máy bay chiến đấu có người lái truyền thống. Mặc dù một chiếc UAV chiến đấu tàng hình có thể mở rộng đáng kể tầm hoạt động của tàu sân bay, hải quân lại chuyển hướng các UAV trên tàu sân bay thành máy bay tiếp nhiên liệu—chỉ đóng vai trò hỗ trợ chứ không thay thế máy bay chiến đấu có người lái. Khi quyết định như vậy để bảo toàn công việc cho các phi công, hải quân đã chấp nhận hy sinh tầm hoạt động và sức mạnh tấn công của tàu sân bay.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đặt ra thách thức lớn hơn nhiều đối với quan niệm về bản sắc của các quân chủng so với máy bay không người lái. AI khơi dậy những câu hỏi cơ bản về vai trò của con người và máy móc. Những nỗi lo ngại về việc AI cướp đi công việc trong xã hội cũng sẽ diễn ra tương tự trong quân đội, nơi bản sắc của quân nhân gắn liền chặt chẽ với nhiệm vụ họ đảm trách—gắn bó đến mức đôi khi vẫn tồn tại ngay cả khi công nghệ đã khiến nhiệm vụ đó trở nên lỗi thời từ lâu. Nhân sự hải quân vẫn được gọi là "thủy thủ" (sailors) dù họ không còn phải leo cột buồm, kéo buồm hay thao tác với hệ thống dây chằng buồm nữa. Lục quân vẫn có những người lính tự coi mình thuộc lực lượng "kỵ binh" dù họ không còn cưỡi ngựa. Những bản sắc này vẫn tồn tại như những di sản lịch sử ngay cả khi công việc của quân nhân thay đổi—và điều tương tự có thể xảy ra khi AI làm thay đổi các quân chủng. Tuy nhiên, lịch sử tiếp nhận công nghệ quân sự—từ tàu chạy bằng hơi nước, xe tăng cho đến máy bay không người lái—cho thấy rằng bản sắc và văn hóa có thể là những lực cản mạnh mẽ, ngăn cản quân đội khai thác trọn vẹn lợi ích thực sự của các công nghệ mới.

ĐÁNH CHÌM HẠM ĐỘI

Một lực lượng khác tại Hoa Kỳ đóng vai trò thiết yếu trong việc duy trì vị thế dẫn đầu về công nghệ quân sự của đất nước: đó là khu vực tư nhân. Việc triển khai thành công AI đòi hỏi sự hợp tác sâu rộng với toàn ngành công nghiệp, các công ty phát triển AI và các bên đánh giá độc lập – những chuyên gia am hiểu tường tận về năng lực cũng như hạn chế của công nghệ này. Để làm được điều đó, giới lãnh đạo Lầu Năm Góc cần hàn gắn mối quan hệ với Thung lũng Silicon – vốn đã trở nên căng thẳng trong những tháng gần đây do bất đồng với công ty Anthropic về các điều khoản hợp đồng với Bộ Quốc phòng. Cụ thể, Lầu Năm Góc muốn có quyền truy cập không hạn chế vào công nghệ của Anthropic cho "bất kỳ mục đích hợp pháp nào", trong khi Anthropic lại muốn thiết lập các rào cản kiểm soát đối với việc sử dụng công nghệ của mình vào các hoạt động giám sát quy mô lớn trong nước hay vận hành các loại vũ khí tự hành hoàn toàn. Vấn đề ở đây không chỉ dừng lại ở mối quan hệ giữa quân đội và một công ty đơn lẻ. Cuộc tranh cãi công khai này đã châm ngòi cho làn sóng phản đối trong cộng đồng kỹ sư AI – những người ngày càng tỏ thái độ không muốn hợp tác với quân đội. Hơn 1.000 nhân viên tại Google và OpenAI đã ký một bức thư ngỏ kêu gọi công ty của họ "cùng nhau sát cánh để tiếp tục từ chối các yêu cầu hiện tại của Bộ Quốc phòng". Vào tháng 4 năm 2026, hơn 600 nhân viên Google đã ký thư ngỏ yêu cầu công ty không cho phép sử dụng các mô hình AI của mình cho bất kỳ công việc nào thuộc diện mật. Giới lãnh đạo quốc phòng cấp cao đã xử lý sai lầm cuộc khủng hoảng này và khơi lại những căng thẳng vốn tồn tại từ lâu giữa quân đội và ngành công nghiệp AI.

