Chińska armia wdrożyła wojskowy model językowy Tianji, który potrafi skrócić łańcuch decyzyjny do ośmiu sekund. Rywalizacja ze Stanami Zjednoczonymi w dziedzinie sztucznej inteligencji wkracza w coraz bardziej zbrojeniową fazę.
W grudniu 2025 roku Departament Obrony USA uznał w raporcie, że Chiny doganiają Amerykanów w generatywnej sztucznej inteligencji dla wojska. Waszyngton zwraca uwagę na systemy bezzałogowe, analizę danych wywiadowczych, wspomaganie decyzji, operacje cybernetyczne oraz możliwości AI w tworzeniu fałszywych treści do operacji wpływu.
Tianji to duży model językowy dostarczany siłom zbrojnym od 2023 roku przez firmę DataExa. System wspiera planowanie, alokację sił, analizę wywiadowczą, optymalizację operacyjną, logistykę, planowanie misji i analizę parametrów uzbrojenia. Korzystają z niego dowództwo Chińskiej Armii Ludowo-Wyzwoleńczej oraz wojskowe uczelnie i instytucje badawcze.
DataExa oferuje wersje modelu o 7, 14, 72 lub ponad 130 miliardach parametrów. Największy wariant do lokalnego uruchomienia wymaga prawdopodobnie sześciu procesorów Huawei 910 Ascend z 64 GB pamięci o wysokiej przepustowości. Platforma pozwala na równoległe wdrożenie wielu modułów LLM i integrację z DeepSeek.
Pekin trenuje modele na zachodnich osiągnięciach
31 lipca agencja Reuters opisała badania waszyngtońskiej Jamestown Foundation, według których chińscy naukowcy powiązani z wojskiem wykorzystują dane z modeli OpenAI i Anthropic do trenowania krajowych systemów rozpoznania, cyberwojny, dronów i operacji taktycznych. Analiza ponad 80 prac naukowych i patentów pokazuje, że instytucje związane z ChALW robią to mimo amerykańskich ograniczeń w dostępie do zaawansowanych chipów.
W ubiegłorocznym badaniu naukowcy z jednostki wywiadu wojskowego i cyberwojny ChALW użyli GPT-3.5 od OpenAI do przetwarzania wrażliwego wojskowego kodu źródłowego. Model podsumował kod, a na tej podstawie powstał system działający wyłącznie w chińskich sieciach wojskowych. Naukowcy z Uniwersytetu Północnych Chin w Taiyuan, powiązanego z przemysłem zbrojeniowym, wykorzystali Claude 3 Haiku od Anthropic do wygenerowania syntetycznych danych treningowych dla modelu monitorującego media społecznościowe i moderującego treści przez klasyfikację tekstu.
To przykład destylacji modeli, czyli przenoszenia wiedzy z dużych systemów do mniejszych, wymagających mniejszej mocy obliczeniowej i zdolnych do pracy lokalnej. Problem dotyczy nieautoryzowanego pozyskiwania danych z zastrzeżonych systemów. Chińscy naukowcy traktują amerykańskie modele jako źródło wiedzy technicznej, a uchwycenie procesów rozumowania zachodnich narzędzi ma zmniejszyć dystans do USA.
Tianji skraca czas reakcji do ośmiu sekund
Jak wynika z analizy opublikowanej 8 lipca na Substacku China: Technosphere, Centrum Dowodzenia Operacjami Połączonymi ChALW skróciło dzięki Tianji łańcuch od oceny zagrożenia, przez przydział celów, po ocenę szkód ataku do ośmiu sekund. Model uwzględnia wskaźniki siły militarnej Chin i przeciwników, doświadczenia konfliktów oraz taktyki przeciwników. Do treningu DataExa wykorzystuje dane z OSINT, SIGINT i HUMINT.
Tianji łączy rozwiązania znane z amerykańskiego rynku: strukturyzację danych obronnych jak w Palantirze, koordynację agentów AI jak w Codex od OpenAI oraz przygotowanie danych taktycznych jak w Lattice od Anduril. Agenci systemu tworzą środowiska symulacyjne do gier wojennych. DataExa powstała w 2014 roku, jej prezesem jest Hong Wanfu, a siedziba znajduje się w Software Park II w dzielnicy Siming w Xiamen. Firma obsługuje Bank Ludowy Chin i China Mobile, a w marcu 2026 roku wprowadziła MilClaw, wojskową wersję autonomicznego agenta OpenClaw.
Destylacja bywa też traktowana jako zagrożenie. W styczniu naukowcy z Uniwersytetu Inżynieryjnego Wojsk Lądowych opisali destylację bez danych, która pozwala odtwarzać możliwości modelu bez wglądu w jego wewnętrzne parametry. Zaproponowane mechanizmy obronne mają ukrywać informacje logiczne ujawniane w publicznych wynikach pracy systemu.
W maju South China Morning Post poinformował o Air Target Agent System, który łączy duże modele językowe z agentami AI do automatycznego namierzania i rozpoznania satelitarnego. System sam rozbija złożone zadania, wybiera algorytmy, koordynuje przepływy pracy i potrafi odzyskać sprawność po awarii bez udziału człowieka. Chińskie wojsko rozwija też modele zdolne do działania na dronach, satelitach i bezzałogowych okrętach podwodnych, między innymi do analizy obrazu na żywo, nawigacji przy zakłóconej łączności i rozpoznawania celów w operacjach morskich.
Raport Center for Security and Emerging Technology z Uniwersytetu Georgetown, oparty na zapytaniach ofertowych ChALW, wskazuje na wspomaganie decyzji, ulepszanie czujników oraz algorytmy generowania, rozszerzania i łączenia rosnących ilości danych. Chodzi o skrócenie czasu reakcji i poprawę precyzji sił zbrojnych.
Ogólnie dostępne modele mają dla armii ograniczoną przydatność z powodu ryzyka wycieku tajnych danych. Poznanie ich działania pozwala jednak budować podobne narzędzia dostosowane do celów militarnych, a zdolność rozumienia i wpływania na myślenie systemów AI może stać się tak samo ważna jak rozumienie decyzji przywódców przeciwnika.
Źródło: WNP.PL, Fot. DC Studio / Shutterstock