LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Überblick verbindet Wargaming-Ergebnisse der US Army mit dem dokumentierten Informationskrieg im Israel-Iran-Konflikt im Juni 2025. Er zeigt, dass simulierte Gefechte und kognitive Kriegsführung zunehmend auf derselben technologischen Basis laufen: Chips, Rechenzentren, Cloud-Zugänge und Satellitenkommunikation. Die Analyse betont, dass nicht allein die Modell-Software, sondern die physische Infrastruktur und die Lieferketten den strategischen Hebel bilden. Daraus folgen konkrete Konsequenzen für Ausbildung, Doktrin und die Verwundbarkeit gegenüber Ausfällen einzelner Anbieter.
In vielen Konflikten zeigt sich Macht selten nur auf dem Schlachtfeld, sondern entlang der Infrastruktur, die Entscheidungen überhaupt möglich macht. Der Beitrag beschreibt diese Verschiebung als Kontinuum: Wo im 19. Jahrhundert Kontrolle über Seewege dominierte, prägten im 20. Jahrhundert Öl und Industrie die strategische Lage. Heute dagegen verlagert sich der Schwerpunkt auf digitale Infrastruktur und KI, weil dort sowohl militärische Fähigkeiten als auch die öffentliche Wahrnehmung von Ereignissen zusammenlaufen. Das zentrale Argument lautet, dass fortschrittliche KI-Systeme eine physische Schicht aus Halbleitern, Rechenzentren und Satellitenlinks benötigen und diese physische Ebene damit zum eigentlichen strategischen Terrain wird.
Besonders auffällig ist dabei, wie stark eine kleine Zahl privater Technologieunternehmen Funktionen übernimmt, die früher stärker staatlich organisiert waren. Genannt werden unter anderem Palantir mit dem Maven Smart System zur Verarbeitung von Drohnen- und Sensordaten, SpaceX über die Starshield-Sparte für robuste Orbital-Kommunikation sowie Microsoft als Anbieter „souveräner“ Cloud-Infrastruktur für Verteidigungsbehörden. Ergänzend wird beschrieben, dass das IVAS-Programm (Integrated Visual Augmentation System) im Februar 2025 von Microsoft zu Anduril Industries übergehen sollte, bevor die Zustimmung des US-Verteidigungsministeriums erforderlich war. Hinzu kommt das Bild eines Ökosystems, in dem weitere Akteure Dateninfrastruktur, Rechenkomponenten oder Sprachmodelle liefern: Google Public Sector für Daten- und Cloud-Anbindung, Oracle für gehärtete Datenbanken in der Intelligence-Landschaft, NVIDIA für Grafikprozessoren in nahezu allen KI-gestützten militärischen Anwendungen sowie Broadcom für gehärtete Chips und Netzkomponenten in Radar- und Satellitensystemen.
Der Beitrag begründet die These „keine Rückkehr“ vor allem mit ökonomischen Anreizen in der KI-Entwicklung. Trainiert wird nach dieser Darstellung mit hohen, teils dreistelligen Millionenbudgets, die Ausrollkosten sind im Betrieb jedoch vergleichsweise klein. Wenn die Fähigkeiten einmal verfügbar sind, kann sie sich bei Bedarf zu sehr niedrigen Zusatzkosten weiterverbreiten. Gleichzeitig wächst ein Spannungsfeld, weil private Investitionen die Geschwindigkeit gesetzlicher und regulatorischer Anpassungen überholen können. Diese Dynamik wird mit früheren Rüstungsdynamiken verglichen, etwa dem Wettrennen um Gewehre, U-Boote oder die Atombombe – jedoch mit einem strukturellen Unterschied: Die aktuell rüstungsrelevante Technologie wird überwiegend von zivilen, transnationalen Firmen gebaut, die nicht zwingend in den Staaten ansässig sind, die ihre Streitkräfte betreiben.
Technisch wird das anhand eines 2025 durchgeführten Wargaming-Experiments an der US Army Command and General Staff College (CGSC) greifbar gemacht: Getestet wurde, ob ein großes Sprachmodell realistische „Course-of-Action“-Analysen unterstützen kann. Bei sehr detaillierten, schrittweisen Anweisungen habe das Modell systematisch zugunsten der eigenen Seite geantwortet und zugleich eine fortlaufende Korrektur durch Menschen erfordert. Wird hingegen nur die „Commander’s Intent“ samt Schlüsseltätigkeiten gegeben, seien die Bewertungen deutlich realistischer ausgefallen. Im entscheidenden Szenario sollte ein Bataillon mit drei Kompanien eine Verteidigung mit mehr als fünf Kompanien „festsetzen“. Das Modell schätzte die verbleibende eigene Kampfkraft auf 75 Prozent gegenüber 40 Prozent beim Gegner – zunächst skeptisch beurteilte Werte, die nach Prüfung bestätigt wurden, unter anderem weil Effekte von Close Air Support, Attack Aviation und Artillerie von den menschlichen Planern unterschätzt worden seien.