Bộ Quốc phòng không thể để mất đi sự ủng hộ của các kỹ sư – những người đang kiến ​​tạo nên công nghệ mạnh mẽ nhất sẽ định hình tương lai của chiến tranh. Quân đội cần tiếp cận được công nghệ AI tiên tiến, nhưng việc gây sức ép lên các công ty Hoa Kỳ – như cách Lầu Năm Góc từng làm khi gán mác Anthropic là "rủi ro chuỗi cung ứng" – sẽ không giúp thúc đẩy sự hợp tác. Sau khi Google ngừng tham gia Dự án Maven (một sáng kiến ​​ban đầu của Bộ Quốc phòng về học máy và tích hợp dữ liệu) vào năm 2018, Lầu Năm Góc đã nỗ lực cải thiện hình ảnh và quan hệ với giới công nghệ. Họ đã ban hành "Các nguyên tắc đạo đức về AI" – bộ hướng dẫn của Bộ về việc triển khai AI một cách có trách nhiệm. Những nguyên tắc này không chỉ giúp giải tỏa lo ngại của nhiều nhà nghiên cứu AI về việc ứng dụng công nghệ của họ vào mục đích quân sự, mà còn giúp hoàn thiện quy trình sử dụng AI của quân đội. Giới lãnh đạo Lầu Năm Góc hiện nay cần khẩn trương thay đổi cách tiếp cận để xoa dịu căng thẳng và xây dựng cầu nối hợp tác thay vì phá vỡ mối quan hệ này.

AI là công nghệ mạnh mẽ nhưng cũng tồn tại nhiều khiếm khuyết. Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay vẫn tồn tại những thiên kiến ​​tinh vi, có xu hướng tự bịa đặt thông tin và hay hùa theo ý người dùng—tức là nói những gì mà AI cho rằng người dùng muốn nghe. Việc sử dụng AI hiệu quả đòi hỏi phải nhìn nhận và giải quyết thấu đáo những hạn chế này. Các tác nhân AI (AI agents)—những hệ thống có khả năng tự hành động trên máy tính và mạng lưới—sẽ giúp thúc đẩy năng suất. Tuy nhiên, chúng cũng có thể gây ra những sự cố nghiêm trọng. Vào tháng 4 năm 2026, một tác nhân AI đã xóa sạch toàn bộ cơ sở dữ liệu của một công ty chỉ trong vòng chín giây. (Dù vậy, tác nhân AI này cũng đã kịp đưa ra lời xin lỗi sau đó.) Quân đội cần thiết lập các cơ chế kiểm soát an toàn cho các hệ thống và tác nhân AI, đồng thời tổ chức huấn luyện cho người vận hành để đảm bảo AI không dẫn đến những sai lầm gây hậu quả nghiêm trọng. Quân đội không chỉ cần tranh thủ sự ủng hộ của các nhà nghiên cứu AI mà còn phải thực sự lắng nghe họ để hiểu rõ hơn về những hạn chế của công nghệ này. Việc hợp tác với khu vực công nghiệp là yếu tố then chốt để xây dựng các tiêu chí đánh giá, tiêu chuẩn kỹ thuật và quy trình kiểm thử cần thiết nhằm đảm bảo sự thành công khi quân đội triển khai AI.

Washington không thể ngăn chặn sự lan rộng của công nghệ AI.

Cuối cùng, các lực lượng vũ trang cần cập nhật các chỉ số đo lường sức mạnh quân sự cho phù hợp với kỷ nguyên mới. Hải quân thường đếm số lượng tàu chiến, còn Không quân đếm số lượng máy bay; đây đều là những thước đo từ thời kỳ công nghiệp. (Lục quân thì đếm số lượng binh sĩ—một thước đo thậm chí còn có từ thời tiền công nghiệp.) Một vấn đề cụ thể là các nhà hoạch định cần tính toán kỹ lưỡng hơn vai trò của các loại máy bay không người lái (drone) chi phí thấp trong các thống kê này. Thông thường, các phương tiện này không được coi là đủ mạnh để xếp vào nhóm máy bay quân sự, nhưng việc loại bỏ chúng khỏi các số liệu thống kê có nguy cơ dẫn đến đánh giá sai lệch về năng lực quân sự và khiến công tác hoạch định bị nghiêng quá mức về các hệ thống khí tài truyền thống.

Tuy nhiên, quan trọng hơn nhiều so với các số liệu này hiện nay là các chỉ số đo lường những thành phần kỹ thuật số giúp vận hành và kết nối các nền tảng quân sự: cảm biến, radar, máy tính, mạng lưới và thuật toán. Bộ Quốc phòng cần bắt đầu theo dõi các chỉ số liên quan đến AI. Các chỉ số này có thể bao gồm dung lượng năng lực tính toán hiện có tại bất kỳ thời điểm nào trên các mạng lưới bảo mật và không bảo mật, cũng như mức độ sử dụng năng lực tính toán đó. Bộ cũng có thể theo dõi số lượng người dùng hoạt động hàng tháng, mức độ sử dụng token trên các mô hình AI để đánh giá phạm vi và tần suất ứng dụng AI, cũng như khối lượng dữ liệu hiện có trong toàn Bộ Quốc phòng và cách thức dữ liệu đó được sử dụng. Những số liệu này sẽ giúp các nhà hoạch định hiểu rõ hơn về mức độ ứng dụng AI của nhân sự quân sự và dân sự, cũng như xác định những lĩnh vực cần đầu tư hoặc triển khai sáng kiến ​​mới để đẩy nhanh quá trình áp dụng công nghệ này. Cũng giống như số lượng tàu chiến, tàu sân bay, máy bay và quân nhân thường là các nội dung thảo luận trong ngân sách quốc phòng, số lượng GPU có hiệu năng tương đương dòng H100 mà Bộ có quyền truy cập cũng cần được xem xét tương tự. Để dẫn đầu về AI, quân đội cần đầu tư vào năng lực AI. Quân đội cũng nên tiến hành đánh giá chi tiết việc sử dụng AI nhằm đo lường xem liệu công nghệ này có giúp tăng hiệu quả và độ chính xác, tối ưu hóa chi phí và đẩy nhanh quy trình làm việc hay không, đồng thời xác định những bài học kinh nghiệm có thể áp dụng cho các lĩnh vực khác.

