LONDON (IT BOLTWISE) – Die US Air Force hat ihre neuen Collaborative Combat Aircraft nach „Vengeance“ und „Fury“ benannt. Gleichzeitig kündigte Secretary of the Air Force Troy Meink das Ziel an, bis 2032 mindestens 500 autonome Flugzeuge im Dienst zu haben. Die CCA-Klasse soll dabei ähnliche Aufgaben übernehmen wie bisher bemannte Kampfflugzeuge, nur mit deutlich mehr Automatisierungsgrad. Parallel verfolgt das Militär mit Massed Modular Aircraft eine günstigere Plattformfamilie für den großflächigen Einsatz.
Die Benennung ist mehr als Symbolik: Wenn die US Air Force ihre neuen Collaborative Combat Aircraft (CCA) mit den Namen „Vengeance“ für die FQ-42A und „Fury“ für die FQ-44A versieht, rückt damit auch die Systemklasse in den Fokus, die künftig nicht nur als Pilotprojekt, sondern als planbarer Bestandteil der Einsatzarchitektur gedacht ist. Secretary of the Air Force Troy Meink stellte die Taufnamen erstmals während eines Keynote-Vortrags auf der 2026er Air, Space & Cyber Conference der Air & Space Forces Association vor und verband sie mit einer konkreten Zielmarke: Bis 2032 sollen mindestens 500 autonome Flugzeuge im Dienst sein. Entscheidend ist dabei die Missionsebene: Die CCA sollen laut Ankündigung Aufgaben übernehmen, die heute überwiegend manned fighters abdecken.
Technisch geht es bei CCAs im Kern um die Kopplung von Luftfahrzeugplattformen mit KI-gestützter Operationslogik, also um die Fähigkeit, in einem bewaffneten Umfeld autonom oder teilautonom Handlungen zu planen und auszuführen. Dazu gehören typischerweise Zielerfassung, Routen- und Rollenplanung sowie die Fähigkeit, je nach Auftrag in einer Verbundstruktur mit anderen Systemen zu interagieren. Die Air Force beschreibt den Zeitsprung dabei als ungewöhnlich schnell: Der Weg von Contract Award zur ersten Flugphase soll in weniger als 18 Monaten erfolgt sein. Dieser Punkt ist für die Industrie relevant, weil er die Frage nach Reifegrad, Testmethodik und Produktions-Setup stärker in den Vordergrund rückt als bei klassischen Entwicklungszyklen.
Der Zeitplan, den Meink als Beispiel nennt, lässt sich an den beiden Programmlinien festmachen: Die General Atomics FQ-42A absolvierte im August 2025 ihren ersten Testflug, mehr als ein Jahr nachdem der Vertrag vergeben worden war. Die Anduril FQ-44A folgte im Juli mit dem Rollout aus der Fertigung, während die Flugerprobung im Oktober 2025 begann. Zusätzlich hat das System bereits einen ersten Schritt in Richtung integrierter Wirkkette gezeigt: Laut Bericht wurde mit der FQ-44A ein erstes Live-Fire-Testing durchgeführt, bei dem ein End-to-End-Szenario mit Beyond-Line-of-Sight-Ansatz gegen ein simuliertes Ziel abgebildet wurde und dabei ein inert AIM-120 eingesetzt wurde. Für Unternehmen und Entwicklerteams ist genau diese Art von Test wichtig, weil sie Software-Integration, Telemetrie/Link-Handling und Missionslogik enger miteinander verzahnt als isolierte Flugtests.
Parallel zu den CCAs verfolgt die US Air Force weitere autonome Flugzeugkategorien, die Meink als „aggressiv“ vorangetrieben darstellt. Besonders erwähnt wurden ISR-Strike-Plattformen als Baustein für Operationen; zudem spielen Systeme wie die MQ-9 Reaper und das Unmanned Long-endurance Tactical Reconnaissance Aircraft (ULTRA) bei der Nutzung eine Rolle. Aus der Perspektive der KI-Entwicklung ist das ein Hinweis auf ein zweistufiges Vorgehen: Während CCAs stärker auf die Rolle als „autonome Kollaborationspartner“ in der Kampfführung einzahlen, adressieren andere Plattformen die Vorstufe über Aufklärung, Zielzuweisung und lageabhängige Entscheidungsunterstützung. Für Betreiber bedeutet das: Man kann die Sensorik- und Entscheidungsfähigkeit schrittweise erhöhen, bevor man sie in das anspruchsvollste Missionsprofil überführt.
Mit den Massed Modular Aircraft (MMAs) verschiebt die Air Force den Schwerpunkt zusätzlich in Richtung Skalierung und Stückkosten. Meink positionierte MMAs als Familie von kostengünstigen, mehrrollenfähigen Strike-Plattformen, die perspektivisch den MQ-9 Reaper ablösen sollen. Die Ansage ist dabei bewusst quantitativ: Für 2029 erwartet die Air Force das Fielding von 100 Stück zu geringeren Kosten als bei CCAs und zu einem Bruchteil der Kosten bemannter Flugzeuge, die heute produziert werden. Der Plan geht noch weiter: Bis 2030 rechnet Meink mit „tens of thousands“ in der Inventarstruktur, zudem sollen solche Systeme bereits im laufenden Betrieb genutzt werden. Das ist für die industrielle Umsetzung ein anderes Spiel als bei teuren Spezialplattformen, weil Produktionsstätten, Zulieferketten, Testumfang und Wartungslogik bei hohen Stückzahlen stärker über die Wirtschaftlichkeit entscheiden.
Der Hebel für die 2032er Zielmarke liegt nach Meink nicht allein in der Technik, sondern in Ressourcen für Prototypen und Produktion im Maßstab. Im Budgetkontext wird das greifbar: Für das CCA-Programm enthält der fiscal 2027 budget request 996,5 Millionen US-Dollar Procurement-Mittel sowie 150 Millionen US-Dollar für Advanced Procurement im folgenden fiscal year und 1,37 Milliarden US-Dollar für fortgesetzte Forschung und Entwicklung, insgesamt also 2,37 Milliarden US-Dollar Program Request. Diese Verteilung zeigt, dass die Air Force nicht nur Entwicklungsrisiken adressiert, sondern auch die Produktionsvorbereitung frühzeitig finanzieren will – ein Ansatz, der bei autonomen Systemen besonders relevant ist, weil Software-Iterationen, Testdaten und Validierung für die Serienfähigkeit eine eigene „Kosten- und Zeitkurve“ bilden.
Für die deutsche Tech- und Rüstungszulieferlandschaft ist das Thema vor allem deshalb spannend, weil es einen klaren Bedarf an skalierbarer KI-Softwarearchitektur, robusten Daten- und Testpipelines sowie an verlässlicher Avionik-/Sensorik-Integration sichtbar macht. CCAs und MMAs sind nicht nur Flugzeuge, sondern Plattformen für wiederverwendbare Softwaremodule: Missionsplanung, Situationsmodellierung, sichere Funkkommunikation und die Operationalisierung von Autonomie-Entscheidungen müssen über viele Flugstunden hinweg reproduzierbar funktionieren. Wenn sich die Air Force mit 500 autonomen Flugzeugen bis 2032 auf eine größere Flotte festlegt, steigt auch der Druck, Validierungsverfahren, digitale Zwillinge und Wartungsprozesse so zu industrialisieren, dass sie nicht an jedem Einzelfall hängen bleiben – genau dort entstehen langfristige Chancen für Teams, die KI-Entwicklung als Systemdisziplin (inklusive Tests, Monitoring und Lifecycle-Management) betreiben.
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