Die gleiche Logik wird über weitere Stationen der professionellen militärischen Bildung gestützt: Der Beitrag verweist darauf, dass das Naval War College KI nutze, um den Variablenraum seiner Wargames zu reduzieren, und dass das Army War College große Sprachmodelle für die unklassifizierte adjudication in Free Kriegsspiel-ähnlichen Szenarien eingesetzt habe. In allen Fällen bleibt menschliche Aufsicht zentral: Offiziere korrigieren KI-modellierte Gegner-Lethalität, setzen Bewegungsbeschränkungen für Logistikknoten um und stellen den Szenario-Kontext wieder her, wenn das Modell die Konsistenz verliert. Als Kernbefund wird herausgestellt, dass übermäßige prozedurale Detailtiefe die KI-Leistung verschlechtern könne, weil das System dann weniger Raum habe, seine „doktrinären“ Wissensanteile anzuwenden. Entscheidend wird stattdessen eine gute Formulierung der Aufgabe, also ähnlich wie bei Operations Orders: Klare Intent plus verlässliche zugrundeliegende Daten verbessern die Ergebnisse.
Auf der anderen Seite steht die Wahrnehmungsebene, die im Beitrag als zweite Hälfte des Problems behandelt wird: Simulierter Kampf auf der einen, umkämpfte Interpretation der Realität auf der anderen. Als dokumentiertes Beispiel dient der zwölf Tage dauernde Israel-Iran-Konflikt im Juni 2025. Eine Studie der Israel Internet Association, die auf 592 Fast-Checks basiert, die von 50 Organisationen in 23 Ländern veröffentlicht wurden, kommt demnach zu dem Bild, dass etwa ein Fünftel des untersuchten falschen Contents aus KI-generierten Inhalten „aus dem Stand“ stammte. Mehr als 70 Prozent seien hingegen echtes Videomaterial gewesen, das aus dem ursprünglichen Kontext gelöst und zeitlich neu gerahmt verbreitet wurde. Von den falsch eingeordneten Inhalten sei ein großer Anteil potenziell mit Interessen Irans kompatibel gewesen; die Schlussfolgerung bleibt laut Darstellung jedoch nicht endgültig beweisend, sondern nur plausibel. Dazu passt die Beschreibung einer institutionellen Antwort in Israel: Das C4I- und Cyber Defense Directorate reorganisierte sich mit eigenen AI- und Spectrum-Warfare-Divisionen, wobei die neue Einheit Sphera elektromagnetische Spektrumoperationen und strategische Kommunikation unter einer Führung zusammenführt.
Für die Konsequenzen zieht der Beitrag schließlich die Linie zurück zur gemeinsamen Infrastruktur. Chips und Cloud-Plattformen, die das Training eines Modells ermöglichen, das Kampfkräfteschätzungen in Szenarien unterstützt, stammen aus derselben Lieferkette wie jene, die für die Generierung synthetischer Bild- und Wahrnehmungsdaten gebraucht werden. Dadurch entsteht eine Verwundbarkeit, weil Ausfälle einzelner Anbieter sowohl die militärische Planung als auch Mechanismen zur Abwehr täuschungsbezogener Informationsoperationen gleichzeitig treffen können. Das verschiebt die Debatte über „KI-Fähigkeit“ aus eine rein technische Spezialrolle in die Domäne der Doktrin und Ausbildung: Offiziere müssten eine Art Disziplin entwickeln, die dem Schreiben von Intent für KI-Systeme entspricht, während zugleich verlässliche Verifikationskompetenz institutionell ähnlich priorisiert werden soll wie Intelligence und Fires. Für mittelgroße Staaten wie Brasilien wird als realistisches Szenario genannt, dass sie nicht automatisch gegen große Infrastrukturhersteller konkurrieren können, aber durch bessere Daten-Governance, KI-gestützte Planungsfähigkeit und belastbare Verfahren zur Desinformation-Überprüfung Abhängigkeiten begrenzen können. Welche der drei Wege – Oligopol-Abhängigkeit, beschleunigte Diffusion hin zu mehr Instabilität oder gezielte unabhängige Kapazität – überwiegt, hänge weniger vom reinen Innovationstempo ab als von langfristigen Investitionen und Anpassungen der Doktrin.
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