Lịch sử ghi lại nhiều bài học cảnh tỉnh về các lực lượng quân sự gặp khó khăn trong việc chuyển đổi và cải tổ sau khi các công nghệ mang tính đột phá xuất hiện. Khi hạm đội Anh và Tây Ban Nha giao chiến vào năm 1588, Tây Ban Nha đang ở đỉnh cao quyền lực. Tuy nhiên, hải quân Anh đã tận dụng thành công hơn công nghệ mới của thời đại đó: pháo binh. Ngược lại, Hạm đội Tây Ban Nha (Spanish Armada) vẫn được thiết kế dựa trên chiến thuật áp sát và đổ bộ lên tàu địch, với boong tàu chật kín bộ binh. Hậu quả là hạm đội khổng lồ của Tây Ban Nha đã hoàn toàn lép vế về hỏa lực và phải chịu thất bại. Cuộc chiến giữa Anh và Tây Ban Nha còn kéo dài thêm 16 năm sau thất bại của Hạm đội Tây Ban Nha, nhưng thời kỳ đỉnh cao của sức mạnh hải quân nước này đã qua đi, cũng như vị thế cường quốc toàn cầu của Tây Ban Nha.

Hoa Kỳ có thể duy trì vị thế quân sự hàng đầu thế giới nếu hành động ngay bây giờ để thích ứng với những thay đổi trong cục diện chiến tranh hiện đại. Tuy nhiên, nếu Lầu Năm Góc không thúc đẩy các hoạt động theo những hướng đi cần thiết, họ sẽ bị vượt mặt bởi các đối thủ quyết liệt và táo bạo hơn trong việc thích nghi với thực tế của kỷ nguyên mới. 

Paul Scharre là Phó Chủ tịch Điều hành tại Trung tâm An ninh Mỹ Mới (Center for a New American Security). Ông từng làm việc tại Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ dưới thời các chính quyền George W. Bush và Obama, đồng thời phục vụ trong Quân đội Hoa Kỳ với nhiều đợt triển khai tại Iraq và Afghanistan. Ông là tác giả cuốn sách *Four Battlegrounds: Power in the Age of Artificial Intelligence*.

https://www.foreignaffairs.com/united-states/losing-war-future-paul-scharre

***

Losing the War of the Future

How New Technologies Threaten America’s Military Advantage

Daniel Downey

In its recent campaign against Iran, the United States dominated the skies using its traditional airpower. The U.S. military pounded Iranian targets, conducting over 13,000 strikes. That prowess and devastating firepower did not stop Iran from hitting back. Over the course of the 39-day conflict that began on February 28 and stopped on April 8, Iran launched over 2,200 missiles and 4,400 drones against countries in the region. At least eight U.S. aircraft were destroyed or damaged by Iranian attacks. Multiple U.S. radars were hit, and seven U.S. service members were killed. And at the time of this writing, the Iranian regime remains in place and maintains a stranglehold over the Strait of Hormuz. The United States has not achieved its objectives in the war, even though it is by every metric far more powerful than Iran.

The technological dominance that the U.S. military has long counted on to give it an advantage over competitors is waning. Unlike in past eras, when the United States maintained major leads in stealth and precision-guided weapons, the current age will not afford the United States an advantage in the technologies that are now transforming warfare: drones and artificial intelligence.

The conflict with Iran was the United States’ first taste of a new era of warfare. Emerging technologies are leveling the playing field between Washington and its adversaries. The diffusion of affordable drone technology and artificial intelligence capabilities is allowing smaller states and nonstate actors the chance to punch above their weight. Such adversaries can now hit U.S. rear bases, inflicting casualties and damaging expensive U.S. aircraft. Iranian missile attacks on U.S. bases in the Gulf destroyed one E-3 Sentry early warning aircraft. That loss is even greater than the airplane’s $300 million cost, since the U.S. fleet of E-3 aircraft is now down to only 15 and a replacement program is years away. Iranian missiles struck five KC-135 Stratotanker refueling aircraft, as well as multiple U.S. ground radars.

Drones have transformed not just the dynamics of warfare but also its economics. In the Gulf and elsewhere, low-cost air and naval drones and missiles can take out far more expensive assets. Ukraine used kamikaze drone boats and antiship missiles to eviscerate Russia’s Black Sea Fleet, sinking 13 ships after two years of war and damaging dozens more. A $300,000 drone boat can cripple a navy warship that costs hundreds of millions of dollars.

The United States still has the most powerful military in the world, but it is not yet prepared for a new age of warfare defined by these realities. It needs to produce more low-cost drones and interceptors, and it needs to better adapt to the imperatives of AI competition. Just as the military can’t amass airpower without building planes and can’t dominate the seas without floating ships, it can’t win in the AI age without harnessing data, buying computing power, and learning how best to use AI models. To maintain an edge on the battlefield, the U.S. military must find ways to efficiently assimilate these new technologies. That will require overcoming cultural and bureaucratic barriers within the armed services, forging closer relationships with the private sector, and finding new ways to assess military power. But if the U.S. military does not adapt in this way, it will increasingly find itself closely matched on the battlefield. After decades of dominance assured by its technological edge, the United States will be diminished because it has let its lead perilously slip.

GAME OF DRONES

The United States has long relied on technological innovation to gain an advantage over its adversaries. Early in the Cold War, U.S. defense planners counted on nuclear weapons to offset the Soviet military’s superior numbers in Europe. In the 1970s, the United States ushered in the information revolution in its military planning, and advances in semiconductors, computer networks, and satellites gave it a lead in stealth systems, precision-guided weapons, and GPS. These technologies proved invaluable in the 1990–91 Gulf War, when the United States systematically dismantled the Iraqi military. Their effect was even more impressive during the 2003 Iraq invasion, when U.S. forces seized Baghdad in just three weeks. In 2014, the Pentagon launched the “third offset” strategy, which sought to use robotics and AI to make up for the numerical superiority of Chinese and Russian forces. This strategy pushed the U.S. military to harness AI technology emerging from the commercial sector and persuaded U.S. officials that they could cement an enduring technological advantage over adversaries.

But this time, such a strategy will not work. The United States no longer has a discernible advantage in emerging technologies and will not be able to gain one.

Take, for instance, uncrewed vehicles. Cheap drones are widely available around the world, and the United States will not be able to prevent competitors from fielding them in large numbers. Iran has emerged in recent years as a major producer of cheap drones and has supplied thousands of drones to Russia for its war in Ukraine. Based on Iranian designs, Russia has produced tens of thousands more.

In theory, the United States should be able to produce a huge number of these weapons. Low-cost drones don’t rely on any special technology. But in practice, the U.S. military has struggled to field cheap drones in any significant numbers. Ukraine produces four million drones every year, while the U.S. Army is acquiring only 50,000.

Pentagon leaders in both the Biden and the Trump administrations have made the production of low-cost drones a priority, but structural problems have gotten in the way. Small military drones rely on technology originally developed for the commercial hobbyist market, which is dominated by the Chinese company DJI. The U.S. military rightly does not want to depend on military hardware from its chief competitor, so it ends up buying far more expensive U.S.-made drones (which still often use Chinese components).

Compute is analogous to manufacturing capacity in the industrial age.

More damning, the United States simply isn’t good at building anything cheaply, responding quickly, or scaling up rapidly. For decades, U.S. defense production has marched steadily up a cost curve toward ever more “exquisite” defense platforms—military parlance for advanced, expensive, and low-volume weapons. Drones, by contrast, have tilted the military landscape toward low-cost, attritable (or expendable) weapons that can be produced in great quantity.

The United States has been slow to adapt. The Defense Department’s 2023 Replicator initiative aimed to field thousands of low-cost autonomous systems quickly but yielded only hundreds. The current Pentagon leadership has announced plans to expand the production of low-cost drones, committing over $1 billion to produce 340,000 drones by 2027. The army has set an even more ambitious goal of producing at least a million drones by 2028. To achieve these goals, the military will need to deliver consistent and substantial funding to build an industrial base for small drones that does not yet exist at significant scale.

But drone technology is not standing still. Soon, these vehicles will be able to operate with greater autonomy and in closer coordination with other machines. Most drones today are remotely piloted or use simple automation, such as by following designated waypoints or returning to base if they lose the connection to a human pilot. Ukraine has become a testing ground for more sophisticated autonomous features. For instance, many Ukrainian drones have autonomous terminal guidance, allowing the uncrewed aircraft to navigate several hundred meters on its own to the target if enemy jamming breaks the communications link between the machine and the human pilot. Ukraine is also producing long-range strike drones that can travel up to 600 miles and autonomously navigate without GPS by matching images from onboard cameras to preloaded satellite imagery. These innovations will be adopted far beyond Ukraine. More countries and nonstate actors will soon possess similar drones that can hit targets even when adversaries can block communications and prevent the drone from accessing GPS. Drones will be equipped with ever more sophisticated autonomous guidance systems that will allow them to search wide areas and identify and attack targets all on their own.

These advances will change warfare in profound ways. What today are simple drones will become tomorrow’s intelligent swarms: thousands of drones reacting in real time to changing conditions on the battlefield. Swarms will be used to hunt mobile targets, conduct simultaneous attacks to overwhelm defenses, and build communications and logistics networks that are resilient to enemy jamming, disruption, or attacks. Autonomous robot swarms will be able to act with a speed, coordination, and dynamism that human pilots could never replicate.

Taking full advantage of drone swarms will require radically rethinking military command and control, organizational structures, and how human commanders direct military forces on the battlefield. Military operators won’t pilot drones directly. They will command entire swarms of hundreds or thousands of drones, with the drones themselves autonomously coordinating their behavior. Militaries will need to figure out what types of directions to give swarms and how autonomous drones should coordinate among themselves. That will require quite a change from traditional models of command in the military, replacing hierarchical structures with more decentralized ones.

A military robot, San Francisco, February 2026Aleksandra Michalska / Reuters

Drones are already changing dynamics on the battlefield in ways that the United States has not yet grappled with. In the war in Ukraine, for instance, persistent drones overhead have made it hard for either side to mass forces. Drones are now responsible for the majority of Russian casualties, supplanting artillery. The war in Iran has shown how drones have made bases far from the frontlines vulnerable. The U.S. military will have to adapt to this new reality, investing more heavily in camouflage, decoys, and other methods of hiding from detection and dispersing forces to reduce risk.

The United States also needs more cost-effective ways to defend against the vast numbers of missiles and cheap drones that adversaries can launch. Missile defense has come a long way in the 35 years since the Gulf War, when U.S. Patriot batteries were almost entirely ineffective in shooting down Iraqi Scud missiles targeting Israel. But offensive missile technology has evolved, too, and the threat from drones has mushroomed. The net effect has been that the United States has lost ground despite running faster. Missile defenses today are effective but costly. The United States, Israel, and the Gulf countries shot down 1,700 Iranian ballistic missiles and drones since the end of February, but the cost-exchange ratio has heavily favored Iran. Intercepting a $35,000 (or, according to some recent estimates, $7,000) Shahed drone with a $4 million Patriot missile will only ever be a Pyrrhic victory. Washington sees the losses mounting on the balance sheet.

The American military doesn’t have enough missile interceptors, and the war against Iran has badly depleted U.S. stockpiles. Just since the war began, the United States has used roughly half of its Patriot missiles and between 50 and 80 percent of its THAAD interceptor missiles. The Trump administration is taking steps to expand production capacity, but it will take years to replenish the losses. The depletion of these stockpiles will leave U.S. forces vulnerable not only in the Middle East but also in Asia and Europe.

As with low-cost drones, the Pentagon is taking steps to develop and scale production of low-cost interceptors. U.S. Coyote drone interceptors cost around $125,000 apiece, while Merops drone interceptors cost around $15,000 each, a major improvement over million-dollar missiles. Washington will need to scale up production of these cheaper interceptors just to keep pace with the growing threat.

NEXT TOP MODEL

AI will bring even more sweeping changes to warfare. Although the United States is home to the world’s leading AI companies, advances in the field will further accelerate the erosion of American military technological superiority. Washington is gripped by the supposed “AI race” between the United States and China, but the reality today is essentially technological parity.

Chinese AI models trail leading American ones by only a few months. Chinese companies such as DeepSeek, Moonshot, and MiniMax effectively piggyback on U.S. models, using them to train their own models at a fraction of the cost. Anthropic, OpenAI, and Google have all caught and reported foreign competitors that were conducting large-scale efforts to extract information from American models in violation of those models’ terms of service. Chinese companies make up for their limited access to advanced AI chips—constrained by U.S. export controls—by copying the gains made by U.S. firms that possess the most powerful and advanced chips. This technique, called adversarial distillation, functionally negates the American advantage in the most cutting-edge AI capabilities.

Another area in which the United States has until recently enjoyed an edge is in using AI to transform its intelligence analysis and operational planning. Large language models are integrated into Palantir’s Maven Smart System, which pools intelligence from multiple sources into a single interface for analysts to assess the battle space. AI allows intelligence analysts and planners to synthesize vast amounts of data and plan strikes. The Israeli military reportedly used machine learning systems to process data and recommend targets for strikes in Gaza, but the U.S. military’s operations against Iran are likely the first significant use of large language models on the battlefield. In Iran, where U.S. warplanes have frequently been redirected to new targets midflight, the U.S. military has used AI to prioritize targets and build strike packages amid a fluid and dynamic battle space.

America’s technological dominance is waning.

But within a few months, China’s military will have access to AI models with the same capabilities. In fact, every military and nonstate group on the planet will have access to these kinds of tools; after all, AI is not the closely guarded secret of particular governments, but the work of the commercial sector, and such innovations proliferate worldwide fairly quickly. Even though leading American companies are willing to work with the U.S. military, AI technology spreads faster than the military can reasonably integrate and adopt it, never mind use it to transform operations. Indeed, what matters more for militaries is not which country first develops a new AI tool or capability, but which military can first adopt it.

During periods of disruptive technological change, what determines a military’s relative success is how well it employs new technology. In the early twentieth century, for instance, all the leading military powers of the age had access to new weapons such as tanks, submarines, and airplanes. The challenge was figuring out how best to use them.

The period between World War I and World War II saw militaries experiment with new technologies and invent new organizational structures, doctrines, and training to harness these weapons. The United Kingdom was the first to innovate with aircraft carriers but fell behind Japan and the United States in the run-up to World War II. British aircraft technology was among the most advanced, but cultural and bureaucratic obstacles within the British military, such as its misguided decision to give responsibility for naval aviation to the Royal Air Force rather than the navy, slowed technological adoption.

That matters because methods, more than cutting-edge equipment and systems, make the difference on the battlefield. After all, most wars are fought between adversaries that have approximate technological parity. In a study of land wars from 1956 to 1992, the scholar Stephen Biddle found that the time gap between adversaries in military technology was on average less than three years.

AT THE BLEEDING EDGE

Restraining China’s computing power is essential to edging out Beijing in AI adoption and allowing the U.S. military to use AI more effectively, even if China has access to AI models with the same capabilities. Computing power is essential for deploying AI at scale. Using the most advanced AI models takes a lot of energy and computing power, and tech companies are pouring hundreds of billions of dollars into building massive data centers to meet AI demand. Today, computing power is roughly analogous to manufacturing capacity during the industrial age. Just as a country’s manufacturing capacity determined its economic growth and military prowess, aggregate “compute” will determine a country’s AI power—and, consequentially, its strength.

The most powerful tool the United States has to slow China’s progress in AI is export controls that prevent Chinese firms from procuring advanced chips and semiconductor manufacturing equipment. Chips are essential for training and using the most advanced AI models, and U.S. companies occupy key chokepoints in the chip production supply chain.

Under the first Trump administration and the Biden administration, the U.S. government steadily ratcheted up export controls on advanced AI chips and chip-making equipment to China. But in January 2026, the Trump administration reversed course and approved Nvidia’s H200 chip for sale to China. As of April 2026, the chips had not yet been transferred to China, even though the Commerce Department had issued licenses for limited quantities and Nvidia had received orders from Chinese customers. Given overall constraints in the supply of chips for AI development and surging demand in the United States, every chip sold to China represents a loss for Washington and a boon for Beijing. The Trump administration should reinstate the ban on advanced AI chips to China rather than give up the United States’ lead to a strategic competitor.

The Trump administration should also work with Japan and the Netherlands to tighten export controls on chip-making equipment to China. Advanced chip fabrication plants rely on technology from Japan, the Netherlands, and the United States. China is desperately trying to increase its domestic semiconductor manufacturing capacity to reduce its dependence on foreign chips. But without access to critical chip-making equipment, China will not be able to produce leading-edge chips. The first Trump administration put significant pressure on the Netherlands to halt sales of extreme ultraviolet lithography equipment to China, machines that are needed to make the most advanced chips. China has nevertheless continued to make progress by using older, deep ultraviolet immersion lithography technology that is not restricted.

A soldier piloting a drone, Hohenfels, Germany, April 2026Angelika Warmuth / Reuters

Of course, trying to restrict China’s access to hardware, such as chips and chip-making equipment, will do little to limit its gains from adversarial distillation. The U.S. government should also work with AI companies to crack down on foreign competitors that extract the capabilities of American models. Congress should pass legislation to protect U.S. companies from antitrust liability when they share information about adversarial distillation with one another, similar to existing legislation addressing cyberthreats. Better cooperation among American AI firms could improve defenses against adversarial distillation by sharing best practices and threat information. And Washington should sanction Chinese entities involved in illicitly extracting the capabilities of AI models belonging to U.S. firms. Sanctioning specific Chinese companies would prohibit U.S. firms from working with them and, in the most extreme case, cut the offending Chinese companies off from the global financial system.

In some cases, AI labs themselves may want to keep some of the most advanced AI capabilities from public release, which could slow proliferation. OpenAI and Anthropic have taken this approach when delaying the release of their latest models, such as Anthropic’s Mythos, out of fear that bad actors could use them for offensive cyberattacks. Anthropic has partnered with several leading technology companies in Project Glasswing to use Anthropic’s AI model to find and patch cyber-vulnerabilities before more dangerous capabilities proliferate. OpenAI has created a “trusted access” program that allows thousands of verified cybersecurity experts to access OpenAI’s tools for cyberdefense.

These approaches can give cybersecurity professionals a head start in fending off the dangerous AI capabilities that are coming, but the clock is ticking. As of October 2025, the AI research group Epoch AI assessed that the most capable open-weight models—that is, models available for anyone to download—trailed state-of-the-art models by only three months. Restricting release will slow proliferation by making adversarial distillation more challenging, but it will not be a permanent solution. Jack Clark, the co-founder of Anthropic, estimated in April 2026 that what counts as state-of-the-art AI cyber-capabilities today will be broadly available and openly sourced within 12 to 18 months.

Methods, more than equipment, make the difference on the battlefield.

Washington cannot halt the proliferation of AI capabilities, but it can still gain a little bit of an edge. Stretching a three-month lead into 18 months buys more time for cybersecurity experts and the U.S. military to adopt the latest AI technologies. In that sense, the right approach to technology won’t give the United States an enduring advantage, but it will offer Washington a small lead in what will be a constant race.

The United States needs to use that time to innovate, experiment with AI, and adapt its own organizations and doctrine to make the most of the latest technology. Doing so will require a mindset shift, steering away from the ponderous, deliberate approach the U.S. military usually takes in peacetime to a wartime approach based on swift iteration and adaptation. The U.S. military rapidly revised its practices during the wars in Iraq and Afghanistan, quickly fielding equipment and modifying tactics to counter the threat from improvised explosive devices and to fly drones to surveil insurgents. Traditional bureaucratic Pentagon processes for establishing requirements for military systems, budgeting costs, and procuring technologies won’t keep pace with AI and stay ahead of adversaries. Motivated by an existential sense of urgency, Ukraine has scaled production to four million drones a year. With 140 times Ukraine’s GDP, the United States should be able to come close to that number. Although it took years for the Pentagon to invest sufficiently in armored vehicles to seriously counter the threat from roadside bombs in Iraq and Afghanistan, once Secretary of Defense Robert Gates made it a priority in 2007, the military fielded 10,000 armored vehicles in about a year and a half.

Fortunately, the current leadership in the Pentagon is willing to break the mold. The Department of Defense has put large language models on its classified and unclassified networks, giving three million military and civilian users across the defense establishment access to AI models. Pentagon leadership is also expanding the number of models available across networks, giving employees access to a diversity of AI platforms. Initial signs are positive. The Defense Department has reported that over one million users have used AI models. But the department will have to do more to create the right bureaucratic and cultural incentives for adoption. This includes giving employees the freedom to experiment with AI and accepting failure and mistakes.

The department’s AI strategy, released in January, emphasized the importance of speed. To help cut through red tape, the strategy established a monthly “barrier removal board” to waive nonlegislative restrictions that might impede AI adoption. To allow greater access to data, the strategy directed that data be shared with authorized users and that any denial of a request for data be justified within seven days. These are welcome moves to speed up the Pentagon. But speed alone won’t be enough.

IDENTITY CRISIS

Some of the biggest obstacles to fully harnessing the advantages of new technology are cultural. Technological advances require new ways of waging war, and these can sometimes challenge ingrained habits and deeply held identities within the military services. The U.S. Navy resisted the transition from sail to steam in the nineteenth century and even regressed on steam adoption after the Civil War. Debates about how to most effectively use tanks persisted in the U.S. Army throughout World War II. As late as 1943, Lieutenant General Lesley McNair, the commander of Army Ground Forces, wrote a memo to General George Marshall, the army chief of staff, arguing that Germany’s blitzkrieg through France three years earlier was an aberration, and that the proper role of tanks was to support the infantry, not lead an armored assault on their own.

Today’s military services are no less hidebound. Each service’s culture and conception of airpower shape how it has adopted drones. The army was the first to embrace more automated flight controls, including for takeoff and landing, and to use enlisted personnel as drone controllers. The air force resisted these innovations, which challenged its conception of drone controllers as “pilots.” Yet the air force was innovative in piloting drones from bases in the continental United States while the army chose to forward deploy drone operators to Iraq and Afghanistan, a much less efficient use of personnel. Concentrating drone operators on bases in the United States allows them to operate drones continuously, while the army’s policy of forward-deploying drone operators during the wars in Iraq and Afghanistan meant roughly two-thirds of army drone operators were stateside between deployments and not flying. But in the army’s view, soldiers shouldn’t telecommute to war.

Enthusiasm for uncrewed and robotic systems has varied widely in the navy. The navy’s submarine force has largely embraced undersea robotic vehicles, which are a complement to submarines, not a substitute for them. In naval aviation, however, aircraft carrier deck space is limited. Each drone added to a carrier deck supplants a traditional crewed fighter aircraft. Even though a stealthy combat drone could dramatically extend the carrier’s reach, the navy downgraded its carrier-based drones to tanker aircraft that would transport gas to support, not replace, crewed fighter aircraft. In doing so to save pilots’ jobs, the navy chose to sacrifice the aircraft carrier’s reach and striking power.

Artificial intelligence presents an even greater challenge to the self-images of military services than do drones. AI raises fundamental questions about the roles of humans and machines. The same fears about AI taking jobs across society will play out in the military, where service members’ identities are strongly connected to the tasks they perform—so strongly that they sometimes persist even after technology has long rendered a task obsolete. Naval personnel are still called “sailors” even though they no longer climb masts, lower or raise sails, or handle rigging. The army still has soldiers who identify as “cavalry” even though they no longer ride horses. These identities persist as historical artifacts even as the jobs of military personnel change—and the same could happen as AI transforms the armed services. But the history of military technological adoption, from steam-powered ships to tanks to drones, suggests that identity and culture can be powerful forces preventing militaries from unlocking the true benefits of new technologies.

SINKING THE ARMADA

Another force in the United States is essential to ensuring the country’s military technological lead: the private sector. Adopting AI that works will require deep partnership with the broader industry, the companies developing AI, and third-party evaluators who are experts in AI capabilities and limitations. To do so, Pentagon leadership will need to repair relationships with Silicon Valley that have grown strained in recent months by the falling out with Anthropic over the terms of its contract with the Defense Department—the Pentagon insisted it wanted unrestricted access to Anthropic’s technology for “any lawful use,” while Anthropic wanted to put guardrails around the potential use of its technology for domestic mass surveillance and for powering fully autonomous weapons. At stake is much more than just the military’s ties to one company. The public dispute has fed a backlash among AI engineers, who are now increasingly opposed to working with the military. Over 1,000 employees at Google and OpenAI signed an open letter urging their companies to “stand together to continue to refuse the Department of War’s current demands.” In April 2026, more than 600 Google employees signed an open letter urging the company not to allow its AI models to be used for any classified work at all. Senior defense leaders have mismanaged this crisis and reignited long-standing tensions between the military and the AI industry.

The Defense Department cannot afford to alienate the engineers who are building the most powerful technology that will shape the future of war. The military must have access to leading-edge AI, but coercing U.S. companies, as the Pentagon tried to do by labeling Anthropic a “supply chain risk,” won’t help encourage collaboration. After Google discontinued work on the Defense Department’s early machine-learning and data-integration initiative known as Project Maven in 2018, the Pentagon went on a charm offensive. It produced the AI Ethical Principles, the department’s guidelines for responsibly adopting AI, that not only helped address many AI researchers’ concerns about the military applications of their work but also improved the military’s processes for using AI. Today’s Pentagon leadership must urgently change course to defuse tensions and build bridges, not burn them.

AI is powerful but has many flaws. Large language models today have subtle biases, tend to make things up, and engage in sycophancy—telling the user what the AI believes the user wants to hear. The effective use of AI requires grappling seriously with these limitations. AI agents, which can take independent actions on computers and networks, will accelerate productivity. They can also go badly awry. In April 2026, an AI agent deleted one company’s entire database in nine seconds. (The AI agent had the grace to apologize afterward.) The military will need to set guardrails for AI systems and agents, as well as provide training for human users to ensure that AI does not lead to damaging mistakes. The military needs not just to win over AI researchers but to actually listen to them to better understand the technology’s limitations. Partnership with industry is essential to establishing the benchmarks, standards, and testing processes needed to make the military’s use of AI successful.

Washington cannot halt the proliferation of AI.

Finally, the armed forces must update its metrics for measuring military power in this new era. The navy counts the number of ships; the air force, the number of aircraft. These are industrial-age metrics. (The army counts the number of soldiers—a pre-industrial metric.) For one thing, planners must do a better job of factoring low-cost drones into these counts. Often, these vehicles are not considered powerful enough to count as aircraft, but excluding them risks understating military capacity and skewing planning toward legacy systems.

But far more important than these figures now are measures of the digital components that empower and connect military platforms: sensors, radars, computers, networks, and algorithms. The Defense Department should begin tracking AI-relevant metrics. These could include the amount of computing power it has available at any one time on classified and unclassified networks and how much that computing power is being used. It could also track active monthly users, token usage on AI models to show how widespread and frequent AI use is, and the amount of data available across the Defense Department and how it is being used. These figures would give planners a more detailed understanding of the extent to which military and civilian workers are using AI and where additional investments or initiatives are needed to accelerate adoption. Just as the number of ships, aircraft carriers, planes, and service members are points of discussion in the Defense Department budget, so, too, should the number of H100-equivalent GPUs the department has access to. To lead in AI, the military will need to invest in AI power. The military should also conduct detailed assessments of the use of AI to measure whether the technology has increased efficiency and accuracy, improved costs, and accelerated workflows, as well as to determine what lessons can be applied to other applications.

History is full of cautionary tales of militaries that struggled to shift and reform after the advent of disruptive technologies. When English and Spanish fleets clashed in 1588, Spain was at the height of its power. But the English navy had more successfully capitalized on the new technology of the day: cannons. The Spanish Armada, by contrast, was still designed around the imperative of closing with and boarding enemy ships, their decks packed with infantry. As a result, the vast Spanish fleet was hopelessly outgunned and was defeated. The war between England and Spain dragged on for 16 more years after the defeat of the Spanish Armada, but the peak of Spain’s naval power had passed, as had the peak of Spain’s power as a global empire.

The United States can remain the world’s leading military if it acts now to adapt to the changing contours of modern warfare. But if the Pentagon fails to push its operations in the necessary directions, it will be eclipsed by competitors that are more dogged and intrepid in adjusting to the realities of a new age.

PAUL SCHARRE is Executive Vice President at the Center for a New American Security. He served in the U.S. Department of Defense in the George W. Bush and Obama administrations and in the U.S. Army, with multiple tours in Iraq and Afghanistan. He is the author of Four Battlegrounds: Power in the Age of Artificial Intelligence.